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Evaluando la asignación remota de tareas de un módulo de ingeniería en línea a través de la minería de datos en un entorno de plataforma de comunicación virtual

Autores: Kanetaki, Zoe; Stergiou, Constantinos; Bekas, Georgios; Troussas, Christos; Sgouropoulou, Cleo

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Evaluando la asignación remota de tareas de un módulo de ingeniería en línea a través de la minería de datos en un entorno de plataforma de comunicación virtual


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

E-learning
Asignación de tareas en línea
MS Teams
Participación de los estudiantes
Herramientas digitales
Espacios virtuales

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 31

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
El e-learning ha enfatizado tradicionalmente los recursos educativos, el acceso web, la participación de los estudiantes y la interacción social. Espacios virtuales novedosos, e-lectures y laboratorios digitales se han desarrollado con prácticas sincrónicas o asincrónicas a lo largo de la migración de los modos de enseñanza presencial a la enseñanza remota durante las restricciones de la pandemia. Este artículo de investigación presenta un estudio de caso sobre la evaluación de la asignación de tareas en línea de los estudiantes, utilizando MS Teams como plataforma electrónica. MS Teams fue evaluado para determinar si esta plataforma de comunicación para la entrega de conferencias en línea y la evaluación de tareas podría ser utilizada para evitar problemas potenciales causados durante el proceso de enseñanza. Se recopilaron datos de los estudiantes y, después de filtrar información significativa de los cuestionarios en línea, se realizó un análisis estadístico que contenía una correlación y un análisis de confiabilidad. Se reveló el impacto sustancial de 37 variables. El cálculo del coeficiente alfa de Cronbach reveló que el 89% de las preguntas de la encuesta representaban variables internamente consistentes y confiables, y para la medida de adecuación de muestreo, se calculó la prueba de Bartlett en 0.816. En función de la diligencia de los estudiantes, habilidades de interacción e incorporación de conocimientos, se diferenciaron dos grupos de aprendices. Los hallazgos de este estudio arrojan luz sobre las características especiales de la enseñanza completamente en línea específicamente en términos de mejorar la evaluación a través de herramientas digitales y merecen una mayor investigación en espacios de enseñanza virtual y mixta, con el objetivo de extraer resultados que beneficien a la comunidad educativa.

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