Universidad de Castilla-La Mancha
 
Escuela Superior de Ingeniería Informática

 

  cambiar a curso:   2021-22   2023-24



Máster Universitario en Ingeniería Informática


TRABAJOS FIN DE MáSTER
curso: 2022-23

Diseño e implementación de una aplicación para aplicar aprendizaje automático sobre las actividades educativas de Moodle


Descripcion y Objetivos

Los sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) como Moodle son herramientas de ayuda en el proceso enseñanza-aprendizaje. Estas herramientas posibilitan la realización de actividades on-line, permiten la evaluación del estudiante y además recogen información sobre su interacción con el sistema. Estos datos suelen almacenarse en bases de datos y el profesor puede consultarlos para obtener información sobre el comportamiento de los estudiantes ante las actividades realizadas.

Educational Data Mining  aborda el uso de técnicas de minería de datos sobre los sistemas e-learning para extraer información útil. Así, la aplicación de técnicas de machine learning (ML) sobre los datos recogidos por Moodle cobra especial interés en el desarrollo de actividades educativas on-line en las que el estudiante no interacciona personalmente con el profesor. Por un lado, el profesor puede obtener retroalimentación objetiva de las actividades realizadas y adaptar su aplicación. Y por otro, el estudiante puede recibir recomendaciones sobre actividades o recursos que mejoren su aprendizaje.

El objetivo general de este TFM es desarrollar una aplicación contenerizada para analizar los datos obtenidos por Moodle y extraer valor de estos. Para ello, se aplicarán técnicas de aprendizaje automático capaces de predecir los resultados de las actividades educativas realizadas y/o elaborar un sistema de recomendaciones que mejore los resultados académicos.

 


Metodología y Competencias

Para el desarrollo de este TFM se hará uso de una metodología ágil basada en Scrum. Se mantendrán reuniones quincenales con los tutores para el correcto seguimiento y retroalimentación del trabajo.

En cuanto al plan de trabajo, a priori se definen las siguientes fases:

  1. Estudio funcional de Docker y Kubernetes
  2. Estudio de técnicas ML
  3. Adquisición y preprocesamiento de los datos
  4. Selección e implementación de la técnica ML a usar para la actividad educativa
  5. Diseño de la aplicación contenerizada
  6. Análisis de los resultados

Las competencias que se aplican este TFM son:

CE1: Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Ingeniería Informática, con carácter generalista, y en contextos más amplios y multidisciplinares. 

CE4: Capacidad para modelar, diseñar, definir la arquitectura, implantar, gestionar, operar, administrar y mantener aplicaciones, redes, sistemas, servicios y contenidos informáticos. 

CE09: Capacidad para diseñar y evaluar sistemas operativos y servidores, y aplicaciones y sistemas basados en computación distribuida. 

CE12 - Capacidad para aplicar métodos matemáticos, estadísticos y de inteligencia artificial para modelar, diseñar y desarrollar aplicaciones, servicios, sistemas inteligentes y sistemas basados en el conocimiento. 

CE16: Realización, presentación y defensa, una vez obtenidos todos los créditos del plan de estudios, de un ejercicio original realizado individualmente ante un tribunal universitario, consistente en un proyecto integral de Ingeniería en Informática de naturaleza profesional en el que se sinteticen las competencias adquiridas en las enseñanzas. 

 


Medios a utilizar

  • PCs o portátil
  • Campus virtual de la UCLM
  • Software de código abierto: Docker, Python, Redis
 


Bibliografía

Todo disponible en la ESIIAB y/o en internet.

 


Tutor


CARRIÓN ESPINOSA, CARMEN
 

Alumno


MORENO ROJAS, ALEXANDRA YINETH
 

 

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Curso: 2022-23
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