Sistema intel•ligent de suport al Tutor d’estudis

Coordinació: 
Igual Muñoz, Laura
Participants: 
Eloi Puertas Prats, Oriol Pujol Vila, Jordi Vitria Marca, Petia Ivanova Radeva, Maria Del Pilar Folgueiras Bertomeu, Luis Garrido Ostermann
Objectius inicials relacionats amb la millora dels aprenentatges de l'alumnat implicat: 

L’objectiu general d’aquest projecte és el desenvolupament d’un sistema intel·ligent de suport al Tutor d’estudis que permeti prendre decisions més informades, basades en dades i no només en intuïcions. En particular es podran realitzar les següents tasques:

  1. Anàlisis de les dades. Mitjançant tècniques de ciències de les dades i aprenentatge automàtic es realitzarà un anàlisis de les dades per la caracterització dels diferents perfils i itineraris dels estudiants.
  2. Seguiment dels alumnes. A partir de l’anàlisi previ de les dades es realitzarà una eina per a la detecció automàtica de les mancances dels alumnes. D’aquesta manera es podrà millorar el seguiment de l’alumnat i realitzar una retroacció per part del Tutor més acurada en quant a les recomanacions en la matrícula, l’itinerari curricular i la càrrega docent. Així mateix, per reforçar els coneixements previs es faran recomanacions personalitzades de material addicional que permetran millorar els resultats de les assignatures pendents.
    • Convalidacions. Es realitzarà l’anàlisi automàtic de l’èxit i fracàs en assignatures en funció de les qualificacions i/o convalidacions prèvies. Aquest anàlisis previ ajudarà a realitzar recomanacions sobre matrícula i preparació necessària pels estudiants segons aquests paràmetres d’entrada.
    • Hores de dedicació. Es realitzarà l’anàlisi automàtic de la càrrega que suposa una assignatura en funció de les qualificacions i hores de dedicació en assignatures prèvies. Aquest anàlisis previ ajudarà a realitzar recomanacions sobre la preparació prèvia necessària pels estudiants segons aquests paràmetres d’entrada.
    • Material addicional. Es realitzaran recomanacions personalitzades de material addicional als alumnes que necessiten S’utilitzaran repositoris públics de material de programació com www.codeacademy.com per tal d’ajudar a assolir els coneixements necessaris per certes assignatures abans del seu començament.
  3. Seguiment d’assignatures. A partir de l’anàlisi previ de les dades es realitzarà una eina per a la detecció automàtica d’assignatures que poden plantejar problemes/mancances en el conjunt global dels estudis. D’aquesta manera es podran definir accions sobre aquestes assignatures i millorar la coherència i completesa en el currículum docent dels estudis.
Codi del projecte: 
2014PID-UB/068
Grup d'innovació docent: 
INDOMAIN