¿Te ha inspirado nuestra solución de código abierto para el análisis de aprendizaje?

17 de julio de 2017

En marzo de este año lanzamos oficialmente Project Inspire - nuestra solución de código abierto para proporcionar características analíticas de aprendizaje de forma nativa dentro de Moodle. Inspire admite una amplia gama de modelos predictivos y backends de aprendizaje automático, todo de forma segura en el sitio Moodle de la institución, sin exponer información personal a una agencia externa.

Desde entonces, la Fase I del proyecto ha estado recopilando datos de registros históricos de varias organizaciones e instituciones que utilizan Moodle, utilizando Complemento de anonimato, lo que permite que cualquier institución que use Moodle 2.7+ pueda aportar datos de manera fácil (y segura). Project Inspire utiliza los datos para entrenar modelos analíticos. Cuantos más datos recopilemos, mejores serán nuestros modelos.

En Moodle 3.4, Inspire System se convertirá en parte de Moodle Core, haciéndolo disponible automáticamente para todos los sitios de Moodle, ya sean administrados localmente, alojados por socios o alojados en Moodle Cloud.

A continuación, ampliaremos el alcance del Sistema Inspire para incluir otros aspectos del uso de Moodle y podrá leer sobre ellos y también agregar sus propias aspiraciones, pensamientos e ideas para el proyecto. nuestra hoja de ruta.

Cuando presentamos Project Inspire por primera vez, hablamos con Moodle HQ Research Analyst y un miembro de nuestro nuevo equipo de Educación, Elizabeth Dalton.

Entonces, ¿qué mejor manera de obtener una actualización de dónde se encuentra Project Inspire y cómo también puede inspirarse y unirse al movimiento para la próxima fase, que hablar una vez más con Elizabeth?

Cuartel general de Moodle: Gracias Elizabeth por tomarse el tiempo para hablarnos sobre el progreso del Proyecto Inspire.

¿Puede darnos un resumen rápido de lo que sucedió desde que lanzamos en marzo?

Elizabeth En mayo, se puso a disposición el primer lanzamiento público de Inspire como complemento de terceros, coincidiendo con el lanzamiento de Moodle 3.3. El modelo predictivo incluido con esta versión se puede aplicar a cualquier curso de Moodle en Moodle 3.3.

La recepción ha sido muy positiva. Hemos recibido muchos comentarios excelentes de los usuarios de Moodle y de la comunidad de investigación de análisis de aprendizaje. Por ejemplo, me pidieron que hiciera una breve presentación sobre Inspire en el Instituto de verano de Learning Analytics, en Ann Arbor, Michigan. Este es un evento de taller al que asistieron investigadores en aprendizaje de análisis de todo el mundo. La comunidad de investigación de análisis de aprendizaje está muy centrada en la ética y la responsabilidad de las herramientas de análisis, y estamos en línea con esas preocupaciones en nuestros diseños para Inspire. También me han pedido que haga presentaciones cortas en seminarios web a varias universidades y grupos de usuarios de Moodle en todo el mundo. Me complace proporcionar estas presentaciones a pedido.

También hemos recibido algunas ofertas más de datos del sitio para analizar, lo cual es realmente genial, porque necesitamos muchos más datos si vamos a enviar modelos "capacitados". El complemento actual requiere que el administrador del sitio entrene al modelo con sus propios datos antes de que pueda usarse para hacer predicciones.

Moodle HQ: Entonces, el complemento Inspire para la Fase 1 ya está disponible, al mismo tiempo que la versión Moodle 3.3. ¿Puede decirnos un poco qué hace el complemento y si un sitio de Moodle desea utilizarlo, cómo pueden hacerlo?

Elizabeth Al igual que con todos los complementos habituales de Moodle, el complemento Inspire se puede descargar e instalar desde la base de datos de complementos de Moodle. Requiere al menos Moodle 3.3 y PHP v7. Se entrega con un modelo de predicción incorporado, "Estudiantes en riesgo de abandonar los cursos", que probablemente será más útil para las instituciones de educación superior que imparten cursos en su totalidad o en su mayoría en línea, pero también hay una API que permite a cualquier persona con php habilidades para construir modelos adicionales. El modelo existente proporciona notificaciones proactivas a los instructores mediante el uso de la arquitectura de eventos, y la herramienta facilita que los instructores envíen mensajes de aliento a los estudiantes identificados por el modelo.

Debido a que este modelo está entrenado con los datos del sitio, las predicciones deben ser bastante precisas para cada sitio, pero el modelo requiere una cierta cantidad de datos para entrenar. Inspire verificará durante el proceso de capacitación del modelo y le informará al administrador del sitio si hay suficientes datos de alta calidad en el sitio para poder hacer predicciones precisas.

Más información está disponible en el documentación.

Sede central de Moodle: cuando Inspire se incorpora a Moodle 3.4, ¿puede describirnos cómo ayudará a los sitios y usuarios de Moodle?

Elizabeth Estamos planeando varias mejoras importantes, además de enviar Inspire automáticamente como parte de Moodle Core. Algunos de estos cambios serán en otras partes de Moodle, por lo que serán visibles incluso para aquellos que aún no usan Inspire.

Por ejemplo, estamos agregando campos a la Descripción del curso para especificar la proporción del curso que se pretende completar en línea y la cantidad de horas de esfuerzo del alumno que se espera que tome el curso, lo que realmente puede ayudar a mejorar las predicciones basadas en el esfuerzo del alumno. A nivel del sitio, realizaremos un seguimiento de qué tipo de educación se ofrece en el servidor Moodle, por ejemplo, K-12, Educación Superior, Capacitación Corporativa, etc.

Estamos preparando más modelos que serán apropiados para estos diferentes contextos, y nos gustaría que Inspire pueda recomendar los mejores modelos para un sitio en función de para qué se está utilizando. Una lista completa de mejoras en las que se está trabajando es aquí.

Una de las características más interesantes en las que estamos trabajando es una forma de determinar cuánto Inspire está ayudando a los estudiantes y maestros al rastrear los efectos cuando se envían mensajes sobre las predicciones de Inspire. No conocemos ningún otro sistema, comercial o de otro tipo, que se incorpore a este tipo de función de evaluación. Como mencioné antes, ya verificamos cada modelo para ver qué tan bien funcionará con los datos del sitio, pero esto irá más allá de eso: los administradores del sitio podrán ver si tener Inspire instalado y utilizado por los maestros está haciendo una diferencia para los estudiantes .

Cuartel general de Moodle: ¿Qué más está sucediendo en la Fase 1? ¿Pueden Moodlers involucrarse o contribuir a esta fase o para los próximos pasos del proyecto?

Elizabeth La fase 1 ha terminado, ¡pero la gente aún puede involucrarse! Todavía estamos recolectando conjuntos de datos, necesitamos muchos más datos de universidades, escuelas K-12, corporaciones que usan Moodle para capacitación ... todos, de verdad. Tenemos una utilidad de anonimización muy agresiva que protege las identidades de los usuarios en el proceso de recopilación de datos. Por favor mira aquí para más detalles

También queremos alentar a todos a mirar los modelos e indicadores que estamos usando y ofrecer sugerencias sobre lo que necesita para ayudar a los estudiantes a tener éxito en su propio Moodle, o sugerencias sobre otros tipos de análisis que le gustaría ver incluidos en Inspire.

 


 

Gracias Elizabeth por tomarse el tiempo para conversar con nosotros sobre el progreso de Project Inspire.

También puedes escuchar a Elizabeth en persona en MoodleMoot US 2017 - Nueva Orleans del 25 al 27 de julio hablando sobre el aprendizaje de análisis o seguir @moodleresearch para la última información