VIST : herramienta para la visualización del seguimiento de la interacción en trabajo colaborativo en Moodle

By: Contributor(s): Material type: ArticleArticleDescription: 1 archivo (742,4 kB)Subject(s): Online resources: Summary: En la actualidad se observan esfuerzos por enriquecer los entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje con herramientas para el seguimiento del trabajo colaborativo. En particular, estas herramientas también pueden aportar a identificar la presencia cognitiva y social de los estudiantes. Este trabajo presenta la herramienta VIST que integra meta-anotaciones basadas en las presencias del Modelo CoI y el monitoreo, a través de gráficos en los foros de un entorno de enseñanza y aprendizaje particular, Moodle. Se ha evaluado la usabilidad de VIST en un caso de estudio con estudiantes universitarios. Entre los principales resultados obtenidos con la herramienta VIST, se demostró que la incorporación de meta-anotaciones permite a los docentes y estudiantes monitorear las interacciones de colaboración, y disponer de indicadores relacionados con las presencias del modelo CoI para la toma de decisiones. También se describen algunos aspectos que requieren mejora, que serán el punto de partida para futuros trabajos.
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En la actualidad se observan esfuerzos por enriquecer los entornos virtuales de enseñanza y aprendizaje con herramientas para el seguimiento del trabajo colaborativo. En particular, estas herramientas también pueden aportar a identificar la presencia cognitiva y social de los estudiantes. Este trabajo presenta la herramienta VIST que integra meta-anotaciones basadas en las presencias del Modelo CoI y el monitoreo, a través de gráficos en los foros de un entorno de enseñanza y aprendizaje particular, Moodle. Se ha evaluado la usabilidad de VIST en un caso de estudio con estudiantes universitarios. Entre los principales resultados obtenidos con la herramienta VIST, se demostró que la incorporación de meta-anotaciones permite a los docentes y estudiantes monitorear las interacciones de colaboración, y disponer de indicadores relacionados con las presencias del modelo CoI para la toma de decisiones. También se describen algunos aspectos que requieren mejora, que serán el punto de partida para futuros trabajos.

Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (29no : 2023 : Luján, Argentina)