Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Behavior
Click here for the English version

Behavior

Руководство по обучению на основе проектов для студентов, изучающих медицинские науки: анализ с интеллектуальным анализом данных и качественными методами

Published: December 9, 2022 doi: 10.3791/63601
Automatic Translation
1, 2, 3, 4
1Department of Health Sciences, University of Burgos, 2Department of Education Sciences, University of Burgos, 3Department of Geography, History and Communication, University of Burgos, 4Department of Philology, University of Burgos

Summary

Здесь мы представляем протокол поведенческого анализа проектной методологии обучения для студентов медицинских наук (20-56 лет). Протокол облегчает сравнение результатов участников в электронном обучении и смешанном обучении (b-Learning) с помощью инструмента мониторинга. Результаты анализируются с использованием образовательного интеллектуального анализа данных и качественных методов.

Abstract

Академические лидеры во всем мире поощряют использование активных методологий в преподавании, особенно в высшем образовании. Причина этого заключается в том, что социальные изменения происходят все более быстрыми темпами, и они требуют от студентов и преподавателей развития цифровых навыков. Это особенно важно для степеней в области медицинских наук, в которых будущие выпускники должны обладать эффективными навыками решения проблем. Чтобы ответить на эту проблему, использование методологии обучения на основе проектов (PBL) вместе с различными методами мониторинга, основанными на использовании интеллектуального анализа образовательных данных (EDM) и смешанных методов, предоставит учителям информацию об эффективности методологии и направит реализацию персонализированных образовательных ответов.

Это исследование предоставляет протокол для применения методологии PBL в методах электронного обучения и смешанного обучения (b-Learning) для студентов медицинских наук, изучающих трудотерапию в высшем образовании. Кроме того, статистические методы анализа ковариации и неконтролируемого обучения позволяют обнаруживать различия между двумя методами обучения, тем самым определяя их эффективность с точки зрения ряда переменных, связанных с поведенческими моделями, производительностью и удовлетворенностью. Визуализация данных также помогает в понимании качественных аспектов процесса обучения. Эти данные помогут учителям подготовить более эффективные предложения по внедрению методологии PBL на основе контекста учебно-воспитательного процесса. Поэтому этот протокол предлагает множество ресурсов и материалов, чтобы помочь учителям внедрить методологию PBL в методы обучения e-Learning и b-Learning.

Introduction

Характеристика проектной методологии обучения
В настоящее время специалисты в различных секторах сталкиваются с многочисленными (техническими, социально-политическими и экономическими) проблемами, возникающими в результате глобализации в различных сферах, таких как окружающая среда1. Эти проблемы влияют на глобальное распространение болезней, тем самым уменьшая ресурсы, увеличивая бедность и требуя ответственности за создание устойчивыхобществ1. Эксперты в области здравоохранения обладают потенциалом и навыками для обеспечения жизнеспособности сообществ путем широкомасштабного продвижения стратегий и методов ухода, внося при этом вклад в улучшение качества жизни людей2. Организация Объединенных Наций подчеркнула необходимость решения этих проблем при активном участии всех стран в достижении ее Целей в области устойчивого развития (ЦУР) 1. Деятельность медицинских работников может быть увязана со многими из предложенных целей. Поэтому те, кто готовит студентов-медиков, должны приобрести педагогические подходы, которые помогут студентам получить компетенции, которые позволят им столкнуться с этими новыми вызовами 1,2.

Среди различных существующих педагогических методологий проектное обучение (PBL)3 выделяется как методология, которая помогает студентам развивать компетенции, которые им понадобятся для безопасного и эффективного решения будущих проблем своих профессий3. PBL - это инновационный педагогический подход, который преодолевает ограничения традиционных методологий путем преобразования процесса преподавания-обучения, чтобы сделать студентов главными действующими лицами их собственного обучения. Это изменение помогает учащимся приобрести навыки решения проблем в реальных контекстах4. PBL основан на том, что учитель создает исследовательские вопросы5 , которые включены в практические сценарии, связанные с дисциплиной. Студенты должны решать проблемы в совместных группах. Конечной целью является приобретение знаний (концептуальных, процедурных и поведенческих) посредством групповой работы при решении задачи или проблемы6.

Этот подход возник в области образования и конструктивистской психологии, и с тех пор он был адаптирован к различным дисциплинам6. Однако на реализацию этой методологии может повлиять нехватка образовательных ресурсов и инфраструктуры, и из-за этого иногда используется гибридная модель, сочетающая традиционное обучение с PBL 7,8. Однако эти модели продемонстрировали ограничения в процессе обучения1. По этой причине важно разработать педагогические протоколы, которые направляют и облегчают использование и интерпретацию этих методологий. Кроме того, в последние годы методология PBL была реализована через виртуальные учебные платформы - Системы управления обучением (LMS)9 - в так называемом онлайн-обучении на основе проектов (OPBL)10.

Проектная методология обучения для студентов университетов в области медицинских наук
Протокол важен для оказания помощи учителям в применении этих методологий и интерпретации результатов, возникающих в процессе преподавания и обучения9. Протокол может использоваться от начала школьного образования до высшего образования и может быть адаптирован к различным психическим, физическим и социально-экономическим условиям11. Представленный протокол ориентирован на работу со студентами университетов в области наук о здоровье. Модель обучения основана на организации обучения вокруг проектов, подготовленных учителем, который служит начальным стимулом, и из этой структуры ученик становится основным фокусом собственного обучения11. Этот подход является активным, всеобъемлющим и конструктивным способом приобретения студентами базовых компетенций (концептуальных, процедурных и поведенческих), которые тесно связаны с их будущей профессиональной практикой 4,12.

Методы обучения объединены для стимулирования приобретения когнитивных и метакогнитивных компетенций, связанных с концептуальными и процедурными знаниями 4,13,14, все из которых способствуют развитию у студентов критического мышления, повышению мотивации к обучению и автономии в принятии решений и решении проблем13 . Однако одним из ключей к успешному применению этой методологии является то, что проекты, которые готовит учитель, должны быть напрямую связаны с реальной практикой, и студентам должна быть предоставлена автономия в том, как они подходят к проблемам на основе минимальных первоначальных руководящих принципов 4,9. Это означает, что учителя должны четко определить инструменты оценки компетенций студентов и дать им рекомендации относительно критериев оценки, которые будут использоваться для формирования PBL, а также для оценки того, насколько хорошо оценка выполнена 15,16. Кроме того, студенты извлекают выгоду из сотрудничества со своими сверстниками, чтобы научиться спорить и быть напористыми через дебаты, тем самым развивая навыки общения и командной работы 4,16.

Основной целью для студентов университетов является «научиться учиться», решая задачи, которые учитель ставит перед собой, чтобы облегчить приобретение этих компетенций14 (которые впоследствии будут реализованы в будущей трудовой жизни студентов). Результаты использования данной методологии свидетельствуют о том, что она поощряет самостоятельность в обучении и решении практических задач4. Дополнительным преимуществом этой методологии является то, что она очень эффективна в оказании помощи студентам в приобретении компетенций, особенно в области наук о здоровье, в онлайн-обучении и смешанном обучении (b-Learning)17,18,19. Это стало особенно важным из-за пандемии COVID-1920,21.

Общие элементы PBL можно резюмировать следующим образом: (1) во-первых, концепции, связанные с проектом, объясняются студентам (в онлайн-учебных средах можно использовать перевернутый опыт обучения); (2) план проекта определен и проанализирован; (3) проводится обзор подтверждающей теории и составляется план, помогающий понять объект исследования; 4) предлагаются цели и вопросы для решения проблемы; 5) формулируются возможные решения и оцениваются наиболее жизнеспособные варианты; (6) эти решения реализованы; 7) сообщаются результаты; (8) проводится критическое размышление, предоставляется обратная связь и оценивается процесс, включая предложение новых вопросов; и 9) процесс завершается представлением работы 4,6,13.

Следует также иметь в виду, что не все студенты одинаково реагируют на этот тип методологии. Студенты, которые более активно участвуют в их обучении, те, кто более критичен, и те, кто имеет лучшие навыки межличностных отношений, как правило, достигают лучших результатов22. Также возможно, что студенты, которые привыкли к традиционным методологиям обучения, могут чувствовать разочарование. Вот почему студентам должны быть предоставлены четкие правила работы и график реализации этапов проекта с начала8. Как отмечалось выше, PBL широко используется в степенях в области медицинских наук, и есть обширные доказательства, подтверждающие это в литературе 18,23,24. Однако были выявлены некоторые аспекты, которые можно было бы улучшить, которые связаны с семинарами по клиническим навыкам и распространением опыта в научном сообществе 25,26.

Эта методология, по-видимому, имеет лучшие результаты для степеней с более высокой долей стажировок (например, сестринское дело против медицины, трудотерапия по сравнению с психологией или питанием)3. Кроме того, недавние исследования предложили внедрить методологию PBL через совместные учебные проекты между различными степенями для работы над взаимодействием в реальных контекстах. Цель будет заключаться в приобретении многодисциплинарных и междисциплинарных компетенций 27,28. Однако, чтобы хорошо реализовать этот тип методологии, преподавательский состав должен быть квалифицирован для ее реализации, а студенты должны развивать критическое и дивергентное мышление в отношении клинической практики, особенно в случае наук о здоровье 3,15,18,29.

Другим важным аспектом внедрения является необходимость оценки удовлетворенности студентов методологией обучения PBL и анализа их идей по улучшению 19,30,31. Более конкретно, сообщалось, что студенты трудотерапии нашли эту методологию важной для их обучения, поскольку она позволяет им научиться решать проблемы, аналогичные тем, с которыми они столкнутся в своей профессиональной жизни, что повышает их мотивацию31. Аналогичным образом, лонгитюдное исследование, начавшееся в 1993 году, в котором гибридная модель PBL оценивалась у студентов трудотерапии, показало, что у студентов были очень положительные мнения о групповом обучении для их будущей профессиональной практики7. Другое исследование на студентах трудотерапии показало высокую степень удовлетворенности методологией. Это связано с тем, что студенты думают, что этот способ обучения помогает им приобретать знания на практике и позволяет им адекватно реагировать в своей будущей работе13.

Таким образом, использование методологии PBL в курсах медицинских наук является ключом к приобретению студентами профессиональных компетенций. В различных исследованиях указывались шаги, которые необходимо предпринять для приоритизации мероприятий и разработки материалов для достижения эффективного и удовлетворительного обучения. Поэтому очень важно контролировать процессы обучения студентов, чтобы обнаружить ранние или потенциальные проблемы с обучением и решить их. Для мониторинга следует использовать методы интеллектуального анализа образовательных данных (EDM) и смешанные методы анализа, основные основы которых обсуждаются ниже.

Образовательные методы интеллектуального анализа данных
Когда LMS используются в моделях обучения e-Learning или b-Learning, создается серия журналов или файлов журналов, которые фиксируют каждое из взаимодействий учащихся и учителей. Эти журналы свидетельствуют о поведении при обучении и могут быть проанализированы с использованием методов EDM или Learning Analytics (LA)32. Эти методы позволяют учителю узнать, какое взаимодействие со студентом существует, сколько существует взаимодействия и каково качество взаимодействия33. В частности, методы EDM облегчают обнаружение моделей поведения студентов в процессе обучения и их взаимодействий4. Методы EDM могут быть использованы для изучения различных профилей35,36 (ориентированных на студентов или ориентированных на преподавателей).

Конечная цель состоит в том, чтобы обеспечить обратную связь для обучения, оценить структуру содержания курса, проанализировать элементы, которые были эффективными в процессах обучения, классифицировать тип студентов и определить потребности в руководстве и мониторинге обучения. Это помогает определить наиболее распространенные модели обучения каждого учащегося и частоту ошибок, которые затем могут быть использованы для адаптации наиболее подходящих образовательных ответов. Одна из вещей, для которой могут быть использованы методы EDM, - это мониторинг процессов обучения студентов, чтобы предложить соответствующую помощь через наставничество. Методы EDM включают методы контролируемого обучения (методы прогнозирования или классификации)37 и методы обучения без присмотра36 (методы кластеризации)38. Было показано, что использование методов EDM в учебных процессах, которые включают в себя активные методологии обучения, такие как PBL, очень эффективно для изучения индивидуального поведения студентов и поведения студентов в совместных группах10.

Применение компьютерных методов качественного анализа
В последние два десятилетия количественные и качественные методы, или их комбинация, применялись в исследованиях в так называемых смешанных методах39. Использование смешанных методов анализа данных особенно полезно при решении сложных задач анализа, таких как мониторинг учебного поведения студентов. Использование этих методов позволяет преобразовывать качественные данные, такие как отзывы учащихся из открытых вопросов в опросе, в качественные данные и анализ данных с помощью различных методов визуализации данных40. Для облегчения преобразования и анализа данных41 может использоваться различные компьютерные (или вспомогательные) программы для качественного анализа данных (CAQDAS).

Краткое изложение процедуры обучения с помощью методологии PBL, анализа обучающего поведения, использования EDM и компьютерных методов качественного анализа показано на рисунке 1.

Figure 1
Рисунок 1: Работа PBL и использование методов EDM и компьютерного качественного анализа. Сбор и обработка данных с применением методов EDM и интеллектуального анализа текста в учебных средах электронного обучения и b-Learning. Сокращения: PBL = проектное обучение; EDM = интеллектуальный анализ образовательных данных; DB = база данных; электронное обучение = онлайн-классы; b-Learning = смешанные классы (онлайн и физические занятия). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

В этом исследовании были поставлены три исследовательских вопроса: RQ1: Существуют ли значительные различия в результатах обучения и удовлетворенности студентов медицинских наук, изучающих трудотерапию, в зависимости от того, реализуется ли методология PBL через электронное обучение по сравнению с b-Learning, учитывая влияние предыдущих знаний студентов? RQ2: Совпадают ли найденные кластеры участников с результатами обучения, поведением обучения и воспринимаемым удовлетворением в зависимости от модальности обучения (электронное обучение против b-learning)? RQ3: Отличаются ли предложения студентов по улучшению методологии PBL в зависимости от модальности преподавания, электронного обучения и b-Learning?

Следующий протокол может использоваться учителями в здравоохранении, а также может быть изменен для работы со студентами в других областях знаний.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

Данный протокол был оформлен в соответствии с процедурным регламентом Комитета по биоэтике Университета Бургоса (Испания) No IO 03/2022. Прежде чем принять участие, респонденты были полностью осведомлены о целях исследования и предоставили свое информированное согласие. Они не получили никакой финансовой компенсации за свое участие.

1. Набор участников

  1. Наберите взрослых участников в возрасте от 20 до 56 лет из двух групп (студентов и преподавателей) в высших учебных заведениях, в частности студентов бакалавриата по трудотерапии.
    ПРИМЕЧАНИЕ: В таблице 1 приведен список учащихся в разбивке по методам преподавания, а также по возрасту и полу. Методология PBL использовалась в два разных периода во время пандемии COVID-19: чрезвычайное положение с полным удержанием (преподавание должно было быть через электронное обучение из-за полного заключения) и чрезвычайное положение с частичным заключением (только студенты, у которых был положительный результат теста на COVID-19 или которые были в прямом контакте с кем-то с положительным результатом теста, были заключены в тюрьму; в этом случае b-Обучение было применено).

Таблица 1: Характеристики образца. Выборочные характеристики (возраст, пол) в обеих группах (метод обучения электронному обучению против метода обучения b-Learning). Сокращения: e-Learning = онлайн-классы; b-Learning = смешанные классы (онлайновые и физические занятия); M возраст = Средний возраст; SD age=Возраст стандартного отклонения. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

2. Экспериментальная процедура

  1. Сессия 1: Сбор согласий и информирование участников
    1. Сбор информированного согласия, персональных данных и базовых знаний.
    2. В течение первой недели обучения информируйте слушателей о целях исследования, а также о сборе, обработке и хранении данных. Если студенты согласны участвовать, попросите их подписать форму информированного согласия.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Участие в этом исследовании было добровольным, и никакой финансовой компенсации не было. Этот аспект обеспечивает мотивацию к выполнению задачи без факторов экономической обусловленности.
  2. Сессия 2: Оценка предварительных знаний студентов
    1. В течение первой недели обучения попросите студентов заполнить анкету об их предыдущих знаниях основных концепций предмета. Записывайте ответы на закрытые вопросы в дихотомической манере или по шкале типа Лайкерта от 1 до 5 (таблица 2).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Анкета предыдущих знаний содержит закрытые вопросы, связанные с методологией, которая будет применяться в предмете, которая, в данном случае, включает в себя персонализированных голосовых помощников для сообщения о событиях курса, ориентированные на процесс автоматические системы обратной связи, виртуальные лаборатории, перевернутый опыт в классе и PBL. Анкета была применена анонимно через учебную платформу UBUVirtual, которая представляет собой среду Moodle (Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment) и была заполнена студентами онлайн. Анкета в этом исследовании имела альфа-индекс надежности Кронбаха α = 0,88 для общей шкалы и α = 0,87-0,89 для каждого из элементов, если элемент был удален. Анкета также включает в себя открытый вопрос о мотивации студента к предмету.
  3. Сессия 3: Информирование студентов о методологии обучения на основе проектов и различных ресурсах, которые будут использоваться
    1. Предоставьте студентам руководство о том, как будет предоставляться PBL, а также рубрики для оценки проекта и презентации проекта.
    2. Сообщите студентам о доступных передовых технологиях обучения (интеллектуальные голосовые помощники, персонализированная обратная связь, ориентированная на процесс, виртуальные лаборатории, анкеты с обратной связью о квалификации, перевернутый опыт работы в классе и опыт PBL).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Студенты имеют доступ к документу с подробным описанием методологии PBL (см. Приложение 1 к дополнительному материалу) и двум рубрикам для выполнения проекта и его представления (см. Приложение 2 к дополнительным материалам).
      1. Убедитесь, что в группе электронного обучения студентам помогает интеллектуальный голосовой помощник, который информирует их о событиях курса.
      2. В группе b-Learning не используйте этот ресурс, а попросите участников выполнить проект в лаборатории физического моделирования, а не только виртуально, как в случае с группой электронного обучения.
  4. Сессия 4: Выбор тематического исследования
    1. Организуйте студентов в группы от двух до пяти участников и попросите каждую группу выбрать из серии практических случаев, связанных с различными нарушениями развития (физическими, психологическими или сенсорными) у детей в возрасте 0-6 лет.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Тематические исследования включают данные из клинической истории (пример можно найти в Приложении 3 к дополнительному материалу).
  5. Сессия 5: Описание сферы охвата проектного вмешательства
    1. Попросите каждую группу подготовить введение, описывающее тип услуги, в которой они будут реализовывать свой проект (они могут выбирать между вмешательством в области здравоохранения, образования, групп пациентов или частных услуг в рамках раннего ухода).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Студенты творчески разрабатывают работы; с некоторыми примерами можно ознакомиться в Приложении 4 к Дополнительным материалам.
  6. Сессия 6: Описание специалистов, работающих в области вмешательства
    1. Попросите каждую группу описать роль профессионалов, которые будут вмешиваться, а также структуру отношений, которая будет применяться, поощряя междисциплинарную работу.
  7. Сессия 7: Описание тематического исследования вмешательства
    1. Попросите каждую группу описать особенности патологии или нарушения развития.
  8. Сессия 8: Создание программы вмешательства
    1. Попросите каждую группу подготовить различные этапы в рамках программы вмешательства, которые охватывают следующие элементы: первоначальная оценка пользователя, предлагаемые показатели оценки, основанные на результатах первоначальной оценки, предлагаемая процедура вмешательства для достижения развития навыков или поведения у детей, материалы, необходимые для вмешательства, предложение обобщающих мероприятий, и план последующей деятельности в связи с этим мероприятием.
      1. В виртуальных лабораториях попросите преподавателя помочь студентам в группе электронного обучения.
        ЗАМЕТКА. Пример помощи, предоставляемой студентам электронного обучения в виртуальных лабораториях, см. в Приложении 5 к дополнительным материалам.
      2. Выполните эту часть проекта через практические занятия в симуляционном центре для группы b-Learning.
  9. Сессия 9: Подготовка проектного документа
    1. Попросите каждую группу предоставить документ, объясняющий проект, созданный для выбранного практического случая.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Проект оценивается с использованием рубрики оценки развития проекта (см. Приложение 2 к дополнительным материалам).
  10. Сессия 10: Презентация проекта
    1. Попросите каждую группу представить проект о практическом случае, который они выбрали.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Презентация проводится их одноклассникам и профессору.
    2. Оцените презентацию. Провести оценку презентации в соответствии с рубрикой оценки презентации (см. Приложение 2 к дополнительному материалу).
  11. Сессия 11: Последующая деятельность студентов
    1. Оцените взаимодействие студенческих групп на платформе UBUVirtual с помощью инструмента мониторинга поведения студентов41 , который позволяет анализировать взаимодействие студентов индивидуально (рисунок 2) и в группах (рисунок 3).
    2. Чтобы выполнить групповой анализ, щелкните значок группы > группе 01 > выберите все журналы >. Выберите Компоненты > Выберите Все , указывая из Visual Analytics , а затем выберите Тепловая карта. Это сгенерирует тепловую карту, которая позволяет анализировать взаимодействие индивидуально, как показано на рисунке 2.
    3. Чтобы выполнить индивидуальный анализ, щелкните Выбрать все > сравнения. Выберите Журналы > компоненты. Затем щелкните Выбрать все , указывая на Visual Analytics , и выберите Тепловая карта. Это сгенерирует тепловую карту, которая позволит анализировать взаимодействие как группу, как показано на рисунке 3.
    4. Используйте инструмент, чтобы определить, какие взаимодействия у каждого ученика есть индивидуально (рисунок 4) и в группе (следуйте шагам 2.11.2 и шагу 2.11.3).
  12. Сессия 12: Оценка удовлетворенности студентов проектным обучением
    1. Попросите каждого студента заполнить опрос общественного мнения об их удовлетворенности работой PBL в конце курса (таблица 3).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Опрос удовлетворенности PBL состоит из 17 вопросов с закрытыми ответами, измеренных по шкале типа Лайкерта от 1 до 5, и двух вопросов с открытым ответом. Индекс альфа-надежности Кронбаха в этом исследовании составлял α = 0,89 для общей шкалы и α = 0,88-0,91 для каждого элемента, если элемент был удален.
  13. Сессия 13: Анализ данных
    1. Для первого вопроса (RQ1: Существуют ли значительные различия в результатах обучения и удовлетворенности студентов, изучающих трудотерапию, в зависимости от того, реализуется ли методология PBL с помощью электронного обучения по сравнению с b-Learning, учитывая влияние предварительных знаний студентов?), импортируйте все данные из электронной таблицы в статистическую программу, SPSS42 : разработка PBL (LOEPBL), презентация PBL (LOEXPBL), общие результаты обучения (LOT), получение доступа к LMS (LMSA), удовлетворенность студентов преподаванием (SPBL), независимая переменная (тип модальности электронного обучения, т.е. год внедрения преподавания, и ковариат (предварительные знания).
      1. Сделайте это как для групп электронного обучения по сравнению с методами обучения b-Learning (в течение первого года пандемии COVID-19 с онлайн-обучением), так и для b-Learning (во второй год пандемии COVID-19 со смешанным обучением, частично лично и частично онлайн).
      2. Выполните ANCOVA с фиксированными эффектами (модальность обучения: электронное обучение против b-Learning) и ковариатом (предварительные знания).
      3. Выберите многомерный анализ и включите зависимые переменные (LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA и SPBL), независимую переменную (тип модальности обучения для b-Learning) и ковариат (предварительное знание).
      4. Оцените предельные значения и выполните анализ ANCOVA, нажав кнопку OK .
    2. Для второго вопроса (RQ2: Соответствуют ли найденные кластеры участников результатам обучения, поведению в обучении и воспринимаемому удовлетворению как функции модальности обучения [электронное обучение против b-learning]?), выполните следующие шаги:
      1. Выберите Означает кластерный анализ , а затем переменные LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA и SPBL. Затем выберите Членство в кластере , затем слегка приостановите, нажмите « Непрерывный» и снова сделайте небольшую паузу. Выберите Исходные кластерные центры > таблицу ANOVA > сведения о кластере для каждого случая. Затем выберите Продолжить.
      2. Выберите перекрестную таблицу между данными, найденными для членства в кластере, и группами обучения электронному обучению и обучению b-Learning. В поле Row выберите Переменный год (тип метода электронного обучения, т.е. год внедрения обучения). В поле Столбец выберите Номер кластера случая.
      3. Выполните кластерный анализ с помощью программного обеспечения для визуализации. Для этого импортируйте данные в программное обеспечение для визуализации и выберите Тепловая карта > Радвиз. Реализовать визуализацию кластеров с различными переменными, изученными в отношении взаимосвязи с используемой модальностью обучения.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Для этого анализа использовалось бесплатное программное обеспечение для интеллектуального анализа данных43 (см. Таблицу материалов).
    3. Для третьего вопроса (RQ3: Отличаются ли предложения студентов по улучшению методологии PBL в зависимости от модальности преподавания, электронное обучение против b-Learning?), выполните следующие шаги.
      1. Провести качественный анализ открытых ответов, найденных в шкале удовлетворенности PBL13 для двух групп электронного обучения по сравнению с b-Learning, используя программное обеспечение для качественного анализа данных44. Импортируйте в программное обеспечение ответы на открытые вопросы, полученные об удовлетворенности студентов преподаванием (SPBL).
      2. Выберите Категоризация ответов учащихся в двух методах обучения: электронное обучение или b-learning.
      3. Выберите анализ группы «Документ » (модальность обучения: электронное обучение против b-learning).
      4. Выберите Схема санкея.
      5. Экспортируйте результаты в программное обеспечение для работы с электронными таблицами.
        ПРИМЕЧАНИЕ: Во-первых, ответы на открытые вопросы были классифицированы в каждой группе методов обучения (электронное обучение против b-Learning), и был проведен частотный анализ ответов по группам и категоризации. Результаты были визуализированы с помощью диаграммы Санки. Это было сделано с использованием программного обеспечения для качественного анализа данных44 (см. Таблицу материалов)

Таблица 2: Вопросник о предварительных знаниях13. Открытые и закрытые вопросы из анкеты предыдущих знаний. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Таблица 3: Шкала удовлетворенности ПБЛ13. Открытые и закрытые вопросы по шкале удовлетворенности PBL. Аббревиатура: PBL = проектное обучение. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Figure 2
Рисунок 2: Анализ поведения одного студента на платформе UBUVirtual. Тепловая карта поведения, выполняемая студентом на виртуальной учебной платформе. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 3
Рисунок 3: Анализ всего поведения студентов на платформе UBUVirtual. Анализ обучающего поведения, выполняемого учащимися на виртуальной учебной платформе в отношении выполнения задач. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Figure 4
Рисунок 4: Анализ поведения учащихся в группе на платформе UBUVirtual. Анализ обучающего поведения, выполняемого студентами в рабочих группах на виртуальной учебной платформе в отношении выполнения заданий. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

98 участников, набранных для настоящего исследования, были студентами бакалавриата по трудотерапии в возрасте от 21 года до 56 лет (таблица 1). Протокол был протестирован в течение 2 академических лет в Университете Бургоса. Сводная информация о выполнении протокола приводится в таблице 4.

Таблица 4: Краткое изложение применения протокола для проектного обучения студентов университетов. Аббревиатура: LMS = Системы управления обучением. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Первый исследовательский вопрос (RQ1) был следующим: существуют ли значительные различия в результатах обучения и удовлетворенности студентов, изучающих трудотерапию, в зависимости от того, реализуется ли методология PBL с помощью электронного обучения по сравнению с b-Learning, учитывая влияние предыдущих знаний студентов?

Как видно из таблицы 5 , наблюдались значительные различия в оценках разработки (LOEPBL), причем группа электронного обучения набрала больше баллов. Группа b-Learning набрала больше баллов по презентации (LOEXPBL) и доступу к LMS (LMSA). Не было обнаружено существенных различий в общих результатах обучения (LOT), и не было обнаружено никакого эффекта для предыдущих знаний в качестве ковариата.

Таблица 5: ANCOVA фактора фиксированных эффектов (модальность обучения, электронное обучение против b-learning), ковариата (уровень предшествующих знаний) и величины эффекта , η2. ANCOVA фактора фиксированных эффектов (модальность обучения, электронное обучение против b-learning), ковариата (уровень предварительных знаний) и значения эффекта , η2. Сокращения: PBL = проектное обучение; LOEPBL = разработка PBL; LOEXPBL = представление PBL; LOT = общие результаты обучения; LMS = системы управления обучением; LMSA = доступ к LMS; SPBL = удовлетворенность PBL; электронное обучение = онлайн-классы; b-Learning = смешанные классы (онлайновые и физические занятия); M = среднее; SD = стандартное отклонение; ANCOVA = анализ ковариации. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Второй исследовательский вопрос (RQ2) заключался в следующем: соответствуют ли найденные кластеры участников результатам обучения, поведению в обучении и воспринимаемому удовлетворению в зависимости от модальности обучения (электронное обучение против b-learning)?

Были обнаружены два кластера, в которых различия были обнаружены в различных переменных, но не удалось установить, что один из них превосходит другой по всем переменным (таблица 6).

Таблица 6: Окончательные кластерные центры. Сокращения: PBL = проектное обучение; LOEPBL = разработка PBL; LOEXPBL = представление PBL; LOT = общие результаты обучения; LMS = системы управления обучением; LMSA = доступ к LMS; SPBL = удовлетворенность PBL. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Впоследствии была подготовлена перекрестная таблица между значениями кластеров принадлежности, присвоенными каждому участнику в отношении переменной модальности преподавания (электронное обучение и b-learning) (таблица 6) и процентной долей принадлежности к каждой из групп. Получен коэффициент непредвиденных обстоятельств С = 0,40, р < 0,001 (табл. 7).

Таблица 7: Перекрестное табуляция участников по номерам кластеров Сокращения: e-Learning = онлайн-классы; b-Learning = смешанные классы (онлайн и физические занятия). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Кроме того, ANOVA была выполнена между кластерами для переменных разработки (LOEPBL), презентации (LOEXPBL), общих результатов обучения (LOT), доступа к LMS (LMSA) и удовлетворенности студентов преподаванием (SLPBL). Значительные различия были обнаружены в представлении (LOEXPBL, p = 0,03) и доступе к LMS (LMSA, p < 0,001) (см. таблицу 8).

Таблица 8: Кластеры ANOVA. Сокращения: PBL = проектное обучение; LOEPBL = разработка PBL; LOEXPBL = представление PBL; LOT = общие результаты обучения; LMS = системы управления обучением; LMSA = доступ к LMS; SPBL = удовлетворенность PBL; df = степени свободы; ANOVA = дисперсионный анализ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Визуальный кластерный анализ был выполнен с помощью метода k-средних с использованием программного обеспечения визуализации43, принимая модальность обучения, электронное обучение против b-learning, в качестве переменной в отношении различных изученных переменных: разработка (LOEPBL), презентация (LOEXPBL), общие результаты обучения (LOT), доступ к LMS (LMSA) и удовлетворенность студентов преподаванием (SPBL) (рисунок 5).

Figure 5
Рисунок 5: Кластерный анализ переменных LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA и SPBL в отношении переменной «Модальность преподавания, электронное обучение в сравнении с b-обучением». Визуализация кластеров, найденных относительно переменных LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA и SPBL. Сокращения: PBL = проектное обучение; LOEPBL = разработка PBL; LOEXPBL = представление PBL; LOT = общие результаты обучения; LMS = системы управления обучением; LMSA = доступ к LMS; SPBL = удовлетворенность PBL; электронное обучение = онлайн-классы; b-Learning = смешанные классы (онлайн и физические занятия). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Далее была построена тепловая карта поведения переменных в кластерах. Большая дискриминация была обнаружена в кластере 1 (студенты, включенные в этот кластер, имели меньший доступ к виртуальной учебной платформе) и кластере 2 (студенты, включенные в этот кластер, имели больший доступ к виртуальной учебной платформе) в поведении студентов на виртуальной учебной платформе (UBUVirtual - виртуальная учебная платформа, основанная на Moodle) и в типе обучения (e-Learning vs. b-Learning) (рисунок 6).

Figure 6
Рисунок 6: Визуализация тепловой карты кластеров в переменных LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA и SPBL. Сокращения: PBL = проектное обучение; LOEPBL = разработка PBL; LOEXPBL = представление PBL; LOT = общие результаты обучения; LMS = системы управления обучением; LMSA = доступ к LMS; SPBL = удовлетворенность PBL. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Третий исследовательский вопрос (RQ3) заключался в следующем: различаются ли предложения студентов по совершенствованию методологии PBL в зависимости от модальности преподавания (e-Learning vs. b-Learning)?

Ответы были разделены на две группы, группы электронного обучения и b-Learning, с использованием программного обеспечения для анализа качественных данных44. Частоты по коду категоризации показаны в таблице 9, а на рисунке 7 показан анализ ответов студентов в двух группах путем применения диаграммы Санки.

Таблица 9: Частотный анализ классифицированных ответов учащихся в двух интервенционных группах (группа 1, электронное обучение, и группа 2, обучение b-Learning). Сокращения: e-Learning = онлайн-классы; b-Learning = смешанные классы (онлайн и физические занятия). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить эту таблицу.

Figure 7
Рисунок 7: График Санки с классифицированными ответами в двух интервенционных группах (группа 1, электронное обучение, и группа 2, обучение b-Learning). Санки-график категоризированных ответов в двух интервенционных группах. Сокращения: e-Learning = онлайн-классы; b-Learning = смешанные классы (онлайн и физические занятия). Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Как эти результаты указывают на то, что предложения по улучшению преподавания были разными в зависимости от того, проводилось ли обучение с помощью электронного обучения или b-learning? Студенты в обеих группах согласились с тем, что преподавание было удовлетворительным. Тем не менее, группа b-Learning отметила важность использования симуляционного центра и их стремление к реальной практике с детьми, тем самым увеличивая преподавание в классной практике. Используемая методика преподавания (e-Learning vs. b-Learning) привела к различиям в результатах применения методологии PBL.

Более конкретно, студенты в группе электронного обучения набрали больше баллов при выполнении проекта, в то время как группа b-Learning набрала больше баллов при представлении проекта. Также был расширен доступ к виртуальной платформе в группе b-Learning. Были обнаружены два кластера, причем кластер 2 показал лучшие результаты по всем изученным переменным, за исключением двух (общие результаты обучения, для которых результаты были одинаковыми между двумя группами, и удовлетворенность методологией обучения, для которой результаты были очень похожи в обеих группах).

Аналогичным образом, в группе электронного обучения 82,6% студентов были в кластере 1, а 17,39% - в кластере 2. В группе b-Learning 59,62% были в кластере 2 и 40,38% были в кластере 1. Таким образом, можно сделать вывод, что используемая модальность обучения, по-видимому, влияет на результаты обучения студентов и их активность в LMS, причем b-Learning является более эффективным, чем электронное обучение в презентации проекта и студенческой деятельности в LMS. Напротив, электронное обучение представляется более эффективным в отношении создания проекта. Тем не менее, методология PBL очень эффективна в обоих случаях, поскольку средства конечных результатов обучения были высокими в обеих группах с очень низкой изменчивостью (среднее электронное обучение = 8,89, стандартное отклонение = 0,48; среднее b-learning = 8,65, стандартное отклонение = 0,92). Кроме того, удовлетворенность была очень высокой в обоих методах, без каких-либо существенных различий между группами.

Эти результаты подтверждают первый вопрос из RQ1 и указывают направления будущих исследований для более глубокого изучения этих аспектов. Различия, отмеченные выше, также можно увидеть, проанализировав качественные данные об удовлетворенности учащихся в рамках двух методов обучения. Важно помнить, что электронное обучение было проведено в самый критический момент чрезвычайного положения из-за COVID-19, во время которого не могло быть проведено ни очное, ни смешанное обучение. Оценки студентами того, как методология PBL была реализована в онлайн-режиме, показали, что она была очень удовлетворительной, поскольку она позволяла им продолжать свое обучение таким образом, который был близок к нормальному, и соотносить его со своей профессиональной практикой. Возможно, именно поэтому группа электронного обучения не внесла много предложений по улучшению. Напротив, группа b-Learning, которую преподавали в течение второго года пандемии, чувствовала, что методология PBL, передаваемая через LMS и в центре моделирования лицом к лицу, была полезна для их обучения. Тем не менее, эта группа предложила гораздо больше идей для улучшения преподавания, которые были в основном сосредоточены на увеличении очных занятий, особенно с точки зрения практической деятельности с реальными пользователями.

Дополнительные материалы Приложение 1. Это включает в себя Таблицу 1 и Таблицу 2. (Таблица 1) Документ, включающий взаимосвязь между метакогнитивными стратегиями, подстратегиями и мероприятиями по их разработке. Обучение на основе проектов описывается с учетом текущего состояния поля. Кроме того, представлена информация о взаимосвязи между шагами ПБЛ и развитием различных метакогнитивных стратегий. Это очень полезный документ для учителей, которые хотят применить данную образовательную методику. (Таблица 2) Рубрика для оценки процесса разрешения проекта. Представлена рубрика для мониторинга процесса разработки проекта в отношении использования различных метакогнитивных стратегий. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительные материалы Добавление 2: Это включает в себя Таблицу 1 и Таблицу 2. (Таблица 1) Рубрика для оценки презентации ПБЛ. Рубрика представлена для оценки процесса разработки проекта в отношении презентации и защиты проекта. (Таблица 2) Рубрика для оценки разработки ПБЛ. Представлена рубрика для оценки процесса разработки проекта в отношении оценки проекта. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный материал Приложение 3: Пример тематического исследования. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный материал Приложение 4: Примеры работ, выполненных студентами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный материал Приложение 5: Примеры разработанных виртуальных лабораторий. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Это исследование приводит к выводу, что метод обучения (электронное обучение против b-learning) может влиять на результаты в различных элементах PBL17,18. В будущих исследованиях этот аспект будет изучен более глубоко, чтобы увидеть, обнаруживается ли такая же картина со студентами из других (особенно медицинских наук) курсов, поскольку это предмет данного протокола. Напротив, не было обнаружено различий в общих результатах обучения или в удовлетворенности студентов методологией обучения. Это соответствует результатам других исследований 4,13,14,15,18,29.

Таким образом, было показано, что использование методологии преподавания PBL эффективно как для результатов обучения студентов, так и для их мотивации к обучению, что согласуется с выводами других исследований 2,3,4. Тем не менее, студенты в группе b-Learning выразили заинтересованность в более личном обучении. Этот аспект поддерживает гибридное использование методологии8. Аналогичным образом, студенты в обеих группах оценили, что эта методология направляет их к практическим аспектам их профессии 4,13. Было также установлено, что социальная ситуация, в которой проводилось обучение, влияла на удовлетворенность студентов и критические размышления об их обучении. Во второй части пандемии, где было больше возможностей для очного обучения 4,14,15,18,29. Было обнаружено, что не все студенты реагируют одинаково или испытывают одинаковое количество участия22. Это важный аспект, который должен учитываться учителями в отношении использования этой методологии, и поддержка методологии требует учителей с цифровыми компетенциями наряду с использованием методов EDM 32,33,36 и анализом открытых ответов студентов с использованием смешанных методов 39,40,41.

Наконец, одно из ограничений этого исследования связано с методологией PBL, которая использовалась только со студентами, обучающимися для одной степени трудотерапии. Методология не была реализована с много- или междисциплинарными учебными проектами31.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Разрешения на запись изображений и видео, представленных в этой работе, прилагаются.

Также прилагается модель практического допущения, которое применяется в работе с PBL (см. Приложение 3 к дополнительным материалам: Пример тематического исследования). Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих финансовых интересов.

Acknowledgments

Исследование проводилось в рамках исследовательского проекта «SmartLearnUni», финансируемого Министерством науки и инноваций Испании 2020 I+D+i Projects – RTI Type B. Ссылка: PID2020-117111RB-I00. Авторы также с благодарностью отмечают сотрудничество студентов медицинских наук в Университете Бургоса, особенно студентов, обучающихся для получения степеней в области трудотерапии и сестринского дела.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Atlas.ti v.9 Atlas.ti
Orange v. 3.30 Orange
SPSS v.24 SPSS
UBUVirtual UBU

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Mann, L., et al. et al. problem-based learning to practice-based education: A framework for shaping future engineers. European Journal of Engineering Education. 46 (1), 27-47 (2021).
  2. Alonso Martínez, L., Puente Alcaraz, J. The importance of global health in nursing, what do we know. Nursing Index. 29 (3), 160-164 (2020).
  3. enyuva, E., Kaya, H., Bodur, G. Effect social skills of nursing students of the project based teaching methods. Florence Nightingale Journal of Nursing. 23 (2), 116-125 (2014).
  4. Sáez López, J. M. Estilos de Aprendizaje y Métodos de Enseñanza [Learning Styles and Teaching Methods]. Universidad Nacional de Educación a Distancia - UNED. , Madrid, Spain. 35-56 (2018).
  5. Holm, M. Project-based instruction: A review of the literature on effectiveness in prekindergarten through 12th grade classrooms. InSight: Rivier Academic Journal. 7 (2), 1-13 (2011).
  6. Kokotsaki, D., Menzies, V., Wiggins, A. Project-based learning: A review of the literature. Improving Schools. 19 (3), 267-277 (2016).
  7. Jay, J. Problem based learning-A review of students' perceptions in an occupational therapy undergraduate curriculum. South African Journal of Occupational Therapy. 44 (1), 56-61 (2014).
  8. Fortune, T., et al. Transformative learning through international project-based learning in the global south: Applying a students-as-partners lens to a "high-impact" Capstone. Journal of Studies in International Education. 23 (1), 49-65 (2019).
  9. Sáiz-Manzanares, M. C., et al. Teaching and learning styles in Moodle: An analysis of effectiveness of use in STEM and Non-STEM qualifications from a gender perspective. Sustainability. 13 (3), 1166 (2021).
  10. Sáiz-Manzanares, M. C., et al. Improve teaching with modalities and collaborative groups in an LMS: An analysis of monitoring using visualisation techniques. Journal of Computing in Higher Education. 33, 747-778 (2021).
  11. Yazici, H. J. Project-based learning for teaching business analytics in the undergraduate curriculum. Decision Sciences Journal of Innovative Education. 18 (4), 589-611 (2020).
  12. Sáiz-Manzanares, M. C., Garcia-Osorio, C. I., Díez-Pastor, J. F. Differential efficacy of the resources used in b-learning environments. Psicothema. 31 (2), 170-178 (2019).
  13. Sáiz-Manzanares, M. C. E-Project Based Learning in Occupational Therapy: An Application in the Subject "Estimulación Temprana". , Servicio de Publicaciones de la Universidad de Burgos. Burgos, Spain. 15-250 (2018).
  14. Sáiz-Manzanares, M. C., Marticorena, R., García-Osorio, C. I., Díez-Pastor, J. F. How do b-learning and learning patterns influence learning outcomes. Frontiers in Psychology. 8, 745 (2017).
  15. Chen, C. H., Yang, Y. C. Revisiting the effects of project-based learning on students' academic achievement: A meta-analysis investigating moderators. Educational Research Review. 26, 71-81 (2019).
  16. Spikol, D., Ruffaldi, E., Dabisias, G., Cukurova, M. Supervised machine learning in multimodal learning analytics for estimating success in project-based learning. Journal of Computer Assisted Learning. 34 (4), 366-377 (2018).
  17. Guo, P., Saab, N., Post, L. S., Admiraal, W. A review of project-based learning in higher education: Student outcomes and measures. International Journal of Educational Research. 102, 101586 (2020).
  18. Almulla, M. A. The effectiveness of the project-based learning (PBL) approach as a way to engage students in learning. SAGE Open. 10 (3), (2020).
  19. Sáiz-Manzanares, M. C., Escolar-Llamazares, M. C., Arnaiz, Á Effectiveness of blended learning in nursing education. International Journal of Environmental Research and Public Health. 17 (5), 1589 (2020).
  20. Sáiz-Manzanares, M. C., Marticorena-Sanchez, R., Ochoa-Orihuel, J. Effectiveness of using voice assistants in learning: A study at the time of COVID-19. International Journal of Environmental Research and Public Health. 17 (15), 5618 (2020).
  21. Simonton, K. L., Layne, T. E., Irwin, C. C. Project-based learning and its potential in physical education: an instructional model inquiry. Curriculum Studies in Health and Physical Education. 12 (1), 36-52 (2021).
  22. Yadav, R. L., et al. Attitude and perception of undergraduate medical students toward the problem-based learning in Chitwan Medical College, Nepal. Advances in Medical Education and Practice. 9, 317-322 (2018).
  23. Brinkman, D. J., et al. Switching from a traditional undergraduate programme in (clinical) pharmacology and therapeutics to a problem-based learning programme. European Journal of Clinical Pharmacology. 77 (3), 421-429 (2021).
  24. de la Puente-Pacheco, M. A., Guerra-Florez, D., de Oro-Aguado, C. M., Llinas-Solano, H. Does project-based learning work in different local contexts? A Colombian Caribbean case study. Educational Review. 73 (6), 733-752 (2019).
  25. Cavicchia, M. L., Cusumano, A. M., Bottino, D. V. Problem-based learning implementation in a health sciences blended-learning program in Argentina. International Journal of Medical Education. 9, 45-47 (2018).
  26. Wu, T. T., Huang, Y. M., Su, C. Y., Chang, L., Lu, Y. C. Application and analysis of a mobile E-Book system based on project-based learning in community health nursing practice courses. Journal of Educational Technology & Society. 21 (4), 143-156 (2018).
  27. Avrech Bar, M., et al. Problem-based learning in occupational therapy curriculum-implications and challenges. Disability and Rehabilitation. 40 (17), 2098-2104 (2018).
  28. DeFillippi, R., Milter, R. G. Chapter 18: Problem-based and project-based learning approaches: Applying knowledge to authentic situations. The SAGE Handbook of Management Learning, Education and Development. Armstrong, S. J., Fukami, C. V. , SAGE Publications Ltd. London, United Kingdom. (2009).
  29. Theobald, K. A., Ramsbotham, J. Inquiry-based learning and clinical reasoning scaffolds: An action research project to support undergraduate students' learning to 'think like a nurse'. Nurse Education in Practice. 38, 59-65 (2019).
  30. AlHaqwi, A. I., et al. Problem-based learning in undergraduate medical education in Saudi Arabia: Time has come to reflect on the experience. Medical Teacher. 37 (1), S61-S66 (2015).
  31. Wright, S. L., Duncana, M. J., Savin-Badenb, M. Student perceptions and experiences of problem-based learning in first year undergraduate sports therapy. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education. 17, 39-49 (2015).
  32. Baker, R. S., Inventado, P. S. Chapter 4. Educational data mining and learning analytics. Learning Analytics: From Research to Practice. Larusson, J. A., White, B. , Springer: Science+Business Media. New York, United States. 61-75 (2014).
  33. Yücel, ÜA., Usluel, Y. K. Knowledge building and the quantity, content and quality of the interaction and participation of students in an online collaborative learning environment. Computers & Education. 97 (1), 31-48 (2016).
  34. Gibson, D., de Freitas, S. Exploratory analysis in learning analytics. Technology, Knowledge and Learning. 21 (1), 5-19 (2016).
  35. Romero, C., Ventura, S. Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert Systems with Applications. 33 (1), 135-146 (2007).
  36. Romero, C., Espejo, P. G., Zafra, A., Romero, J. R., Ventura, S. Web usage mining for predicting final marks of students that use Moodle courses. Computer Applications in Engineering Education. 21 (1), 135-146 (2013).
  37. Arnaiz-González, Á, Díez-Pastor, J. F., Rodríguez, J. J., García-Osorio, C. Instance selection for regression: Adapting DROP. Neurocomputing. 201 (12), 66-81 (2016).
  38. García, S., Luengo, J., Herrera, F. Data Preprocessing in Data Mining, Volume 72 of Intelligent Systems Reference Library. , Springer. New York, United States. (2015).
  39. Verd Pericás, J. M. Introducción a la investigación cualitativa [Introduction to qualitative research]. , Síntesis. Madrid, Spain. 370 (2016).
  40. Castañer, M., Camerino, O., Anguera, M. T. Métodos mixtos en la investigación de las ciencias de la actividad física y el deporte. Apunts. Educación física y deportes. 2 (112), 31-36 (2013).
  41. Ji, Y. P., Marticorena-Sánchez, R., Pardo-Aguilar, C. UBUMonitor: Monitoring of students on the Moodle platform. , Available from: https://github.com/yjx0003/ (2018).
  42. IBM Corp. SPSS Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) (Version 24). IBM Corp. , Madrid, Spain. (2016).
  43. Software Package. Orange. , Available from: https://orange.biolab.si/docs/ (2021).
  44. Software Package Qualitative Data Analysis (Version 9). Atlas.ti. , Scientifc Software Development GmbH. Berlin, Germany. Available from: https://atlasti.com/es/ (2020).

Tags

Поведение Выпуск 190 Проектное обучение интеллектуальный анализ образовательных данных науки о здоровье смешанные методы
Руководство по обучению на основе проектов для студентов, изучающих медицинские науки: анализ с интеллектуальным анализом данных и качественными методами
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Sáiz-Manzanares, M. C.,… More

Sáiz-Manzanares, M. C., Alonso-Martínez, L., Calvo Rodríguez, A., Martin, C. Project-Based Learning Guidelines for Health Sciences Students: An Analysis with Data Mining and Qualitative Techniques. J. Vis. Exp. (190), e63601, doi:10.3791/63601 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter