Analysis of students' self-regulatory strategies in MOOCS and their impact on academic performance.

Los Cursos Abiertos Masivos y en Línea (MOOCs – Massive Open Online Courses) se han convertido en una fuente de contenido digital que puede ser abordado de forma atemporal y desde cualquier lugar. Los MOOCs ofrecen contenidos de calidad a millones de estudiantes de todo el mundo, brindando nuevas oportunidades de aprendizaje. Sin embargo, sólo una fracción de los que inician un MOOC logran terminarlo, dejando a miles de estudiantes comprometidos sin alcanzar sus metas. Investigaciones recientes sugieren que una de las razones por la que a los estudiantes les resulta difícil de terminar el MOOC es que tienen problemas para planificar, ejecutar y monitorear su proceso de aprendizaje de manera autónoma; es decir, no autorregulan su proceso de aprendizaje de forma efectiva para lograr terminar con éxito un MOOC. En esta tesis, se explorará las posibilidades que ofrece la Analítica del Aprendizaje (LA – Learning Analytics) para investigar las estrategias de aprendizaje que los estudiantes utilizan cuando autorregulan su su aprendizaje en entornos en línea como son los MOOCs. El principal objetivo de esta investigación es desarrollar instrumentos y métodos para medir las estrategias de autorregulación del aprendizaje (SRL – Self Regulated Learning) de los estudiantes (p. ej. cognitivas, metacognitivas y de gestión de recursos de estudio) en los MOOCs y analizar su relación con los resultados del aprendizaje de los estudiantes. Como enfoque metodológico, esta tesis utiliza métodos mixtos como línea base para la organización y planificación de la investigación, combinando datos de trazas de eventos de los estudiantes con datos de auto-reporte para comprender mejor el SRL en los MOOCs. La principal contribución de la tesis es triple. Primero, propone un instrumento para medir los perfiles de SRL de los estudiantes en los MOOC. Este instrumento se validó mediante un análisis factorial exploratorio y confirmatorio con 4,627 respuestas recopiladas en tres MOOCs. En segundo lugar, presenta una metodología basada en técnicas de minería de datos y minería de procesos para extraer los patrones de SRL de los estudiantes en los MOOC. La metodología se aplicó en tres MOOCs de Coursera (self-paced) con datos de 3,458 estudiantes, en los que se identificaron seis patrones de interacción. Luego, esta metodología se adaptó y aplicó en un esfuerzo de replicación para analizar un MOOC en edX síncrono con datos de 50,776 estudiantes donde se identificaron doce patrones de interacción. La tercera contribución, es un conjunto de estudios empíricos que muestra la relación entre las estrategias de SRL y el rendimiento académico, utilizando datos de seis MOOCs (self-paced) en Coursera y dos MOOC síncronos en Open edX. Estos estudios empíricos permitieron determinar las variables demográficas de auto-reporte de los estudiantes (p. ej. género, conocimiento previo y ocupación) y estrategias auto-reportadas de SRL (p. ej. establecimiento de objetivos, planificación estratégica) que fueron identificadas como las más relevantes para predecir el rendimiento académico. En conclusión, esta tesis ofrece un conjunto de instrumentos y métodos que podrían ser utilizados por otros investigadores en diferentes contextos para estudiar el SRL en MOOCs. Los resultados de esta investigación abren nuevas vías para la personalización y adaptación del contenido de un MOOC de acuerdo con los comportamientos autorregulados de los estudiantes y establecen las bases para el estudio de la SRL como un proceso en otros entornos de aprendizaje con soporte digital.