Presentación

El DSLAB-TI: Data Science Lab for Teaching Innovation, es un grupo de innovación docente cuya misión principal es facilitar el uso de técnicas y métodos de Ciencia de Datos a la innovación de la enseñanza. Mediante técnicas de Ciencia de datos se recogerán datos empleando cuestionarios online para la construcción de modelos de Aprendizaje Máquina, capaces de obtener estimaciones precisas de las evaluaciones futuras de los estudiantes dados los resultados parciales de los cuestionarios. Se detectarán perfiles específicos de estudiantes que permitirán impulsar acciones de mejora del proceso de aprendizaje y enseñanza. La presentación del modelo y sus resultados se realizará mediante cuadros de mandos adecuados según las necesidades del usuario final. Los modelos serán puestos en producción por docentes y alumnos en cursos posteriores al empleado para su entrenamiento.

La capacidad de replicación de las acciones de innovación propuestas es completa al poder emplear las técnicas y las herramientas desarrolladas en todas las asignaturas de grado y máster impartidas en la URJC. El docente únicamente desarrollaría los cuestionarios específicos y tendría la información sobre los resultados y predicciones en un cuadro de mandos desarrollado a tal efecto. Las actuaciones a realizar requieren un periodo amplio (mínimo dos cursos académicos) para su desarrollo.

Objetivos estratégicos:

• Impulsar acciones de mejora continuada de los procesos de enseñanza/aprendizaje.
• Incorporación de metodologías activas que permitan la adquisición de competencias y la motivación de los estudiantes.
• Fomentar el uso del Aula Virtual tanto por parte de los alumnos como por parte del profesorado.
• Estimar, apoyar y difundir las prácticas educativas innovadoras para configurar un catálogo de buenas prácticas que sean un referente de calidad para todos los docentes.

Líneas de actuación prioritarias:

• Optimización del rendimiento de los estudiantes, reducción del fracaso académico y el abandono.
• Implantación de metodologías activas y predictivas en la docencia.
• Fomento del uso de las tecnologías digitales y del Aula Virtual.
• Modelos de evaluación basados en la Analítica de Datos.
• Análisis y mejora de los resultados de titulaciones en modalidades semipresencial y a distancia, a través de metodologías innovadoras.
• Tutorización y atención al estudiantado.
• Desarrollo de acciones de Educación abierta: elaboración, aplicación y uso en el aula de recursos y materiales en abierto, implantación de prácticas educativas abiertas, etc.
• Acciones de innovación educativa para la inclusión y la igualdad de género.