Acceso rápido:
Registro en Moodle
¿Has notado que la copia de seguridad de tu base de datos parece haber crecido excesivamente con los años y quizás incluso parece estar fuera de control? Lo siento, amigo mío. Tanto si acabas de instalar un nuevo sitio Moodle como si estás manteniendo uno, la información de este artículo es para ti. He visto sitios Moodle que se han vuelto lentos e incluso no responden, y copias de seguridad de bases de datos que se vuelven tan grandes que ya no es factible realizar copias de seguridad dentro de la ventana de mantenimiento regular.
Por defecto, Moodle LMS mantiene los registros para siempre y, sin mantenimiento, puede acumular cientos de gigabytes o incluso terabytes de entradas de registro. Esto no sólo puede tener un gran impacto negativo en la capacidad de respuesta de su sitio, sino que los administradores de Moodle evitan ir a Administración del sitio > Informes > Registros para consultar este útil sistema de informes porque, en casos extremos, puede hacer que todo su sitio quede fuera de línea y que usted y sus usuarios experimenten el temido Error de servidor 500. Si está utilizando Servicios Web, la tasa de crecimiento de su registro de Moodle puede dispararse.
¿Dispone Moodle de análisis?
La API de Moodle Analytics permite a los administradores de sitios Moodle definir modelos de predicción que combinan indicadores y un objetivo. El objetivo es el evento que queremos predecir. Los indicadores son lo que creemos que nos llevará a una predicción precisa del objetivo.
¿Qué datos recoge Moodle?
Recopilamos los datos que nos proporciona al crear una cuenta, como el nombre y el correo electrónico. También recogemos datos sobre su actividad en el sitio, incluidas las contribuciones que realice.
Registros de cuestionarios de Moodle
La analítica del aprendizaje es necesaria para informar a los profesores sobre los estudiantes, para informar al personal de apoyo a los profesores y para informar a los propios estudiantes. La principal necesidad de la analítica del aprendizaje se ha identificado como la promoción de la retención de estudiantes mediante la identificación del estado del estudiante (en riesgo, normal, adelante), basado en su actividad en un curso.
La validación con datos históricos es importante porque las distintas instituciones/organizaciones (e incluso los cursos dentro de ellas) tienen distintos resultados que desean predecir, como la finalización del curso, las calificaciones, etc., y distintos criterios que pueden ser relevantes, como los niveles de participación.
Informes de Moodle
La información del sitio se utilizará para ayudar a que los modelos de análisis del aprendizaje tengan en cuenta las características de la institución. Esta información también se comunica como parte de la recopilación de datos del sitio al registrarlo. Esto permitirá a la Sede comprender qué áreas de la analítica de aprendizaje se utilizan más y priorizar los recursos de desarrollo de forma adecuada.
El backend python ML se expone como una aplicación Flask, que utiliza un servidor WSGI (https://wsgi.readthedocs.io/en/latest/what.html) para exponerse a la www. La documentación oficial sobre cómo desplegar una aplicación Flask se puede encontrar en https://flask.palletsprojects.com/en/1.0.x/tutorial/deploy/.
Puedes servir la aplicación Flask como una aplicación sin servidor utilizando la puerta de enlace API de AWS y AWS lambda. La forma más sencilla de hacerlo es utilizar Zappa https://github.com/Miserlou/Zappa para implementar la aplicación Flask contenida en el paquete python ML.
Los intervalos de análisis determinan con qué frecuencia se generarán los insights y cuánta información se utilizará para cada cálculo. El uso de intervalos de análisis proporcionales permite utilizar cursos de distinta duración para entrenar un único modelo.
Cómo borrar registros en moodle
En algún momento siempre vuelvo a la pregunta de cómo entendemos el uso de la VLE / LMS, que he teorizado mucho. Como parte de un interés por aprender sobre Ciencia de Datos me he inscrito en Sliderule (@MySlideRule) y estoy siendo guiado a través de un proyecto final con algunos datos de Moodle. El objetivo principal es que aprenda R, que nunca había tocado hasta hace 2 semanas, pero espero que los datos puedan decirme algo sobre Moodle al mismo tiempo. Comentarios o consejos sobre técnicas son bienvenidos.
Proporciona un histograma del gráfico anterior que confirma la inclinación de los datos hacia una mayoría de usuarios poco activos y una minoría que crea un gran número de eventos. Esto puede ser preocupante en un contexto educativo y justifica un análisis más detallado (en un futuro post).
