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Julio César Puche Regaliza, Santiago Porras Alfonso, Silvia Casado Yusta, Joaquín A. Pacheco Bonrostro
El objetivo de este trabajo es analizar el efecto de los escenarios presencial, mixto y on-line en los resultados académicos de los estudiantes considerando la interacción con plataformas e-learning. Los resultados muestran que los resultados académicos no se ven afectados por el escenario de aprendizaje, mientras que el grado de interacción con las plataformas e-learning se ve afectado por el escenario de aprendizaje. Además, el modelo de Efectos de Tratamiento se ha utilizado para estudiar el escenario de aprendizaje y la interacción con las plataformas de aprendizaje de manera conjunta. En este caso, los resultados académicos se ven afectados por el escenario on-line frente al presencial, pero no se ven afectados por el escenario mixto frente al presencial. En concreto, sobre un valor medio de 4,14 puntos, obtenido de los resultados académicos de todos los alumnos, con un tratamiento on-line los resultados bajan 1,01 puntos (24,41%), mientras que con un tratamiento mixto los resultados bajan 0,38 puntos (9,13%). Finalmente, utilizando la Regresión Extendida Polinomial Fraccionaria, se proponen modelos de predicción para cada uno de los escenarios.
The aim of this work is to analyze the effect of face-to-face, blended and on-line scenarios on students’ academic results considering the interaction with e-learning platforms. The results show that academic results are not affected by the learning scenario, while the degree of interaction with e-learning platforms is affected by the learning scenario. Furthermore, Treatment Effects model has been used to study the learning scenario and the interaction with e-learning platforms together. In this case, the academic results are affected by the on-line versus the face-to-face scenario but are not affected by the blended versus the face-to-face scenario. Specifically, on an average value of 4,14 points, obtained from the academic results of all students, with an on-line treatment, the results drop 1,01 points (24,41%), while with a blended treatment, the results drop 0,38 points (9,13%). Finally, utilizing Fractional Polynomial Extended Regress, prediction models are proposed for each of the scenarios.
