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Esto no va a ser más que la posibilidad de estudiar este sistema de aprendizaje como sistema complejo. Para ello vamos a realizar muchos experimentos y muchos cosas que iremos publicando poco a poco.
 
Esto no va a ser más que la posibilidad de estudiar este sistema de aprendizaje como sistema complejo. Para ello vamos a realizar muchos experimentos y muchos cosas que iremos publicando poco a poco.
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Por otro lado, vamos a caracterizar las frases propuestas por el profesor en función a los conectores lógicos que usen, ya que eso nos podrá dar una idea más aproximada de donde se atrancan los alumnos.
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Por comodidad, hemos juntado las tablas de premisas y conclusiones en una sola. Primero copiamos la de premisas y la de conclusiones la exportamos con la orden:
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INSERT INTO formalizacion (cdconclusion,texto, formalizacion, cdejercicio ) SELECT cdconclusion, dsconclusion as texto, formalizacion, cdejercicio FROM conclusiones
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Posteriormente habrá que actualizar la tabla de w_actividades con los códigos nuevos. Ahora vamos a caracterizar las lineas del profesor, para ello vamos a crear los campos booleanos:
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me faltan la igualdad y desigualdad, además de ponerle si son de primer orden o proposicionales.
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= REHACER TODA LA EXPERIMENTACION =
  
 
== Número de usuarios que terminan un ejercicio ==
 
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La consulta SQL correspondiente es:
 
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  SELECT count(cdusuario) as numero ,cdejercicio FROM w_ejercicios group by cdejercicio order by pepe limit 0,300
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y esto arroja una gráfica inicial (hay que depurar algún usuario) y su representación en escala logarítmica, con recta de mayor ajuste.
 
y esto arroja una gráfica inicial (hay que depurar algún usuario) y su representación en escala logarítmica, con recta de mayor ajuste.
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En esta gráfica se representa el número de intentos (fallidos y correctos) que ha hecho cada usuario ordenado por el número
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La sentencia SQL
 
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== Número de usuarios agrupados por número de intentos ==
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La sentencia SQL
 
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Nueva SQL
 
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  Select count(cdusuario) as numusu FROM (SELECT count(*) as intentos,cdusuario FROM w_actividades group by cdusuario order by intentos) as maestra group by (intentos div 25) limit 0,3000
 
  Select count(cdusuario) as numusu FROM (SELECT count(*) as intentos,cdusuario FROM w_actividades group by cdusuario order by intentos) as maestra group by (intentos div 25) limit 0,3000
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El mismo rango de datos, pero agrupados de 5 intervalos de 5 y de 25 aciertos
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[[Image:numusuarios_intentos_5.png]] [[Image:numusuarios_intentos_10.png]] [[Image:numusuarios_intentos_25.png]]
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== Distribución por fechas ==
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select (diferencia div 7), count(cdusuario) FROM ( select cdusuario, datediff(max(fecha),min(fecha)) as diferencia FROM w_actividades group by cdusuario) as maestra where diferencia>0 group by (diferencia div 7) limit 0,3000
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== Actividad de la plataforma ==
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Vamos a tratar de medir la actividad de la aplicación en estos años de vida
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Ahora la pregunta es la siguiente: ¿No veis nada raro en la grafica de actividad por meses? (la última)

Revisión actual del 08:29 23 dic 2011

APLI2 como sistema complejo

Esto no va a ser más que la posibilidad de estudiar este sistema de aprendizaje como sistema complejo. Para ello vamos a realizar muchos experimentos y muchos cosas que iremos publicando poco a poco.

Limpieza de usuarios del sistema y de profesores

Para evitar la perturbación de los datos y la innecesaria complicación de las consultas a la base de datos, vamos a quitar los datos de los profesores a la hora de realizar las pruebas y test de que todo funciona. 

52 ejercicios terminados y 569 líneas realizadas.

Un dato BRUTAL... o al menos me lo parece a mi... 

209 alumnos... NO HAN HECHO NI UN SOLO INTENTO!!  (de 606)

Quizás hubiera que hacer un estudio de la fecha de matriculación de esos 209 alumnos... si está concentrada (por un fallo puntual) o esparcida en el tiempo. 

136 alumnos sin correo registrado

FINALMENTE, nos hemos quedado con una base de datos de alumnos para experimentar (sobre formalización) con: 

370 usuarios, 3950 ejercicios resueltos y 53770 líneas de intentos (acertados 15286 y fallidos 38484).

Por ahora se da por finalizado la limpieza de los datos.

CATEGORIZAR LAS FRASES Y FALLOS

Para un análisis más profundo vamos a caracterizar los fallos en semánticos y sintácticos, y para ello deberemos recrear otra vez toda la actividad fallida de APLI2.

Por otro lado, vamos a caracterizar las frases propuestas por el profesor en función a los conectores lógicos que usen, ya que eso nos podrá dar una idea más aproximada de donde se atrancan los alumnos.

Por comodidad, hemos juntado las tablas de premisas y conclusiones en una sola. Primero copiamos la de premisas y la de conclusiones la exportamos con la orden: 

INSERT INTO formalizacion (cdconclusion,texto, formalizacion, cdejercicio ) SELECT cdconclusion, dsconclusion as texto, formalizacion, cdejercicio FROM conclusiones

Posteriormente habrá que actualizar la tabla de w_actividades con los códigos nuevos. Ahora vamos a caracterizar las lineas del profesor, para ello vamos a crear los campos booleanos:

  • negacion
  • conjuncion
  • disyuncion
  • implicacion
  • equivalencia
  • existencial
  • universal
  • existall (juntos los dos)

y si se ocurre algo más, ya se pondrá. 

UPDATE formalizacion set disyuncion=1 where formalizacion.formalizacion like '%|%' 



me faltan la igualdad y desigualdad, además de ponerle si son de primer orden o proposicionales.




-

REHACER TODA LA EXPERIMENTACION

Número de usuarios que terminan un ejercicio

La consulta SQL correspondiente es: 

SELECT count(cdusuario) as numero ,cdejercicio FROM w_ejercicios group by cdejercicio order by numero limit 0,300

y esto arroja una gráfica inicial (hay que depurar algún usuario) y su representación en escala logarítmica, con recta de mayor ajuste.

Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura
Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura

Número de intentos por usuario

En esta gráfica se representa el número de intentos (fallidos y correctos) que ha hecho cada usuario ordenado por el número

La sentencia SQL 

SELECT count(*) as numero,cdusuario FROM w_actividades group by cdusuario order by numero desc limit 0,3000


Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura
Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura

Número de usuarios agrupados por número de intentos

La sentencia SQL 

Select intentos, count(cdusuario) as numusu FROM (SELECT count(*) as intentos,cdusuario FROM w_actividades group by cdusuario order by intentos) as maestra group by intentos limit 0,3000


Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura

Nueva SQL 

Select count(cdusuario) as numusu FROM (SELECT count(*) as intentos,cdusuario FROM w_actividades group by cdusuario order by intentos) as maestra group by (intentos div 25) limit 0,3000


El mismo rango de datos, pero agrupados de 5 intervalos de 5 y de 25 aciertos

Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura
Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura
Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura

Distribución por fechas

select (diferencia div 7), count(cdusuario) FROM ( select cdusuario, datediff(max(fecha),min(fecha)) as diferencia FROM w_actividades group by cdusuario) as maestra where diferencia>0 group by (diferencia div 7) limit 0,3000


Actividad de la plataforma

Vamos a tratar de medir la actividad de la aplicación en estos años de vida

Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura
Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura
Error al crear miniatura: No se ha podido guardar la miniatura

Ahora la pregunta es la siguiente: ¿No veis nada raro en la grafica de actividad por meses? (la última)

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