Resumen La docencia universitaria ha experimentado cambios espectaculares en los últimos años debido al impacto de la tecnología en diferentes actividades cotidianas. El eLearning (o aprendizaje electrónico) y el bLearning (Blended Learning o aprendizaje mixto) nacieron gracias a este fenómeno, ya fuera como alternativa o complemento a la enseñanza tradicional. Esto ha producido cambios de paradigma en los últimos años en la docencia universitaria donde muchos profesores se han apoyado o han sustituido las clases presenciales de la enseñanza tradicional, entendiendo la enseñanza tradicional como cara a cara (del inglés Face to Face, F2F) por el aula virtual. La Web 2.0 ha abierto nuevas posibilidades, que incluyen numerosas formas de aprendizaje y colaboración entre estudiantes y profesores. Por ello, ha surgido la necesidad, por parte de los educadores, de adoptar diferentes estrategias para obtener información sobre el rendimiento de sus estudiantes, así como plantear nuevas formas de evaluación basadas en el análisis de información educativa, que sean capaces de medir y cuantificar la cantidad de trabajo, así como el número y la calidad de las habilidades que han adquirido. Tales estrategias de comunicación requieren de nuevos métodos analíticos que hagan posible comprender y analizar la propia plataforma y el aprendizaje. Estas consideraciones arrojan nueva luz sobre la evaluación de los estudiantes, que ya no puede basarse únicamente en los resultados de los exámenes finales convencionales, sino en un proceso educativo integral que considere y evalúe otras competencias más allá de las académicas. La disponibilidad y facilidad de uso de los recursos web ha permitido el uso extendido de los Learning Management Systems, o plataformas de eLearning. Sin embargo, los educadores que usan estos entornos se encuentran con graves limitaciones a la hora de evaluar las actividades de los estudiantes, de discriminar sus comportamientos online y de evaluar la propia plataforma y la utilidad de esta. Por ello, es necesario encontrar y desarrollar técnicas novedosas para obtener información sobre las pautas de aprendizaje y comportamiento de los estudiantes en un entorno electrónico. En esta tesis doctoral se propone un modelo de visualización analítica en eLearning como base para construir una estrategia de seguimiento y evaluación de la información que proporciona, no solo a los profesores, sino también a gestores académicos y estudiantes, información necesaria para entender el proceso de aprendizaje de los estudiantes en una plataforma de eLearning, que sirva de guía para el alumnado y que proporcione métricas para los gestores sobre la plataforma y el desempeño, además de tomarse como base para desarrollo de futuros sistemas de analítica visual en eLearning. El modelo proporciona los elementos para crear un sistema de analítica visual en eLearning encaminado a perfeccionar el proceso de enseñanza/aprendizaje. Este sistema se ha diseñado mediante una arquitectura constituida por distintas capas. La capa inferior está sustentada en un conjunto de servicios web que permiten la extracción de los datos a analizar del servidor. La siguiente capa, contiene la lógica de pre-procesamiento, estandarización y análisis de los datos. Por último, una tercera capa, en la que se…
En este video se puede observar las diferentes interacciónes posibles mediante la red social, desde la observacion de los tamaños de las discuciones (representadas por los nodos en forma de lapiz y unidos con lineas verdes), pasando por la relacion directa entre los individuos que interactuan en la plataforma ( visualizandose mediante las lineas de color azul entre los nodos con forma de cara) y por ultimo la representación de las metricas de la actividad de lectura de recursos y escritura en foros, que se realiza mediante un analisis automatico y se representa al desplegar los diferentes nodos de los individuos dispersandolos dependiendo de dicha actividad y agrupando los nodos de las disuciones y/o los recuros dependiendo sea el caso. Esta ultima representacion nos permite (dependiendo de la cantidad de actividad que se tenga, ya que en ocasiones es muy escaza, tener una perspectiva de quienes tendran un mejor rendimiento a lo largo del curso y por lo tanto posiblemente predecir su nota final.
En este video vemos representada la estructura de una universidad completa, esto es alrededor de 9 millones de registros de una base de datos, correspondientes a 2318 cursos, la velocidad y la facilidad de selección de los datos ya sea por el numero de actividad en los foros o por usuarios específicos o ambos, hace notar la potencialidad de la herramienta para filtrar dentro de un campus completo los cursos o curso que se quiere analizar. En la herramienta es posible, depend de la potencia de la maquina, el abrir una o mas fuentes de datos, en este ejemplo podemos observar la diferencia entre representar un campus y representar un solo curso, la cual es notoria. Se puede observar la forma de interactuar utilizando la búsqueda de texto, esta se realiza la búsqueda de la palabra información tecleándola en el recuadro inferior derecho, note las diferentes tonalidades de amarillo a rojo dependiendo de la coincidencia con la palabra; también se puede observar el resaltado y la selección de elementos en los datos.
En este video vemos representada la estructura de una universidad completa, esto es alrededor de 9 millones de registros de una base de datos, correspondientes a 2318 cursos, la velocidad y la facilidad de selección de los datos ya sea por el numero de actividad en los foros o por usuarios específicos o ambos, hace notar la potencialidad de la herramienta para filtrar dentro de un campus completo los cursos o curso que se quiere analizar. En la herramienta es posible, depend de la potencia de la maquina, el abrir una o mas fuentes de datos, en este ejemplo podemos observar la diferencia entre representar un campus y representar un solo curso, la cual es notoria. Se puede observar la forma de interactuar utilizando la búsqueda de texto, esta se  realiza la búsqueda de la palabra información tecleándola en el recuadro inferior derecho, note las diferentes tonalidades de amarillo a rojo dependiendo de la coincidencia con la palabra; también se puede observar el resaltado y la selección de elementos en los datos.
En este video podemos observar como interactúa el usuario para abrir una fuente de datos de un sistema de administración de recursos en el cual en primera instancia se muestra la presentación de coordenadas paralelas que  representa la estructura Y algunas métricas de los cursos que se encuentren en esta plataforma, u se aprecia como es posible la realización de múltiple selección en esta visualización. A continuación se abre la representación espiral del del tiempo en la cual desplegamos una pequeña ventana donde se pueden realizar los filtros necesarios para hacer un análisis estos filtros automáticamente se cargan dependiendo de las investigaciones encontradas en la bibliografía actual sobre la agrupación de actividades  con diferentes propósitos,  estas agrupaciones están realizadas dependiendo de varios factores una de ellas depende del propósito de la opción otra de ellas depende del tipo de interacción realizada, por último dependiendo de qué gente que este involucrado; independientemente de estas agrupaciones se agregan unas automáticamente por el usuario por ahora por el día por el mes por el rol por el módulo, obtenidas de la información intrínseca de la actividad en sí. Este video nos muestra cómo por medio de la ventana de filtros podemos cambiar el color en el que las actividades están representadas en el tiempo, favoreciendo encontrar patrones temporales de las diferentes agrupaciones realizadas ya sea por día, por semana o por año. En esta ventana también se pueden realizar, además de  la  coloración de las actividades, el filtrado Y selección de estas. Aunado a esto es importante mencionar que las agrupaciones son personalizadas esto quiere decir que por medio de esta ventana y la interacción de arrastrar y soltar los renglones de las diferentes actividades, se pueden reagrupar y definir los colores que sean más convenientes para el usuario. Cabe mencionar que estas agrupaciones se pueden exportar importar permitiendo así al usuario tener una manera de no perder el trabajo hecho con anterioridad.
Este video muestra la interfaz de conexión de el sistema con la plataforma web de administración de cursos. Después muestra la nube de etiquetas y se puede observar cómo la herramienta refleja la interacción del usuario con esta: al colocarse sobre la palabra o en las búsquedas por medio de la caja de texto, al colocarse sobre cualquier palabra y usando el botón derecho, aparece el menú contextual donde se pueden excluir las palabras o como en el caso de noticias agruparlas con su plural si es que se encuentra; en el caso de la agrupación se recalculan los tamaños de toda la nube de etiquetas como puede observarse con el caso de noticia y noticias; por otro lado muestra las diferentes formas de la nube de etiquetas, ya sea sin la representación temporal de su evolución o con ella. Otra interfaz interesante es la de saber exactamente la fecha en que se desarrollo el punto mas alto o no de una lectura o escritura de la etiqueta y esto se realiza manteniendo el botón del “control” y colocándose sobre la letra que desea saber la información del periodo de tiempo que representa. También nos muestra como se pude cambiar de ver las palabras del contenido de los foros y del curso a ver los foros o las discusiones. Note que tanto discusiones y foros son varios y de diversos tamaños dependiendo de la interacción que se ha realizado en ellos. Por ultimo Se realiza un zoom semántico sobre la palabra archivada en y por finalmente se revisa en que foro fue trabajada o mencionada esa palabra. En la herramienta se pueden tener diferentes perspectivas de análisis , por lo que se abre la representación en espiral, en esta se puede notar en colores mas claros el mes mas activo y en los mas obscuros los inactivos. Posteriormente se realizan unas interacciones como son la de mostrar y ocultar las líneas específicamente se pintan las líneas de las actividades, se ocultan los recuadros de los meses y finalmente se realiza la deformación de esta para denotar el mes con mayor actividad en la totalidad de las actividades. Posterior mente se cambia el patrón de muestra de un año, es decir representar por meses la espiral a por semana, es decir , representar día a día de la semana los datos, logrando así ver que día de la semana se a trabajado mas en la totalidad del curso analizado, siendo este el sábado. Para terminar se abre la representación de la red social, donde por medio de un grafico de fuerzas se muestra la estructura del curso. Utilizando el color, el tamaño y la posición de los elementos mostrados, nos develan información del curso que de otra forma permanecería oculta, como por ejemplo, los usuarios de mayor tamaño son los más activos , así como las discusiones mas concurridas; en esta también es posible realizar búsquedas de texto con la finalidad de monitorear un foro, estudiante o post en especifico.…