Moodle Exam Miner: Herramienta para el análisis de registros de exámenes en línea

Abstract

Aunque el uso de herramientas de evaluación automáticas ha ido en crecimiento en las últimas décadas, con la llegada de la pandemia del COVID-19 su uso se hizo aún mayor. Entre las herramientas de evaluación automática destacan los cuestionarios, que suelen venir integrados en los principales LMS con una gran variedad de opciones para personalizarlos por cada alumno. Sin embargo, estas opciones son insuficientes cuando el número de alumnos no presenciales crece, y su uso como nota definitiva para evaluación puede estar cuestionada por posibles fraudes en forma de colaboración on-line no autorizada. En este artículo presentamos Moodle Exam Miner, una herramienta visual para ayudar en la detección de posibles colaboraciones en la realización de cuestionarios individuales en Moodle disponible como software libre. Los resultados muestran evidencias de colaboraciones de los estudiantes mediante un proceso semiautomático, atendiendo a factores como preguntas, horas de realización, aciertos, entre otros.

Although the use of automated assessment tools has been growing in recent decades, with the pandemic of COVID-19 their use became even more widespread. Among the automatic assessment tools, questionnaires are particularly popular and are usually integrated in the main LMSs with a wide variety of options to customise them for each learner. However, these options are insufficient when the number of online students grows, and the use of their result as a definitive grade for assessment can be questioned due to possible fraud in the form of unauthorised online collaboration. In this paper we present Moodle Exam Miner, a visual tool to assist in the detection of possible collaborations in individual Moodle quizzes available as free software. The results show evidence of student collaboration through a semi-automated process, taking into account factors such as questions, completion times, correct answers, among others.