Conceptual learning in pre-service teacher groups through a Text Mining intervention

Abstract

Concept acquisiton is a critcal aspect in the educaton of teachers yet is especially challenging in group contexts in which traditonal teaching strategies ofen fail to convey complex notons efectvely. This study investgates the potental of text mining (TM) based learning analytcs as a teaching tool to enhance conceptual learning in pre-service teachers. To do so, it analyses how the learning of complex and abstract educatonal concepts was afected by a TM-based learning analytcs interventon, in comparison with traditonal teaching strategies, including the elaboraton of an individual project, and the atendance of a master class. Quasi-experimental pre- and post-tests were thus administered to three non-equivalent groups (A, B, and C, respectvely) of a total of 81 master's students enrolled in a distance educaton teacher training programme at a Spanish university, and token corpora were analysed using TM techniques in collected defnitons of abstract educatonal concepts (1017 pre-test and 1133 post-test tokens from Group A; 1127 pre-test and 1111 post-test tokens from Group B; and 1101 pretest and 1173 post-test tokens from Group C). It was found that the TM-based learning analytcs interventon signifcantly enhanced the students' keyword selecton in submited defnitons (tYuen = -6.37, p < .001, ?RAKP = -1.03, IC95% = -2.10, -.74) and the associaton of relevant terms (with post-test Jaccard values ranging from .217 to .917) compared to the other teaching approaches. This study therefore ofers empirical evidence that TM-based learning analytcs can be an efectve pedagogical tool that promotes an enhanced learning of abstract concepts in the educaton of teachers. The results underscore the value of TM-based educatonal technology in optmizing conceptual learning and resource efciency in higher educaton setngs.

Alternate abstract:

La adquisición de conceptos es un aspecto fundamental en la formación del profesorado, pero sigue siendo un reto, especialmente en contextos grupales en los que las estrategias de enseñanza tradicionales a menudo no logran transmitir las nociones complejas de forma eficaz. En este estudio se examina el potencial de la analítica del aprendizaje basada en minería de textos (MT) como herramienta didáctica para mejorar el aprendizaje conceptual del profesorado en formación. El objetivo fue analizar el efecto de la analítica del aprendizaje basada en MT en la adquisición de conceptos educativos complejos y abstractos, en comparación con otras estrategias de enseñanza tradicionales, como la elaboración de proyectos individuales o asistir a clases magistrales. Se llevó a cabo un estudio cuasiexperimental pre y postest con 81 estudiantes de máster de un programa de formación a distancia en una universidad española. El estudio se centró en analizar los corpus textuales relacionados con la definición de conceptos educativos no tangibles de tres grupos no equivalentes (Grupos A, B y C, respectivamente). Mediante técnicas de MT, se analizaron 1017 tokens pretest y 1133 postest del Grupo A, 1127 tokens pretest y 1111 postest del Grupo B, y 1101 tokens pretest y 1173 postest del Grupo C. Los resultados revelaron que la analítica de aprendizaje basada en MT mejoró significativamente la adquisición de conceptos de los estudiantes en cuanto a la selección de palabras clave (tYuen = -6.37, p < .001, ?R AKP = -1.03, IC95% = -2.10, -.74) y la asociación de términos relevantes (valores de Jaccard postest de .217 a .917) en sus definiciones, comparado con otros enfoques de enseñanza. Este estudio ofrece pruebas empíricas de que la analítica del aprendizaje basada en MT es una herramienta pedagógica eficaz, que contribuye a mejorar el aprendizaje de conceptos abstractos en la formación del profesorado. Los resultados subrayan el valor de la tecnología educativa basada en MT para optimizar el Educación XX1, 28 (2), 17-43 19 aprendizaje conceptual y la eficiencia de los recursos en entornos grupales de educación superior