Universidad Carlos III de Madrid Departamento de Ingeniería Telemática
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Pedro Manuel Moreno Marcos
Ayudante Específico Doctor (AE2)

Teléfono: (+34) 91-624-6232
Fax: 91-624-8749
E-mail: pemoreno@it.uc3m.es
Dirección: Universidad Carlos III de Madrid. Avda de la Universidad, 30
E-28911 Leganés (Madrid) Spain
Visitas: Escuela Politécnica Superior · Edificio Torres Quevedo
Despacho 4.0.F02


 BIOGRAFÍA

    Pedro Manuel Moreno Marcos es Ayudante Específico Doctor en el Departamento de Ingeniería Telemática de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M). Obtuvo el título de Graduado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación en 2015 y los másteres Oficiales en Ingeniería de Telecomunicación y en Ingeniería Telemática en 2017, todos ellos en la Universidad Carlos III de Madrid. Además, ha obtenido el Premio Extraordinario en su grado y en sus dos másteres, y varios premios por su trayectoria académica y su Trabajo Fin de Máster. En 2017, consiguió un contrato FPU para la realización de su doctorado, que terminó en julio de 2020 y en el cual obtuvo el Premio Extraordinario de Doctorado. En enero de 2021, obtuvo las evaluaciones positivas de la ANECA para las figuras de Profesor Ayudante Doctor, Profesor Contratado Doctor y Profesor de Universidad Privada. Actualmente, ha realizado 10 publicaciones en revistas JCR y múltiples contribuciones en otras revistas y conferencias. Sus áreas de interés son la analítica del aprendizaje (learning analytics), EDM (Educational Data Mining) y MOOCs (Massive Open Online Courses).
 DOCENCIA

Enseñanza reglada:
  • [2020/2021] Protección de datos y ciberseguridad. Grupos 96 y 97 (2º curso, Grado en Ciencia e Ingeniería de Datos)
  • [2020/2021] Programación de Sistemas. Grupos 65, 69, 72 y 79 (1º curso, Grado en Ingeniería de Comunicaciones Móviles y Espaciales, Grado en Ingeniería de Sonido e Imagen, y Grado en Ingeniería Telemática)
  • [2020/2021] Hojas de cálculo. Nivel Intermedio. Coordinador de la asignatura en el 1º cuatrimestre y profesor de los grupos 152 y 153 (2º Curso, Grado en Derecho)
  • [2020/2021] Fundamentos de seguridad en comunicaciones. Grupo 92 (4º curso, Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación)
  • [2020/2021] Software de Comunicaciones. Grupo 71 (3º Curso, Grado en Ingeniería Telemática)
  • [2019/2020] Programación de Sistemas. Grupo 72 (1º Curso, Grado en Ingeniería Telemática)
  • [2019/2020] Fundamentos de seguridad en comunicaciones. Grupo 91 (4º curso, Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación)
  • [2018/2019] Programación de Sistemas. Grupo 95 (1º Curso, Grado Bilingüe en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación)
  • [2018/2019] Fundamentos de seguridad en comunicaciones. Grupo 91 (4º curso, Grado en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación)
  • [2017/2018] Programación de Sistemas. Grupos 67 y 95 (1º Curso, Grado Bilingüe en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación y Grado en Ingeniería de Sistemas Audiovisuales)
  • [2016/2017] Programación de Sistemas. Grupos 65, 69 y 79 (1º curso, Grado Bilingüe en Ingeniería de Sistemas de Comunicaciones, Ingeniería de Sistemas Audiovisuales e Ingeniería Telemática)
Enseñanza no reglada:
  • [Julio 2018] La magia de la Electrónica, las Telecomunicaciones e Internet (Programa de Verano de Ciencia y Tecnología TECNOCAMP, organizado por la Universidad Carlos III de Madrid, dirigido a estudiantes de ESO y Bachillerato)
  • [Mayo 2018] Utilización de herramientas de analítica de aprendizaje para la mejora docente, perteneciente al Plan de Formación del Profesorado de la Universidad Carlos III de Madrid
  • [Julio 2017] Comunicaciones Electromágicas (Programa de Verano de Ciencia y Tecnología TECNOCAMP, organizado por la Universidad Carlos III de Madrid, dirigido a estudiantes de ESO y Bachillerato)
 INVESTIGACIÓN

Publicaciones en revistas ISI JCR
  1. Sergio García-Molina, Carlos Alario-Hoyos, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, Iria Estévez-Ayres, and Carlos Delgado Kloos. 2021. An Algorithm and a Tool for the Automatic Grading of MOOC Learners from Their Contributions in the Discussion Forum. Applied Sciences, 11(1):95. DOI: 10.3390/app11010095. Factor de impacto 2019: 2.474. JCR-SCI (Q2).
  2. Kaire Kollom, Kairit Tammets, Maren Scheffel, Yi-Shan Tsai, Ioana Jivet, Pedro J. Muñoz-Merino, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Alexander Whitelock-Wainwright, Adolfo Ruiz Calleja, Dragan Gasevic, Carlos Delgado Kloos, Hendrik Drachsler, and Tobias Ley. 2021. A four-country cross-case analysis of academic staff expectations about learning analytics in higher education. The Internet and Higher Education, 49, April 2021. DOI: 10.1016/j.iheduc.2020.100788. Factor de impacto 2019: 6.566. JCR-SSCI (Q1).
  3. Yi-Shan Tsai, Diego Rates, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, Ioana Jivet, Maren Scheffel, Hendrik Drachsler, Carlos Delgado Kloos, and Dragan Gasevic. 2020. Learning Analytics in European Higher Education-Trends and Barriers. Computers & Education, 155, October 2020. DOI: 10.1016/j.compedu.2020.103933. Factor de impacto 2019: 5.296. JCR-SCI (Q1), JCR-SSCI (Q1).
  4. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, Carlos Alario-Hoyos, and Carlos Delgado Kloos. 2020. Re-defining, Analyzing and Predicting Persistence using Student events in Online Learning. Applied Sciences, 10(5):1722. DOI: 10.3390/app10051722. Factor de impacto 2019: 2.474. JCR-SCI (Q2).
  5. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Ting-Chuen Pong, Pedro J. Muñoz-Merino, and Carlos Delgado Kloos. 2020. Analysis of the Factors Influencing Learners' Performance Prediction with Learning Analytics. IEEE Access, 8:5264-5282. DOI: 10.1109/ACCESS.2019.2963503. Factor de impacto 2019: 3.745. JCR-SCI (Q1).
  6. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, Jorge Maldonado-Mahauad, Mar Pérez-Sanagustín, Carlos Alario-Hoyos, and Carlos Delgado Kloos. 2020. Temporal analysis for dropout prediction using self-regulated learning strategies in self-paced MOOCs. Computers & Education, 145(1), February 2020. DOI: 10.1016/j.compedu.2019.103728. Factor de impacto 2019: 5.296. JCR-SCI (Q1), JCR-SSCI (Q1).
  7. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Tinne De Laet, Pedro J. Muñoz-Merino, Carolien Van Soom, Tom Broos, Katrien Verbert, and Carlos Delgado Kloos. 2019. Generalizing predictive models of admission test success based on online interactions. Sustainability, 11(18):4940. DOI: 10.3390/su11184940. Factor de impacto 2019: 2.576. JCR-SCI (Q2), JCR-SSCI (Q2).
  8. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Carlos Alario-Hoyos, Pedro J. Muñoz-Merino, Iria Estévez-Ayres and Carlos Delgado Kloos. 2019. A learning analytics methodology for understanding social interactions in MOOCs. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(4):442-455. DOI: 10.1109/TLT.2018.2883419. Factor de impacto 2019: 2.714. JCR-SCI (Q2), JCR-SSCI (Q1).
  9. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Carlos Alario-Hoyos, Pedro J. Muñoz-Merino, and Carlos Delgado Kloos. 2019. Prediction in MOOCs: A review and future research directions. IEEE Transactions on Learning Technologies, 12(3):384-401. DOI: 10.1109/TLT.2018.2856808. Factor de impacto 2019: 2.714. JCR-SCI (Q2), JCR-SSCI (Q1).
  10. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, Carlos Alario-Hoyos, Iria Estévez-Ayres and Carlos Delgado Kloos. 2018. Analysing the predictive power for anticipating assignment grades in a Massive Open Online Course. Behaviour & Information Technology, 37(10-11):1021-1036. DOI: 10.1080/0144929X.2018.1458904. Factor de impacto 2018: 1.429. JCR-SCI (Q3), JCR-SSCI (Q2).
Publicaciones en otras revistas
  1. Yi-Shan Tsai, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Ioana Jivet, Maren Scheffel, Kairit Tammets, Kaire Kollom, and Dragan Gasevic. 2018. The SHEILA framework: informing institutional strategies and policy processes of learning analytics. Journal of Learning Analytics, 5(3):5-20. DOI: 10.18608/jla.2018.53.2.
Publicaciones en congresos
  1. Carlos Delgado Kloos, Carlos Alario-Hoyos, Carmen Fernández-Panadero, Pedro J. Muñoz-Merino, Iria Estévez-Ayres, Mario Muñoz-Organero, María Blanca Ibáñez, Pedro Manuel Moreno-Marcos, and Boni García. 2021. Towards a Cloud-Based University Accelerated through the Pandemic. In Proceedings of the 2021 IEEE Global Engineering Education Conference, Vienna, Austria, April 2021 (EDUCON'21) [aceptado].
  2. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Dánae Martínez de la Torre, Gabriel González Castro, Pedro J. Muñoz-Merino, and Carlos Delgado Kloos. 2020. Should we consider Efficiency and Constancy for Adaptation in Intelligent Tutoring Systems? In Proceedings of the 16th International Conference on Intelligent Tutoring Systems, Athens, Greece, June 2020 (ITS '20), 10 pages, pp. 237-247. DOI: 10.1007/978-3-030-49663-0_28. (Ranking: Core A)
  3. Aarón Rubio-Fernández, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, and Carlos Delgado Kloos. 2020. An Initial Analysis of Prediction Techniques as a Support for the Flipped Classroom. In Proceedings of the Learning Analytics Summer Institute Spain 2020, Valladolid, Spain, June 2020 (LASI SPAIN '20), 8 pages, CEUR-WS.org, 2671, pp. 9-16. Enlace: http://ceur-ws.org/Vol-2671/paper02.pdf.
  4. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, Carlos Alario-Hoyos, and Carlos Delgado Kloos. 2019. Analyzing Students' Persistence using an Event-Based Model. In Proceedings of the Learning Analytics Summer Institute Spain 2019, Vigo, Spain, June 2019 (LASI SPAIN '19), 15 pages, CEUR-WS.org, 2415, pp. 56-70. ISBN: 978-84-16829-40-8. Enlace: http://ceur-ws.org/Vol-2415/paper06.pdf.
  5. Jorge Maldonado-Mahauad, Mar Perez-Sanagustin, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Carlos Alario-Hoyos, Pedro J. Muñoz-Merino and Carlos Delgado Kloos. 2018. Predicting Learners' Success in a Self-Paced MOOC Based on Sequence Patterns of Self-Regulated Learning. In Proceedings of the 13th European Conference on Technology Enhanced Learning, Leeds, UK, September 2018 (EC-TEL'18), 14 pages, pp. 355-369. DOI: 10.1007/978-3-319-98572-5_27.
  6. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Carlos Alario-Hoyos, Pedro J. Muñoz-Merino, Iria Estévez-Ayres, and Carlos Delgado Kloos. 2018. Sentiment Analysis in MOOCs: A case study. In Proceedings of the 2018 IEEE Global Engineering Education Conference, Santa Cruz de Tenerife, Spain, April 2018 (EDUCON'18), 8 pages, pp. 1489-1496. DOI: 10.1109/EDUCON.2018.8363409.
  7. Yi-Shan Tsai, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Kairit Tammets, Kaire Kollom, and Dragan Gasevic. 2018. SHEILA policy framework: informing institutional strategies and policy processes of learning analytics. In Proceedings of the International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Sydney, Australia, March 2018 (LAK'18), 10 pages, pp. 320-329. DOI: 10.1145/3170358.3170367. Enlace a la presentación en el congreso.
Publicaciones en workshops
  1. Vanessa Heredia-Jimenez, Alberto Jimenez, Margarita Ortiz-Rojas, Jon Imaz Marín, Pedro Manuel Moreno-Marcos, Pedro J. Muñoz-Merino, and Carlos Delgado Kloos. 2020. An early warning dropout model in higher education degrees: A case study in Ecuador. In Proceedings of the Adoption, Adaptation and Pilots of Learning Analytics in Under-represented Regions Workshop, 10 pages, CEUR-WS.org, 2704, pp. 58-67. Enlace: http://ceur-ws.org/Vol-2704/paper5.pdf.
  2. Pedro Manuel Moreno-Marcos, Tinne De Laet, Pedro J. Muñoz-Merino, Carolien Van Soom, Tom Broos, Katrien Verbert and Carlos Delgado Kloos. 2019. Predicting admission test success using SPOC interactions. In Companion Proceedings of the International Conference on Learning Analytics and Knowledge, Tempe, Arizona, USA, March 2019 (LAK'19) , 11 pages, pp. 924-934. Enlace: Companion Proceedings LAK 2019.
Libros
  1. Yi-Shan Tsai, Dragan Gasevic, Alexander Whitelock-Wainwright, Pedro J. Muñoz-Merino, Pedro M. Moreno-Marcos, Aarón Rubio Fernández, Carlos Delgado Kloos, Maren Scheffel, Ioana Jivet, Hendrik Drachsler, Kairit Tammets, Adolfo Ruiz Calleja, and Kaire Kollom. 2018. SHEILA: Supporting Higher Education to Intergrate Learning Analytics Research Report. ISBN: 978-1-912669-02-8. Retrieved from: http://sheilaproject.eu/wp-content/uploads/2018/11/SHEILA-research-report.pdf.
 PONENCIAS

  • [Julio 2018] Metodologías de Investigación cuantitativa y análisis de aprendizaje para evaluar herramientas y procesos de aprendizaje (tutorial). I Conferencia Latinoamericana y Summer School de Analíticas de Aprendizaje (LALA 2018), celebrada el 9 y 10 de julio de 2018 en Guayaquil (Ecuador).
  • [Junio 2018] Student Perspectives. SHEILA Conference, celebrada el 5 de junio de 2018 en Bruselas. Enlace a la ponencia. Vídeo de la ponencia. Enlace a la presentación en el congreso.
  • [Noviembre 2017] Análisis del aprendizaje social y de la predicción de notas intermedias en MOOCs. Seminario eMadrid sobre "OERs & Smart Education". Celebrado el 24 de noviembre de 2017 en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED). Enlace a la ponencia. Vídeo de la ponencia.
 PROYECTOS DE INVESTIGACIÓN

Proyectos europeos:
  • LALA (Building Capacity to Use Learning Analytics to Improve Higher Education in Latin America)
  • SHEILA (Supporting Higher Education to Integrate Learning Analytics)
Proyectos nacionales:
  • SmartLET (Analítica del aprendizaje para mejorar el diseño y la orquestación en entornos inteligentes de aprendizaje escalables y ubicuos, enriquecidos con Internet de las Cosas)
  • SNOLA (Spanish Network of Learning Analytics)
  • RESET-UC3M (Reformulando ecosistemas escalables educativos)
Proyectos regionales:
  • eMadrid (eMadrid: Investigación y Desarrollo de tecnologías educativas en la Comunidad de Madrid)
 ENLACES
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