ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE

PERSONALIZACIÓN EN LA EDUCACION CON MEDIACIÓN TECNOLÓGICA

Profesora: Dra. en Ed. Alaide Villagómez Leal
Alumna: M. en A. Floristela Luna Hernández
UAEM, UAP Acolman
P. E. Lic. en Mercadotecnia.

ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE

Análisis de datos educativos

Un estudio sobre la analítica del aprendizaje realizado en España a finales del año 2016, reveló una tendencia inicial importante sobre el tema, llegando a la conclusión de que debe ser algo más que números y cálculos para los docentes. En el año 2018 se dejar ver mayor información accionable de su contexto educativo y se muestra como un elemento narrativo que ilustra lo que sucede en la interacción de los alumnos en el aula. Aunque se ha podido diferenciar entre distintos niveles o estadios de aplicación de la analítica del aprendizaje, existe una fragmentación en cuanto a competencias y niveles de análisis de datos educativos.

​Introducción:

La analítica del aprendizaje procura entender cómo los alumnos están progresando, están adquiriendo nuevo conocimiento, están cambiando sus habilidades o están evolucionando dentro del proceso de aprendizaje. Esta comprensión ayudará a cualquier rol educativo a mejorar el contexto de aprendizaje.

 
Lo anterior, aunado a las herramientas forjadas en la experiencia de los profesores, se puede tener una mejor visión sobre el progreso del alumno que puede ser a un ritmo continuo, a uno más lento o más rápido, según las expectativas definidas con antelación.

El objetivo primordial del uso de la analítica del aprendizaje es entender el proceso de aprendizaje del alumno para así poder guiarle, ayudarle, alentarle y darles soporte para alcanzar los objetivos propuestos.

​Usos de la analítica del aprendizaje

Cuando un profesor aplica la analítica educativa, debe tomar en cuenta lo siguiente:

Imaginemos una carrera como un camino de aprendizaje, donde los kilométricos indican el avance del mismo.

-        Si un alumno pierde kilómetros es indicativo de algún problema que puede venir de dentro del aula e incluso de fuera.

-        Si un alumno corre a una velocidad irregular puede ser que no esté bien organizado y no este priorizando.

-        Si un alumno va por encima de lo esperado, pero no suma kilómetros, puede ser indicativo que está haciendo demasiadas cosas, pero no las relaciona con los objetivos a conseguir. 

Cualquier dato será significativo para conocer el progreso de los alumnos.

La analítica educativa no sustituye, amplia

Esto nos refiere al uso de la tecnología como una herramienta de apoyo en entornos de aprendizaje virtuales.

Es importante utilizar estímulos educativos a través de las interacciones sociales, tales como las actividades, evaluación, tareas, proyectos o interacción alumno-profesor. Muchas de ellas pueden automatizarse sin perder el objetivo educativo en lo real.

​La analítica de estímulos educativos como realidad aumentada educativa.

​Dos estadios en la aplicación del análisis de datos educativos

​El estado de la analítica del aprendizaje

​El docente analítico

​La otra cara del Big Data: Small Data

​Al tratar con grandes datos se generan resultados de tendencias, patrones y predicciones, con sus posibles errores de precisión. Para eliminar este error en la detección de patrones y tendencias es necesaria la colaboración del alumno, puesto que aporta luz a sus interacciones, da explicaciones y apreciaciones pertinentes. Así que en realidad el Big Data y el Small Data no están reñidos, se complementan, se retroalimentan y se necesitan el uno al otro para completar la totalidad de la visión del comportamiento del alumno en entornos digitales.

​¿Eres un Big Teacher?

​Está normalizado que en escuelas se utilicen programas de gestión de aulas, entornos virtuales de aprendizaje, herramientas evaluativas externas o de consumo de contenidos educativos, entre ellos, podemos encontrar datos educativos de toda índole: fecha de interacción, actividad o recurso con que haya interactuado, con qué dispositivo, sistema operativo, que ofrece analíticas a los profesores. De igual manera, tenemos acceso a datos personales como género, localización, status social, etc., todas ellas generan logs de las interacciones que se almacenan e incluso pueden enviarse a otro país. El uso de herramientas con analítica implica la generación de datos educativos y sensibles, lo que implica una gran responsabilidad de los profesores quienes debemos tener claro el compromiso que genera tener acceso a esta información. Cada uno de nosotros tenemos la obligación de conocer el Reglamento General de Protección de Datos y su aplicación.
El uso que se le de a estos datos puede violar ciertas normas éticas, sociales e incluso político-legales.
Ser un Big Teacher es un rol que conlleva responsabilidad digital y compromiso con la privacidad de los datos de los alumnos.

​Amo, D. (2021). Analítica del aprendizaje: 30 experiencias con datos en el aula. eBook

​Bibliografía

Multiple Choice

• ¿Cuál de las siguientes opciones define mejor la analítica del aprendizaje?

• El modelo de las cinco capas de la analítica del aprendizaje

• La evaluación de los resultados de aprendizaje de los estudiantes

• La aplicación de algoritmos para la predictiva en los cuatro componentes en el ámbito educativo.

Multiple Choice

• ¿Cuál consideras que es la importancia de la analítica del aprendizaje en el ámbito educativo?

• § Personalizar el aprendizaje e identificar dificultades de acuerdo a las necesidades de cada alumno.

• Utilizar un modelo predictivo para analizar las calificaciones de los alumnos

• Hacer un análisis predictivo para entender el desempeño pasado de los alumnos

Multiple Choice

• ¿Cuáles consideras que son los principales desafíos que enfrenta la implementación de la analítica del aprendizaje en las instituciones educativas?

• Calidad de los datos, resistencia al cambio, falta de modelos estadísticos, la evaluación de los resultados de aprendizaje

• Calidad de los datos, privacidad, formación del personal e infraestructura tecnológica

• Describir patrones, tendencias y relaciones dentro de los datos

Multiple Choice

¿Cuál de las siguientes opciones NO es un uso de la analítica del aprendizaje?

• Personalizar el aprendizaje

• Evaluar la eficacia de las estrategias pedagógicas

• Sustituir por completo a las evaluaciones tradicionales

Multiple Choice

¿Cuál de los siguientes conceptos se refiere al uso de la tecnología para superponer información digital al mundo real?

• Realidad virtual

• Realidad aumentada

• Inteligencia artificial

Multiple Choice

¿Cuál es la principal diferencia entre el "big data" y el "small data"

• La complejidad de los análisis

• La fuente de los datos

• Todas las anteriores

Multiple Choice

La analítica del aprendizaje solo se aplica en entornos de aprendizaje en línea

• Falso

• Verdadero

Multiple Choice

Los datos generados por los estudiantes pueden utilizarse para identificar sus fortalezas y debilidades.

• Verdadero

• Falso

Multiple Choice

La analítica educativa puede ayudar a identificar las dificultades de aprendizaje de los estudiantes de manera temprana

• Verdadero

• Falso

Multiple Choice

El "big data" siempre es más útil que el "small data" para la analítica del aprendizaje

• Verdadero

• Falso

Word Cloud

El docente analítico debe tener una buena comprensión de la __________ para utilizar los datos de manera efectiva

Word Cloud

La analítica del aprendizaje no sustituye las evaluaciones tradicionales, sino que las

Word Cloud

Uno de los estadios en la aplicación del análisis de datos educativos es la __________ de los datos.

Word Cloud

El "multimodal learning analytics" permite analizar datos provenientes de diferentes __________.