Todos conocemos el informe que mide el rendimiento académico de los estudiantes
de 15 años de diferentes países, el informe PISA. Cada nueva edición aparece en
prensa comparando países, viendo si hemos mejorado o empeorado y llenando
debates educativos entorno, generalmente, al fracaso esco...
- “el análisis de aprendizaje es el uso de datos inteligentes, datos producidos por el estudiante y modelos de análisis para descubrir información y
conexiones sociales, y para y asesorar sobre el aprendizaje” (Ferguson, 2012:313). Son datos que rodean al estudiante y modelos de análisis
para descubrir información. Aquí hablamos de introducir conexiones sociales para asesorar al estudiante en el proceso de E/A y así mejorarlo.
- Las analíticas de aprendizaje permiten mejorar el proceso de E/A, son como el inicio.
Características de las analíticas de aprendizaje
- Su objetivo es mejorar el aprendizaje
- Sirve para predecir, pero posteriormente hay que intervenir, y tratar que esa intervención busque la personalización y la adaptación al alumno
- LA (Learning analitic, analíticas de aprendizaje) es un proceso, lo que supone que seguimos unas fases en la investigación
¿Por qué ahora?
El termino viene siendo trabajado en la última década, y se ve porque empiezan a aparecer los siguientes conceptos:
1. Big Data: cada vez hay más datos. Esa gran nube de datos.
2. Online learning: más cursos = más recogida de información
3. Preocupaciones políticas: más interés en demostrar mejoras y resultados académicos para mejorarlos. Como adaptar la legislación para que
esa información nos permita generar mejoras y resultados académicos más buenos para los alumnos.
No solo hablamos de big data, aparecen una serie de datos, análisis de RRSS, machine learning, etc. Nosotros nos centraremos mas adelante en analíticas
académicas.
Business intelligence: permite simular tener empresas con los alumnos.
Análisis de redes sociales
Machine learning: aprendizaje por medio de máquinas virtuales.
Todas van dentro de analíticas de aprendizaje porque son herramientas que permiten mejorar el sistema educativo.
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Luis Pedro García San Segundo Jiménez
Luisp.sansegundo@outlook.com
Tendencias e innovación en Educación mediante el uso de TIC
, Minería de datos
- Minería de Datos: Extracción automática de patrones implícitos dentro de grandes colecciones de datos, básicamente es un programa que lo
que permite es recopilar información de encuestas o tests que se van pasando.
- Minería Educativa de Datos (EDM): Centrada en desarrollar métodos, técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para analizar los
datos obtenidos durante el proceso de E-A. Seria la centrada en educación. Especifica para desarrollo de nuevos sistemas de E/A por ejemplo
para optimizar el tiempo que pasan docentes y alumnos el tiempo que pasan en el colegio.
Analítica académica
- Enfoque mas amplio que analiza el conjunto de datos a nivel aula, centro, provincia, etc. Un nivel más macro. Una analítica a nivel macro en
nuestro país es por ejemplo el informe Pisa.
- Combina conjuntos de datos con técnicas estadísticas y modelos predictivos. Para ver en que puntos estamos fallando con el sistema educativo
en general, porque gracias a esta colección de datos mejoraremos las decisiones que vayamos aplicando y podremos saber a nivel informe pisa,
por ejemplo, si la forma en que estamos enseñando es correcta o no porque vamos a comparar con toros modelos llevados a cabo en otros
lugares.
- Mejora la toma de decisiones al mismo tiempo que mejorar la enseñanza, el aprendizaje y el éxito estudiantil.
- Aplica técnicas del mundo de los negocios – Business intelligence – al mundo de la educación.
- Enfoque de decisión macro, no particulariza.
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Luis Pedro García San Segundo Jiménez
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