Conceptos esenciales de Big Data en educación 

Conceptos Esenciales

• Aprendizaje Adaptativo: Un aprendizaje personalizado que se ajusta en tiempo real a las necesidades y progresos del alumno, basado en el análisis de datos.

• Mastery Learning (Aprender para el dominio): Estrategia que divide las metas de aprendizaje en pequeños objetivos, usando diversos recursos y apoyos para asegurar que cada estudiante alcance el dominio de un conocimiento o habilidad. El Big Data es útil para esto.

• Dataficación: Transformación de aspectos cuantificables del aprendizaje (interacciones, clics, trabajos, respuestas) en datos útiles, obtenidos de plataformas digitales como cursos en línea, libros electrónicos o simulaciones.

• Educational Data Mining (EDM) / Minería de datos educacional: Aplicación de técnicas de análisis, clasificación y visualización a grandes volúmenes de datos educativos para encontrar patrones, crear perfiles de alumnos, predecir el riesgo de fracaso escolar y mejorar los procesos de aprendizaje. Utiliza métodos de Inteligencia Artificial y aprendizaje automático.

• Academic Analytics: Aplicación de técnicas de Inteligencia de Negocio para ayudar a las instituciones educativas a tomar decisiones estratégicas (oferta educativa, retención de alumnos, gestión).

• Learning Analytics (LA) / Analítica del aprendizaje: Medición, recopilación, análisis e informe de datos sobre alumnos y sus contextos para comprender y optimizar el aprendizaje. Es un proceso cíclico que define qué variables medir, cómo medirlas y cómo interpretar los datos para tomar decisiones.