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Analíticas de Aprendizaje: Datos para Optimizar la Educación
Analíticas de Aprendizaje: Datos para Optimizar la Educación
Las Analíticas de Aprendizaje (Learning Analytics - LA) implican la medición, recopilación, análisis e informe de datos educativos para comprender y optimizar el aprendizaje y sus entornos. Son un conjunto de procesos para obtener información útil de datos educacionales, descubriendo patrones de comportamiento que facilitan la toma de decisiones.
Tipos de Datos y su Información
Los datos considerados en LA incluyen:
Datos de identidad: Información básica del alumno (quién es, permisos, curso, ubicación).
Datos de interacción con usuarios: Clics, páginas visitadas, interacciones con contenidos o secciones.
Datos inferidos de contenidos: Cómo los alumnos abordan los contenidos y qué beneficios obtienen de la interacción con ellos.
El sistema de datos completo: Calificaciones, expedientes, asistencias; útiles para mejorar sistemas educativos a nivel micro, meso y macro.
Datos inferidos del estudiante: Conocimiento de conceptos, nivel de habilidad, probabilidad de éxito futuro en exámenes y áreas de mejora.
Proceso y Propósito
El proceso de LA es cíclico: se definen métricas, se recolectan datos de alumnos y su contexto, se analizan y se generan informes para tomar decisiones y acciones concretas. Los tres aspectos clave son: qué variables medir, cómo medirlas y cómo interpretar los datos.
Utilidad y Objetivos
Las Analíticas de Aprendizaje son útiles para analizar el progreso de los estudiantes, permitir a profesores y alumnos tomar medidas para mejorar el aprendizaje, personalizar la enseñanza y permitir que los estudiantes planifiquen sus objetivos.
Los objetivos principales de LA son: mejorar el éxito en el aprendizaje, aumentar la satisfacción y el compromiso del alumnado, y optimizar contenidos y procesos formativos.
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