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Recolección de Datos para Analíticas de Aprendizaje
Recolección de Datos para Analíticas de Aprendizaje
La recolección de datos es el paso esencial en la analítica de aprendizaje. Tras definir objetivos y métricas, se registran y almacenan las interacciones de los alumnos en entornos virtuales (clics, mensajes, tareas). Cada acción genera un dato crudo, la unidad mínima de información sin procesar. Es crucial almacenar estos datos crudos en un lugar seguro, llamado log (un registro cronológico de eventos en un sistema informático, a menudo en formato CSV o XML), ya que los informes y visualizaciones posteriores dependen de ellos.
Metodologías y Herramientas de Análisis
El análisis de estos datos crudos se realiza mediante diversas metodologías:
Descubrimiento de estructuras (Clustering): Agrupa datos para identificar similitudes o patrones de comportamiento (ej. entre estudiantes o centros).
Destilación de datos para el juicio humano: Genera estadísticas y visualizaciones para que los resultados sean comprensibles y útiles para la toma de decisiones humanas.
Descubrimiento con modelos: Incorpora modelos de estudios previos en nuevos datos para encontrar patrones adicionales, útil en predicción o minería de relaciones.
Las herramientas para las analíticas de aprendizaje pueden ser software propio de la institución, aplicaciones de escritorio por suscripción (ej. Google Analytics, Plotly) o servicios integrables en Entornos Virtuales de Aprendizaje (EVA) como Moodle, donde plugins como GISMO o SmartKlass mejoran las funcionalidades analíticas existentes.
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