Analíticas del aprendizaje

Today's latte, Google Analytics por Yuko Honda (CC BY-SA 2.0)

Today’s latte, Google Analytics por Yuko Honda (CC BY-SA 2.0)

En la educación a distancia es muy fácil recoger una serie de datos que pueden ayudarnos a mejorar el sistema de enseñanza y aprendizaje, datos como el número de horas qué ha pasado un estudiante en cada recurso y/o actividad, qué recursos ha abierto y cuáles no, el tiempo de desconexión, las calificaciones obtenidas por los alumnos, etc. Estos datos se recogen y analizan en los principales LMS permitiendo observar el rendimiento de cada estudiante a nivel individual y grupal.

La analítica del aprendizaje responde a cómo estos datos pueden ser utilizados para optimizar el proceso de enseñanza-aprendizaje y su entorno y hacerlo más adaptado a cada alumno.

El análisis del aprendizaje, o learning analytics, surge en un contexto de interés creciente por:

  • Entender y utilizar el big data, la minería de datos y el business intelligence (campos en los qué se aplican métodos cuantitativos para el análisis de datos que ayudan en la toma de decisiones empresariales estratégicas).
  • El uso de la web semántica, donde el contenido está estructurado con metadatos que permiten ser interpretados por procesadores.
  • El incremento del interés en la educación en línea y el cambio de mentalidad al equiparar en calidad la formación presencial y la online.
  • La importancia del aprendizaje informal y fuera de los LMS (incorporación de las redes sociales en la interacción con los alumnos, la conceptualización del PLE, etc.)

En el siguiente post, presentaré una definición del análisis del aprendizaje, seguidamente enumeraré los principales datos que podemos extraer con él y en qué puede ayudarnos a profesores y gestores educativos. Por último enumeraré los retos que se presentan en este campo y proporcionaré algunas herramientas de análisis del aprendizaje.

Web analytics framework por James Royal-Lawson (CC BY-SA 2.0)

Web analytics framework por James Royal-Lawson (CC BY-SA 2.0)

Definición análisis del aprendizaje

El análisis del aprendizaje es la interpretación de los datos que provienen de los alumnos, de la interacción con los contenidos, la aplicación y con el resto de alumnos, tutores e institución, con el objetivo de predecir patrones y poder tomar decisiones estratégicas de una manera fácil para mejorar el progreso académico de cada alumno.

Según George Siemens (2010), “el análisis del aprendizaje es el uso de datos inteligentes, datos producidos por el aprendiz y modelos de análisis para descubrir información y conexiones sociales y predecir y asesorar sobre el aprendizaje”.

Para el análisis del aprendizaje es necesario recurrir a teorías educativas, herramientas tecnológicas y procesamiento de la información mediante algoritmos para poder recopilar, procesar, visualizar los datos y actuar en consecuencia.

¿Qué datos recoge el análisis del aprendizaje?

  • Actividad de los estudiantes con el contenido: qué han visto, durante cuánto tiempo, cuánto hace que no se conectan, etc.
  • Interacciones sociales entre alumnos y tutores: participación significativa en foros, redes sociales, trabajos colaborativos, etc.
  • Metadatos recogidos en acreditaciones (objetivos, competencias, etc.).
  • Evaluación de las actividades.
  • Horarios de actividad y dispositivos utilizados.
  • Datos personales del alumno (perfil).

¿En qué puede ayudarnos la analítica del aprendizaje?

  • Predecir, personalizar y adaptar el proceso de enseñanza-aprendizaje.
  • Entender mejor cómo los alumnos interactúan con el contenido y entre sí.
  • Aplicar mejoras en los procesos de enseñanza y aprendizaje en línea.
  • Elaborar informes visuales que nos ayuden a observar el progreso de los alumnos.
  • Determinar los hábitos de aprendizaje de cada alumno.
  • Mejorar la productividad de la institución.

¿Cuáles son los principales retos en el campo del análisis del aprendizaje?

  • Abrir los datos a los alumnos.
  • Incorporación en e-learning perfiles de científico de datos.
  • Diversificación del rol del profesor: tutor, mentor, analista, facilitador, etc.
  • Analizar la actividad del alumno fuera del LSM (aprendizaje informal, ocio, trabajo,…)
  • Ética y privacidad de datos.

Herramientas para el análisis del aprendizaje.

  • Google Analytics. Herramienta muy utilizada en el marketing que nos da información sobre el tráfico en una web, el seguimiento de usuarios, duración de la sesión, etc. Se crea mediante un código Javascrip que permite monitorizar los datos desde la página web de Google Analytics.
  • GISMO. Herramienta de monitorización que se integra con moodle para monitorizar el rendimiento de los alumnos y elaborar gráficos muy visuales.
  • SNAPP. Herramienta que permite hacer grafos sociales de las interacciones en un foro de moodle. Permite detectar a las personas más influyentes y a los que están más aislados del resto del grupo.
  • UCINET, NETDRAW. Herramientas que analiza diferentes datos de una red social, elabora matrices de relación y crea mapas visuales.
  • ENQUIRY BLOOGER. Permite añadir plugins a wordpress que permiten a los usuarios visualizar datos relacionado con el uso de blogs en la educación.
  • KLASS DATA. Herramienta open source, que proporciona un seguimiento analítico de datos a través de un cuadro de mandos integrado en un LMS.

Conclusiones

La analítica del aprendizaje es un campo emergente en la formación en línea, en el informe HORIZON de 2015, se describe como una tecnología que impactará en la formación a medio plazo, es un campo relativamente nuevo y originalmente desarrollado en el mundo empresarial para analizar las actividades comerciales.

Así los procesos de análisis del big data se han empezado a implementar en la formación en línea, permitiendo mejorar el seguimiento de los alumnos, su implicación y proporcionando una formación de calidad y personalizada.

Dentro del campo de la formación en línea es muy importante Incorporar procesos de analítica de datos en el diseño instruccional, incidiendo en la fase de evaluación de la formación, fase que se nutrirá de los datos obtenidos. También es importante incorporar perfiles de analítica y visualización de datos para la elaboración de informes y gráficos en los equipos de e-learning.

Mapa conceptual

Analíticas del aprendizaje

Bibliografía

Trabajo elaborado dentro del MOOC “Herramientas de autor para la producción de cursos e-Learning”.

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