¿Qué es la analítica de aprendizaje en educación superior y cuál es la tendencia actual?
¿Cómo funciona la analítica de aprendizaje en la práctica?
2.1 Recolección de datos en educación superior: todo empieza en la interacción
2.2 Identificación de patrones: entender cómo aprende cada estudiante
2.3 Visualización con dashboards: ver lo importante de un vistazo
2.4 De la información a la acción
2.5 Personalización del aprendizaje: el siguiente paso de la IA
Dashboards educativos: convertir datos complejos en decisiones claras
3.1 Información adaptada a cada rol y mayor autonomía
Cómo implementar una estrategia de datos en educación superior y analítica de aprendizaje en tu institución
4.1 El papel de la inteligencia artificial en la analítica educativa
MyLab + AI Study Tool de Pearson: analítica de aprendizaje aplicada a resultados reales
Tomar decisiones académicas con datos en tiempo real implica utilizar analítica de aprendizaje e inteligencia artificial para recopilar, integrar y visualizar el comportamiento de los estudiantes. Esto permite a directores y coordinadores académicos identificar patrones, anticipar riesgos de deserción y personalizar la enseñanza antes de que los problemas impacten los resultados finales.
Aunque llevamos décadas en la era digital, muchas decisiones académicas de los directores académicos se siguen tomando con base en la intuición, sin considerar cifras integradas ni tendencias comprobables en el tiempo. Cuando se detecta que un estudiante, un grupo o un docente tiene dificultades, muchas veces ya es tarde para intervenir antes de que impacte en sus resultados. Al mismo tiempo, con el uso de plataformas digitales las instituciones generan una enorme cantidad de datos todos los días. Sin embargo, tener datos en educación superior no es lo mismo que saber qué hacer con ellos.
Aquí es donde contar con herramientas que traducen los datos en acciones concretas, como la analítica de aprendizaje apoyada por inteligencia artificial, hace una diferencia real. Al integrar información de distintas fuentes y presentarla de forma clara y visual, permite a directores y coordinadores académicos identificar patrones, anticipar riesgos y tomar decisiones más oportunas. Esto abre la puerta a algo mucho más valioso que simplemente evaluar resultados: la posibilidad de acompañar activamente el proceso de aprendizaje.
Hoy las universidades tienen más información que nunca. Cada interacción en una plataforma digital, cada evaluación, cada acceso a contenidos genera datos en educación superior. En teoría, esto debería facilitar la toma de decisiones de todo Director Académico. En la práctica, no siempre ocurre así. En muchos casos, la información está dispersa en distintos sistemas, se presenta en reportes poco claros o simplemente no se analiza a tiempo. Esto provoca que las decisiones sigan siendo, en gran medida, reactivas: se actúa cuando el problema ya es evidente, no cuando empieza a formarse.
De hecho, diversos estudios sobre analítica educativa muestran que gran parte de las instituciones sigue utilizando datos bastante limitados, como calificaciones finales o registros básicos de acceso a plataformas, que no siempre capturan aspectos clave como:
Cuando hablamos de analítica de aprendizaje actualizada, no nos referimos solo a reportes o estadísticas sueltas. Se trata de un enfoque mucho más amplio que combina datos, tecnología y análisis para tener una visión mucho más clara del proceso de aprendizaje, no solo del resultado final, incluyendo los factores contingentes que influyen en el rendimiento y qué decisiones impactan con mayor eficiencia y menor inversión.
A grandes rasgos, consiste en recopilar y analizar datos como el avance en una materia, el tiempo que un estudiante dedica a estudiar un módulo, sus resultados en evaluaciones o su nivel de participación. Lo interesante es que este enfoque ha evolucionado mucho en los últimos años. Antes, las métricas académicas servían principalmente para responder preguntas básicas como: ¿qué pasó? Por ejemplo, cuántos estudiantes aprobaron o reprobaron una materia. Hoy, las instituciones pueden ir mucho más allá:
Otro cambio importante es que la analítica ya no depende únicamente de un sistema aislado, como un LMS tradicional. Hoy se aplica de forma transversal en ecosistemas digitales donde distintas plataformas de contenido, evaluación y práctica generan datos que se integran para ofrecer una visión 360°.
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Hasta aquí, la idea suena clara: usar datos para que como directores académicos tomemos mejores decisiones. Pero en el día a día, ¿cómo se traduce esto dentro de tu rol en una universidad? La analítica de aprendizaje no es un solo proceso, sino una cadena de pasos que convierte la actividad de los estudiantes en información útil para actuar a tiempo.
El punto de partida son los datos que se generan de forma natural en los entornos digitales. Cada vez que un estudiante accede a una plataforma, responde una actividad, realiza una evaluación, revisa un contenido o realiza algún movimiento administrativo en línea, deja una huella que puede analizarse.
Una vez recolectada la información, el siguiente paso es analizarla para encontrar patrones. Aquí es donde la analítica empieza a aportar valor real. Por ejemplo, permite identificar:
Este tipo de análisis va más allá de las calificaciones finales y se enfoca en el comportamiento del estudiante a lo largo del tiempo. Por ejemplo, muchas veces es posible identificar que cuando un estudiante que deja de realizar sus actividades, también incrementan las posibilidades de que se retrase en el pago de su matrícula, lo que apunta a un posible riesgo de deserción.
Toda esta información sería difícil de interpretar si se presentara en tablas o reportes extensos. Por eso, los dashboards académicos permiten visualizar indicadores clave en tiempo real y comparar el desempeño entre grupos o periodos, así como filtrar información por curso, estudiante o actividad. Incluso pueden configurarse para detectar alertas tempranas.
En lugar de revisar múltiples reportes, los tomadores de decisiones pueden tener una vista clara y rápida de lo que está ocurriendo, lo que facilita actuar con mayor agilidad.
Por ejemplo, si identificamos a un estudiante que suele ser constante y que abruptamente deja de presentar sus actividades, probablemente necesite atención individualizada por parte de su coordinador para averiguar qué está sucediendo y evitar que se convierta en un “efecto bola de nieve”, en el cual, al ver perdida una materia, el estudiante entra en desesperanza y comienza a descuidar otras materias, y eventualmente elige darse de baja temporal.
Otro ejemplo: si los resultados grupales de un docente comienzan a descender, es importante que el coordinador académico revise con él el plan de estudio y cómo se están llevando a cabo las actividades. O, si notamos un patrón estacional en el cual las calificaciones bajan mucho en las entregas de fin de año, tal vez valga la pena asignar plazos más largos para la presentación de dichos trabajos finales.
Otro beneficio es la posibilidad de adaptar la experiencia educativa desde un enfoque preventivo. La analítica permite identificar diferencias entre estudiantes y responder a ellas con:
Diversos estudios muestran que este tipo de personalización no solo mejora el rendimiento académico, también el compromiso y la permanencia de los estudiantes en sus programas.
Hasta ahora hemos hablado de datos, análisis y decisiones. Pero hay un punto clave que hace que todo esto funcione en la práctica: cómo se presenta la información. Porque seamos realistas: si las métricas académicas no se entienden rápido, no se usan. Ahí es donde entran los dashboards educativos, el puente entre la información y la acción.
Un dashboard bien diseñado permite ver, en cuestión de segundos:
Todo esto sin tener que revisar múltiples reportes o bases de datos. La información se presenta de forma visual, clara y organizada, lo que facilita que directivos y docentes puedan enfocarse en lo importante: tomar decisiones
No todos necesitan ver lo mismo, y los dashboards lo resuelven bien. Un docente puede enfocarse en el avance de sus estudiantes, los resultados de las evaluaciones y el nivel de participación en actividades, mientras que un coordinador o director puede ver comparativas entre grupos, indicadores de desempeño institucional o tendencias a lo largo del tiempo.
Esta personalización permite que cada usuario tenga acceso a la información que realmente necesita, sin saturarse de datos innecesarios.
Otro punto importante es que los dashboards reducen la dependencia de áreas técnicas. En lugar de solicitar reportes o esperar análisis externos, los propios usuarios pueden filtrar información, explorar datos y generar sus propios insights, ahorrando tiempo y empoderando a quienes toman decisiones en el día a día.
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Es muy importante tomar en cuenta que, más allá de la tecnología y los dashboards, hay un factor humano que suele ser determinante: la capacidad de las personas para usar e interpretar los datos. Para que toda esta analítica realmente funcione, docentes, coordinadores y directivos necesitan seguir desarrollando su alfabetización digital constantemente
Otro de los errores más comunes es ver la analítica como un proyecto aislado. Para que funcione, debe formar parte de una estrategia más amplia que conecte tecnología, procesos académicos y objetivos institucionales. Esto implica definir claramente qué indicadores se quieren mejorar, cómo se van a utilizar los datos y quiénes serán responsables de tomar decisiones a partir de ellos.
El siguiente paso es asegurarse de que la información esté conectada. Idealmente, los datos deben integrarse desde las distintas fuentes que configuran tu ecosistema digital, incluyendo plataformas de aprendizaje (LMS), sistemas académicos e incluso herramientas administrativas. Obviamente, mientras más integrados y comunicados se encuentren tus sistemas, más sencillo será habilitar una herramienta de análisis que aproveche métricas académicas en educación superior de todas las fuentes, pero también será más sencillo aprovechar una Inteligencia artificial que, tomando en cuenta el análisis en tiempo real, pueda retroalimentar a cada uno de los sistemas.
Hay cosas que no siempre son evidentes a simple vista. Dos estudiantes pueden tener la misma calificación, pero llegar a ese resultado por caminos completamente distintos. Por ejemplo, si la mayoría de los alumnos tardan entre dos y tres horas en terminar un examen, y otro lo logra en menos de media hora, tenemos buenas razones para querer descartar una mala práctica.
La IA permite procesar grandes volúmenes de información en menos tiempo, detectar patrones más complejos y, sobre todo, generar recomendaciones automatizadas para ganar velocidad. En lugar de analizar datos manualmente, los sistemas pueden identificar tendencias de forma continua y detectar anomalías o riesgos sin intervención humana. Esto reduce significativamente el tiempo entre lo que ocurre en el aula y la decisión que se toma al respecto.
Además, en entornos con cientos o miles de estudiantes, personalizar el aprendizaje puede parecer inviable. La IA hace posible lo que antes era muy difícil: ofrecer experiencias personalizadas a gran escala. Cada estudiante puede recibir recomendaciones y apoyo según su propio desempeño, sin que esto implique una carga adicional para el docente.
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Ahora que ya comprendes qué es la analítica del aprendizaje, cuáles son sus aplicaciones y cómo se lleva a cabo y se potencia con inteligencia artificial, es momento de explorar herramientas puntuales que le ayudarán a tu universidad a aprovechar todas sus ventajas.
En Pearson Higher Education diseñamos soluciones estratégicas para la educación superior como MyLab + AI Study Tool, una plataforma integral de aprendizaje ¿que no solo le permite a tus docentes diseñar cursos con todo el respaldo académico de nuestros contenidos, también recolectan información, la integran, la interpretan y la convierten en acciones concretas para estudiantes, docentes y directivos.
A diferencia de un LMS tradicional, que suele limitarse a gestionar contenidos y registrar calificaciones, MyLab funciona como un entorno activo de aprendizaje que genera datos en educación superior ricos y continuos sobre el proceso del estudiante. En la práctica, esto incluye:
Diagnóstico inicial automatizado: Desde el inicio del curso, la plataforma evalúa el nivel de cada estudiante para identificar brechas de conocimiento. Esto permite que tanto el docente como el sistema sepan desde el primer momento dónde enfocar los esfuerzos.
Rutas de aprendizaje personalizadas: Con base en el desempeño, el sistema adapta el contenido y las actividades. No todos los estudiantes avanzan igual, y la plataforma ajusta la experiencia en función de sus necesidades reales.
Práctica guiada con retroalimentación inmediata: Cada actividad genera datos. Pero más importante aún, genera aprendizaje en el momento: el estudiante recibe explicaciones, correcciones y recomendaciones justo cuando lo necesita.
Seguimiento continuo del progreso: No se espera al examen final. El avance se monitorea constantemente, lo que permite detectar desviaciones desde etapas tempranas.
El componente de inteligencia artificial es lo que lleva esta experiencia al siguiente nivel. Por ejemplo:
Finalmente, MyLab integra dashboards que permiten tener una visión clara y accionable, sin necesidad de análisis técnico complejo. Gracias a la combinación de diagnóstico, seguimiento y analítica predictiva, es posible:
En resumen: la analítica de aprendizaje impulsada por IA transforma tu institución cuando pasas de mirar calificaciones pasadas a predecir comportamientos futuros. Tener la información correcta en el momento exacto es lo que diferencia a una gestión reactiva de un liderazgo académico verdaderamente estratégico.
¿Qué esperas? súmate a las universidad que ya aprovechan las mejores herramientas a nivel mundial en educación, con Pearson HED.
REFERENCIAS
Chigbu, B. I., & Makapela, S. L. (2025). Data-Driven Leadership in Higher Education: Advancing Sustainable Development Goals and Inclusive Transformation. Sustainability, 17(7), 3116. https://doi.org/10.3390/su17073116
Tang, Y. W., Toh, S., & Leow, A. S. (2019). Dashboards for decision making in higher education. En Y. W. Chew, K. M. Chan, & A. Alphonso (Eds.), Personalised Learning. Diverse Goals. One Heart. ASCILITE 2019 Singapore (pp. 321–329). DOI:10.14742/apubs.2019.279
L. I. González-Pérez, F. J. García-Peñalvo and A. J. Argüelles-Cruz, "Data-Driven Learning Analytics and Artificial Intelligence in Higher Education: A Systematic Review," in IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje, vol. 20, pp. 440-451, 2025, doi: 10.1109/RITA.2025.3615512.