Analítica de aprendizaje: ¿por qué implementarla en tu institución?

  • Fecha de publicación: 21 de noviembre de 2022
Persona leyendo gráficos de análisis de datos
Educacion del futuro
Tiempo de lectura: 9 min.

Descubre en qué consiste la analítica del aprendizaje, cuál es su importancia en el proceso académico, y las ventajas que ofrece a las Instituciones de Educación Superior.


Índice de Contenido

  1. ¿Qué es la Analítica del Aprendizaje?
  2. ¿Cómo funciona la analítica del aprendizaje?
    2.1. Minería de datos
    2.2. Estadística inferencial
    2.3. Inteligencia artificial
  3. Usos prácticos de la analítica de aprendizaje
    3.1. Generar modelos predictivos de evaluación de riesgo
    3.2. Diseñar perfiles de usuario con mayor precisión
    3.3. Registrar la experiencia de los estudiantes en la plataforma
    3.4. Optimizar y economizar los recursos

La analítica del aprendizaje se ha convertido en un instrumento imprescindible dentro de las Instituciones de Educación Superior, ya que les permite acceder a un enorme campo de datos relevantes para mejorar los entornos de aprendizaje.

En esta ocasión, vamos a conocer lo más importante acerca de las analíticas del aprendizaje: qué son, cómo funcionan y cuáles son las ventajas que ofrecen, tanto a las universidades como a la comunidad académica en general.

La educación superior y la tecnología siempre han tenido una estrecha relación, sobre todo en la última década, en que se ha vuelto normal que las dinámicas de clase incluyan dispositivos electrónicos, plataformas de aprendizaje, laboratorios y bibliotecas virtuales.

Es un hecho que la era digital nos ha traído enormes beneficios, pero también nuevas formas de interactuar, así como de responder a las necesidades del proceso académico de una forma mucho más rápida y eficiente: en el pasado, hacer una simple lista de alumnos, o calcular su nivel de aprovechamiento mediante un examen podía tomar horas, incluso días. Actualmente, esto se puede realizar en segundos.

La automatización de procesos, y la posibilidad de contar con una enorme cantidad de datos, ha permitido que las escuelas de nivel superior puedan aprovecharlos para realizar actividades que antes de la era digital eran sumamente complicados y al mismo tiempo, dar respuesta a las preguntas que todas las instituciones educativas se hacen para mejorar sus servicios:

  • ¿Qué factores influyen en el aprovechamiento escolar de los alumnos?
  • ¿Qué medida tomar para mejorar su rendimiento académico?
  • ¿Cuáles son las metodologías y didácticas de aprendizaje más efectivas?
  • ¿Cómo comprobar la eficacia de las estrategias didácticas utilizadas?

Actualmente, estas y otras preguntas pueden ser respondidas a través de las analíticas del aprendizaje: si tomamos en cuenta que cada interacción de los estudiantes puede ser registrada digitalmente, es posible generar bases de datos muy precisas que pueden ser utilizadas para monitorear la situación escolar en tiempo real.

Aprovechar la analítica del aprendizaje puede traer enormes beneficios a las universidades, como diagnosticar el panorama general de la comunidad escolar, realizar análisis predictivos y modelos estadísticos para tomar decisiones más asertivas, así como mejorar las prácticas pedagógicas en menor tiempo.

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¿Qué es la Analítica del Aprendizaje?

estudiante buscando la solución a un problema de análisis

Los expertos en macrodatos educativos definen a las analíticas de aprendizaje como “dispositivos tecnológicos que se incorporan a las plataformas educativas o redes sociales con el fin de registrar la actividad de los estudiantes, creando grandes bases de datos.”

Para la Society for Learning Analytics Research, la analítica del aprendizaje es el instrumento ideal para medir, recolectar, analizar y presentar información relevante sobre los estudiantes y sus contextos, con el objetivo de “comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que se produce”.

En síntesis: la analítica del aprendizaje nos permite procesar una enorme cantidad de datos relevantes para entender las necesidades de los alumnos y de la comunidad escolar en general desde diversas perspectivas, de una manera tan precisa, que de otra manera sería imposible acceder a esta información.

¿Cómo funciona la analítica del aprendizaje?

Cuando hablamos de analíticas del aprendizaje, no nos referimos solamente a una recopilación masiva de datos, sino a un profundo trabajo de observación e interpretación de la información que requiere de otros recursos, entre los que destacan los siguientes:

Minería de datos

El término apareció en 1990, y se utiliza para señalar una serie de procesos que se encargan de buscar ciertos patrones de conducta en grupos masivos de información; estos patrones pueden ser anomalías, recurrencias o correlaciones que arrojan resultados relevantes para el análisis del aprendizaje.

La minería de datos consiste en “extraer” esos datos y procesarlos, darles una categoría y un valor de uso. Pero ¿cuáles son estos datos relevantes? Por ejemplo, cuando una plataforma de gestión de aprendizaje (LMS) registra el acceso de los estudiantes, nos puede arrojar mucha información valiosa:

  • Frecuencia de acceso a la plataforma
  • Número de estudiantes conectados simultáneamente
  • Actividades que realizan dentro del sistema de gestión
  • Sitios que visitan con mayor o menor frecuencia dentro de la plataforma
  • Frecuencia de uso de otros recursos: biblioteca virtual, foro de chat, área de actividades en línea, etc.

Estadística inferencial

A partir de los datos obtenidos de la población estudiantil, la estadística inferencial apoya a la analítica del aprendizaje para realizar con muestras representativas los cálculos necesarios para determinar las condiciones de los estudiantes y así trazar un mapa estadístico, con porcentajes y gráficas que puedan ser interpretadas y utilizadas como instrumento de diagnóstico.

Inteligencia artificial

Es la rama de la ciencia de la computación que busca replicar los procesos cognitivos del ser humano, y su participación en la analítica del aprendizaje es fundamental para detectar patrones de conducta en los estudiantes, observarlos y analizarlos de la misma forma que lo haría una persona, pero de una forma mucho más rápida y eficiente para determinar riesgos potenciales antes de que estos aumenten:

  • Bajo aprovechamiento en áreas específicas de la carrera.
  • Situaciones que pudieran motivar una alza en la deserción escolar.
  • Problemas para acceder a la plataforma o a otros sitios de interés escolar.
  • Inconsistencias relacionadas con otros factores externos: conflictos sociales, o familiares, entre otros.

En general, podemos decir que mientras la minería de datos nos permite filtrar la información relevante, la estadística la categoriza y la inteligencia artificial finalmente procesa estos datos para obtener un análisis que les permita a las instituciones educativas mejorar su nivel de respuesta en la toma de decisiones.

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Usos prácticos de la analítica de aprendizaje

profesores analizando los datos de sus estudiantes

La analítica de aprendizaje no solo obtiene los datos macro de los estudiantes, sino de diversas fuentes, que pueden ser otras universidades, instituciones de gobierno y organizaciones educativas. Cada bloque de datos, por sí mismo, es una pieza valiosa de información, pero se vuelve mucho más relevante cuando se conecta con otras piezas, como si se tratara de un enorme rompecabezas, y entonces el valor de los datos incrementa exponencialmente.

En el contexto educativo, el Big Data es la fuente principal de la analítica del aprendizaje, ya que nos permite acceder a algo más que una simple cadena de datos y acercarnos a eso que en inglés se denomina the Big picture: una forma coloquial de referirse a la posibilidad de ver todo el panorama del entorno universitario.

Pero al final, ¿cuáles son los beneficios de la universidad al implementar la analítica del aprendizaje?

Generar modelos predictivos de evaluación de riesgo

El análisis de los datos ayuda a las instituciones de educación superior a identificar patrones de conducta tan discretos, que pueden pasar desapercibidos por los docentes, pero que con el tiempo pueden generar tendencias negativas y que si no son atendidas a tiempo, pueden volverse un problema mayor.

La analítica del aprendizaje nos permite detectar a los alumnos que por su comportamiento académico (mensajes, tareas, evaluaciones e interacciones en la plataforma) pudieran presentar un bajo aprovechamiento, lo que podría derivar en deserción escolar.

En este sentido, un modelo predictivo funciona como una alerta que se activa cuando los niveles de aprovechamiento, o de otras variables, están en un punto en el cual los docentes y la institución están a tiempo de tomar medidas al respecto.

Diseñar perfiles de usuario con mayor precisión

Para toda institución de educación superior es importante conocer e identificar a los tipos de estudiantes a partir de sus perfiles académicos y sociales: a partir de su interacción dentro de las plataformas de aprendizaje, es posible conocer algunos factores que serán de gran utilidad a corto y largo plazo para detectar comportamientos que pudieran afectar su aprovechamiento.

Registrar la experiencia de los estudiantes en la plataforma

La experiencia de usuario es un factor fundamental para saber si la plataforma utilizada en la universidad está dando los resultados esperados. También les ofrece a los docentes información valiosa para mejorar o modificar sus dinámicas de clase.

En general, la experiencia de usuario dentro de un sistema de gestión, en combinación con otras plataformas, pueden generar un mapa detallado de las actividades no solo de los estudiantes, sino de toda la población académica en general.

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Optimizar y economizar los recursos

Saber cómo se están utilizando las herramientas de aprendizaje les permitirá a las instituciones educativas hacer una medición puntual del nivel de uso y frecuencia. Esto es muy útil para determinar qué factores están influyendo en los alumnos para que utilicen algunos recursos más que otros, y de esta manera saber determinar el impacto que tienen ellos.

Muchas universidades suelen invertir mucho dinero en herramientas de aprendizaje sin antes analizar su nivel de rentabilidad, lo que evidentemente se traduce en pérdidas no solo económicas, sino pedagógicas.

Desde principios del siglo XXI la analítica del aprendizaje ha permitido que muchas instituciones educativas mejoren de manera global su calidad en todos los sentidos, optimizando sus procesos administrativos y de aprendizaje.

Sin embargo, es un hecho que para que la analítica del aprendizaje ofrezca buenos resultados, es imprescindible contar con los recursos y herramientas adecuadas a las necesidades que demandan los estudiantes universitarios en la educación actual.

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Referencias

Domínguez, D., Álvarez, J. F., & Gil-Jaurena, I. (2016). Analítica del aprendizaje y Big Data: heurísticas y marcos interpretativos. Dilemata, (22), 87-103.

Reche, P. C., Rodríguez-García, A. M., García, G. G., & Jiménez, C. R. (2020). Analíticas de aprendizaje en educación superior: una revisión de la literatura científica de impacto. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, (13), 32-46.

Sabulsky, G. (2019). Analíticas de Aprendizaje para mejorar el aprendizaje y la comunicación a través de entornos virtuales. Revista iberoamericana de Educación, 80(1), 13-30.

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