- Fecha de publicación: 21 de noviembre de 2022
Tiempo de lectura: 16 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
- ¿Qué es la analítica del aprendizaje?
- ¿Por qué es importante en la educación superior?
- Principales beneficios de la analítica del aprendizaje
3.1 Predicción y prevención de la deserción
3.2 Mejora del desempeño académico
3.3 Personalización del aprendizaje
3.4 Optimización de recursos docentes
3.5 Ahorro de costos - ¿Cuál es la situación de la analítica del aprendizaje Latinoamérica?
- ¿Cómo funciona la analítica del aprendizaje? Nuevas herramientas de analítica del aprendizaje
- Cómo implementar la analítica del aprendizaje paso a paso
6.1 Definir objetivos institucionales
6.2 Establecer métricas e indicadores
6.3 Seleccionar herramientas y plataformas
6.4 Capacitar docentes y equipos técnicos
6.5 Diseñar protocolos de privacidad y ética
6.6 Evaluar impacto y ajustar estrategias - Conoce las herramientas digitales de Pearson que potencian la analítica del aprendizaje en tu universidad
La analítica del aprendizaje es el proceso de recopilar, medir, analizar e interpretar datos sobre los estudiantes y su entorno académico con el fin de mejorar el aprendizaje, anticipar riesgos como la deserción y optimizar costos en la operación institucional. En términos simples, se trata de usar la información que generan los alumnos (calificaciones, asistencia, interacciones en plataformas digitales, etc.) para tomar decisiones educativas inteligentes y mejor fundamentadas.
En la actualidad, esta práctica ha dejado de ser un experimento para convertirse en una estrategia central en la educación superior. Según el informe de IMARC Group (2024), el mercado global de education and learning analytics alcanzó los 40.75 mil millones de dólares en 2024 y se proyecta que llegará a 142.54 mil millones en 2033, con una tasa de crecimiento anual de más del 13%. Este crecimiento refleja el interés de las universidades por contar con datos que respalden la toma de decisiones académicas, especialmente en contextos donde la retención estudiantil y la eficiencia institucional son prioritarias.
En Latinoamérica, la tendencia también es evidente. El mercado de e-learning, que constituye la base para la analítica del aprendizaje, fue valuado en 27.84 mil millones de dólares en 2024, con un crecimiento proyectado cercano al 17% anual hasta 2033. Esta rápida expansión tecnológica abre la puerta a que más instituciones en México y la región integren herramientas de analítica del aprendizaje en sus planes estratégicos.
Como puedes ver, este es un tema relevante para tu universidad. Acompáñanos a explorar qué es la analítica del aprendizaje, cuáles son sus beneficios y aplicaciones, y cómo implementarla paso a paso en tu universidad. ¡Acompáñanos!
¿Qué es la Analítica del Aprendizaje?
La analítica del aprendizaje se define como el proceso de recopilar, medir, analizar e interpretar datos sobre los estudiantes y sus contextos educativos con el objetivo de comprender y optimizar los entornos académicos. Esta definición, ampliamente aceptada en la literatura académica, fue formalizada por la Society for Learning Analytics Research (SoLAR) y se ha convertido en un estándar. Otras definiciones abordan 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”.
En contraste con el análisis de aprendizaje educativo tradicional, que suele limitarse a indicadores generales como calificaciones finales, tasas de aprobación o deserción, la analítica del aprendizaje trabaja con datos en múltiples niveles:
- Micro: interacciones de cada estudiante en plataformas digitales, tiempos de conexión, rutas de navegación, participación en foros.
- Meso: desempeño de grupos, carreras o facultades, lo que permite detectar patrones colectivos.
- Macro: tendencias institucionales, comparativas entre cohortes, predicciones de deserción a gran escala.
Esta diferencia es clave: mientras el análisis de aprendizaje educativo tradicional suele ser descriptivo y reactivo (explica qué ocurrió), la analítica del aprendizaje es predictiva y prescriptiva, ya que anticipa qué podría ocurrir y sugiere intervenciones oportunas. Un ejemplo claro es el uso de modelos estadísticos e inteligencia artificial para identificar estudiantes en riesgo de abandono antes de que reprueben su primer semestre.
Además, la analítica del aprendizaje se conecta directamente con el concepto de aprendizaje significativo. Al analizar cómo los estudiantes interactúan con los contenidos y qué estrategias favorecen una mayor retención del conocimiento, las universidades pueden diseñar experiencias más personalizadas y alineadas con los intereses y necesidades reales de sus alumnos. Es decir, los datos no solo sirven para predecir comportamientos, también para fomentar un aprendizaje más profundo, crítico y aplicado.
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¿Por qué es importante en la educación superior?
La educación superior enfrenta un escenario en el que las demandas sociales y laborales cambian con gran rapidez. Los avances en inteligencia artificial, la automatización y la digitalización de procesos están transformando las profesiones y creando nuevas competencias que hace apenas una década no figuraban en los planes de estudio. Según el Future of Jobs Report 2023 del Foro Económico Mundial, el 44% de las habilidades que requieren los trabajadores cambiará en los próximos cinco años.
En este contexto, las universidades no solo tienen la misión de transmitir conocimientos, sino de garantizar la empleabilidad de sus egresados. Esto implica anticipar tendencias del mercado laboral, ajustar planes curriculares con mayor agilidad y acompañar a los estudiantes en el desarrollo de competencias transferibles, tanto técnicas como socioemocionales.
Aquí es donde la analítica del aprendizaje adquiere un papel estratégico:
- Permite identificar las habilidades en desarrollo y detectar brechas en la formación antes de que los estudiantes enfrenten el mercado laboral.
- Ayuda a alinear programas académicos con las necesidades reales de las industrias, basándose en datos de desempeño y trayectorias estudiantiles.
- Ofrece información clave para personalizar el aprendizaje, de modo que cada alumno pueda construir un perfil más competitivo y adaptado a los cambios del entorno laboral.
En otras palabras, la analítica del aprendizaje responde a una lógica de eficiencia académica, pero también una herramienta que fortalece la responsabilidad social de las universidades, asegurando que sus egresados no se queden atrás en un mundo del trabajo en constante evolución.
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Principales beneficios de la analítica del aprendizaje
La analítica del aprendizaje se traduce en ventajas concretas y medibles para las instituciones y los estudiantes. Entre las más destacadas se encuentran:
Predicción y prevención de la deserción
El abandono escolar sigue siendo uno de los mayores retos en América Latina, con tasas que rondan entre el 30% y el 50% en algunos países. La analítica permite anticipar qué estudiantes tienen mayor probabilidad de desertar. Por ejemplo, un estudio en EE.UU. que analizó data de más de 50,000 universitarios logró predecir abandono con un nivel de precisión de hasta 0.88, combinando variables académicas, sociales y de interacción en plataformas. Por otra parte, la Georgia State University aplicó análisis de aprendizaje predictivo para monitorear el desempeño estudiantil e identificar riesgos de abandono, incluso entre alumnos destacados de bajos ingresos o primera generación. Gracias a intervenciones basadas en estos datos, la universidad elevó su tasa de graduación del 32% en 2003 al 54%.
Mejora del desempeño académico
La analítica del aprendizaje no solo detecta problemas de abandono, también permite mejorar el rendimiento en áreas críticas. Al identificar patrones de bajo desempeño en tiempo real, los docentes pueden ofrecer retroalimentación inmediata, diseñar actividades remediales y reforzar contenidos clave. Esto evita que las deficiencias se acumulen y se conviertan en barreras para la progresión académica. Por ejemplo, los dashboards de plataformas como MyLab o Mastering permiten visualizar qué temas generan más errores y ajustar la enseñanza antes de llegar a los exámenes finales.
Personalización del aprendizaje
Cada estudiante aprende a un ritmo distinto y con estilos variados. La analítica ofrece la posibilidad de adaptar la experiencia educativa a las necesidades individuales. A partir de datos sobre participación, interacción con contenidos y resultados de evaluaciones, las universidades pueden recomendar recursos personalizados, diseñar rutas de aprendizaje diferenciadas y ofrecer tutorías específicas. Esto se traduce en aprendizajes más significativos, donde los estudiantes se sienten acompañados y reconocidos en su individualidad, lo que aumenta la motivación y la permanencia.
Optimización de recursos docentes
Uno de los beneficios menos visibles, pero de gran impacto, es la eficiencia en el trabajo académico. La analítica permite saber qué recursos didácticos funcionan mejor, cuáles requieren ajustes y qué metodologías generan mayor participación. Con esta información, las universidades pueden redistribuir la carga docente, priorizar actividades que generan más valor y reducir el tiempo invertido en tareas administrativas gracias a reportes automatizados. Esto libera espacio para que los profesores se concentren en actividades de alto impacto pedagógico, como la mentoría, la investigación aplicada y la innovación en el aula.
Ahorro de costos
La implementación de la analítica del aprendizaje también tiene un efecto directo en la eficiencia operativa de las instituciones. Al reducir las tasas de abandono, se maximizan los ingresos por matrícula y se disminuyen los costos asociados a la deserción. Además, al identificar con precisión qué recursos digitales son más utilizados, las universidades pueden optimizar licencias, bibliotecas digitales y laboratorios virtuales, evitando gastos innecesarios en materiales poco consultados. En el largo plazo, esta capacidad de tomar decisiones basadas en datos contribuye a que las universidades logren una mejor relación costo-beneficio en sus programas académicos.
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¿Cuál es la situación de la analítica del aprendizaje Latinoamérica?
El informe Estado actual de las tecnologías educativas en las IES en México señala que la mayoría de las universidades mexicanas ya cuentan con infraestructura tecnológica suficiente para integrar analítica del aprendizaje en sus procesos. Aunque la adopción formal aún no es generalizada, el estudio muestra que el ecosistema digital de las IES está preparado para dar este paso estratégico.
La Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) ha publicado informes sobre analítica del aprendizaje que la reconocen como una disciplina emergente en la región. Estos documentos enfatizan que la mayoría de las evidencias disponibles provienen de contextos internacionales, lo que representa una oportunidad para producir conocimiento local y contextualizado que responda a las realidades educativas mexicanas.
Finalmente, un estudio realizado en la Universidad Autónoma de Nuevo León con 675 estudiantes reveló que existe alta aceptación hacia la analítica del aprendizaje, siempre que se garanticen principios de ética y privacidad. Los alumnos valoran que sus instituciones utilicen datos para mejorar la enseñanza y acompañarlos en su trayectoria académica, lo que refuerza la importancia de políticas claras de transparencia.
En conjunto, estas experiencias demuestran que en México y Latinoamérica existe tanto la infraestructura tecnológica como la aceptación estudiantil e institucional para impulsar proyectos de analítica del aprendizaje. Lo que falta, en muchos casos, es consolidar esfuerzos a nivel nacional e institucional, sistematizar evidencias y traducir los datos en políticas educativas que fortalezcan la permanencia y la empleabilidad de los estudiantes.
¿Cómo funciona la analítica del aprendizaje? Nuevas herramientas de analítica del aprendizaje
La analítica del aprendizaje ha evolucionado más allá de la simple recopilación de datos. Hoy combina metodologías clásicas como la minería de datos, la estadística inferencial y la inteligencia artificial con nuevas soluciones digitales que amplían su alcance y eficacia:
Minería de datos y estadística inferencial: Estas técnicas siguen siendo la base de la analítica en cualquier contexto, ya que permiten filtrar información relevante e identificar patrones entre grandes volúmenes de datos y convertirlos en indicadores claros. 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. Con ello, las instituciones pueden construir mapas de comportamiento estudiantil y tomar decisiones basadas en evidencia.
Dashboards inteligentes con IA generativa: Los paneles de control ya no solo muestran estadísticas; ahora integran inteligencia artificial capaz de identificar patrones y ofrecer recomendaciones inmediatas. Por ejemplo, un dashboard puede alertar al docente de que un estudiante disminuyó su actividad en el LMS y sugerir una intervención personalizada.
Analítica aplicada a simuladores y laboratorios virtuales: Plataformas como Virtual Labs de Pearson permiten medir con detalle cómo los estudiantes interactúan en entornos prácticos, desde experimentos de química hasta ejercicios de biología o física. Esta analítica ofrece indicadores de aprendizaje significativo, al registrar no solo el resultado final, sino también los pasos y errores cometidos durante el proceso.
IA responsable y protocolos de privacidad de datos: Un área crítica en los desarrollos recientes es la integración de principios de IA ética y responsable, que garanticen transparencia en los algoritmos y protección de la información sensible de los estudiantes. Hoy en día, no basta con tener datos; es necesario gestionarlos con estándares de privacidad y consentimiento que fortalezcan la confianza institucional.
Omnicanalidad e integración: 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.
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Cómo implementar la analítica del aprendizaje paso a paso
Adoptar la analítica del aprendizaje en una institución de educación superior no consiste solo en instalar un software, sino en diseñar una estrategia integral que alinee objetivos pedagógicos, capacidades tecnológicas y consideraciones éticas. Veamos un itinerario práctico:
1.- Definir objetivos institucionales
Antes de empezar a recopilar datos, la universidad debe preguntarse: ¿qué problema queremos resolver?
- Reducir la deserción.
- Mejorar el desempeño en asignaturas críticas.
- Personalizar la enseñanza en cursos masivos.
Un objetivo claro es la brújula que guiará todo el proceso.
2.- Establecer métricas e indicadores
Seleccionar qué datos se van a analizar y cómo se interpretarán. Algunos ejemplos:
- Tasa de asistencia y participación en clases virtuales.
- Accesos y tiempo de permanencia en la plataforma LMS.
- Uso de recursos complementarios (biblioteca digital, foros, laboratorios virtuales).
- Resultados en evaluaciones formativas y sumativas.
3.- Seleccionar herramientas y plataformas
Optar por soluciones tecnológicas que permitan integrar, analizar y visualizar la información, como MyLab y Mastering para analítica de desempeño, Biblioteca Virtual para uso de contenidos, y Virtual Labs para prácticas de laboratorio con métricas detalladas.
4.- Capacitar docentes y equipos técnicos
La tecnología no genera impacto por sí sola: los docentes y coordinadores deben saber interpretar los datos y actuar en consecuencia. Programas de formación en analítica educativa ayudan a que el profesorado use dashboards, diseñe intervenciones y entienda los límites de la interpretación estadística.
5.- Diseñar protocolos de privacidad y ética
El uso de datos estudiantiles implica responsabilidades legales y sociales. Es crucial:
- Informar a los estudiantes qué datos se recogen y para qué.
- Establecer mecanismos de consentimiento informado.
- Cumplir con normativas nacionales e internacionales de protección de datos.
La confianza es tan importante como la precisión técnica.
6.- Evaluar impacto y ajustar estrategias
La implementación no termina con la puesta en marcha. Es necesario medir resultados de manera periódica:
- ¿Se redujo la deserción?
- ¿Mejoró el rendimiento en áreas críticas?
- ¿Hubo mayor satisfacción estudiantil?
Con base en esta retroalimentación, se ajustan las herramientas y se optimizan las políticas institucionales.
Conoce las herramientas digitales de Pearson que potencian la analítica del aprendizaje en tu universidad
La implementación de la analítica del aprendizaje requiere tanto metodologías claras como plataformas confiables que conviertan los datos en información accionable. Por eso, en Pearson te ofrecemos un ecosistema de soluciones digitales para la educación universitaria, que se integran de forma natural con los objetivos de coordinación académica y retención estudiantil.
Dale la oportunidad a tus docentes de dar seguimiento en tiempo real al desempeño de cada estudiante, identificar áreas de dificultad y diseñar intervenciones personalizadas. Nuestros reportes automáticos generan visualizaciones claras que facilitan la toma de decisiones, desde ajustes en actividades hasta tutorías específicas.
Desde la recopilación de datos académicos, hasta métricas detalladas sobre el uso de recursos y trazabilidad total de la actividad de tus estudiantes, las soluciones de Pearson mejoran tu toma de decisiones internas, y demuestran a toda la comunidad académica tu compromiso con la calidad y la empleabilidad.
REFERENCIAS
Centro de Análisis Bibliotecológico (CAB), UNAM. (2021). Las analíticas del aprendizaje en las aulas universitarias. Universidad Nacional Autónoma de México. https://www.cab.unam.mx/img2/informe_analiticas.pdf
Matz, R. L., Sato, B. K., Griffin, C. A., Toven-Lindsey, B., Anderson, C., Chen, J. C., Schimpf, N. G., O’Connor, E., Wolf, J. B., & Chen, H. M. (2023). Predicting college student dropout after the first semester using machine learning. PLOS ONE, 18(3), e0282618. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC10082180/
MetaRed & ANUIES-TIC. (2022). Estado actual de las tecnologías educativas en las IES en México. Asociación Nacional de Universidades e Instituciones de Educación Superior. https://www.metared.org/content/dam/metared/estudiosinformes/Estado%20Actual%20de%20las%20Tecnolog%C3%ADas%20Educativas%20en%20las%20IES%20en%20M%C3%A9xico_2022.pdf
Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación. (2021). Analíticas de aprendizaje como herramienta de apoyo para la educación superior. Observatorio del Tecnológico de Monterrey. https://observatorio.tec.mx/edu-bits-blog/analiticas-de-aprendizaje-como-herramienta-de-apoyo-para-la-educacion-superior
Pedraza, E. (2022). La analítica del aprendizaje y las expectativas de los estudiantes universitarios. Academo. Revista de Investigación en Ciencias Sociales y Humanidades. https://doi.org/10.30545/academo.2022.jul-dic.4
La analítica del aprendizaje se traduce en ventajas concretas y medibles para las instituciones y los estudiantes. Entre las más destacadas se encuentran:
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