LEARNING ANALYTICS (Analíticas de Aprendizaje). Qué, cómo y para qué.

¿Qué?

La idea principal del Learning Analytics se basa en analizar los datos que deja tras de sí el estudiante en los procesos de formación y aprendizaje. El objetivo es utilizar dicha información para mejorar el propio proceso de aprendizaje.

Los datos se pueden obtener a través de las distintas tecnologías que se utilizan actualmente en la formación; dichas tecnologías pueden ser corporativas (por ejemplo sistemas LMS tipo Moodle), propietarias de los alumnos (móvil, tablet, portátil) e incluso sociales (redes sociales, blogs,……)

¿Cómo?

Sobre la información recopilada se aplican procesos basados en la toma de decisiones, construcción de modelos, minería de datos  y aprendizaje automático.

¿Para qué?

Todo ello para que el centro, el profesorado y el propio alumnado tengan herramientas que les  ayuden. Al  alumnado, por ejemplo, adaptando recursos o planes de formación; al profesorado, por ejemplo, para conocer el resultado de sus estrategias formativas, atender la diversidad, planes de refuerzo personalizados… y al centro, por ejemplo, para la adaptación de políticas educativas, distribución más eficaz de recursos…

Lo cierto es que los sistemas de análisis de datos existen desde hace tiempo en otras áreas, y se han utilizando esos datos para la toma de decisiones como: mensaje de la publicidad, nuevos productos y servicios e incluso (como en medicina) para establecer diagnósticos y planes de rehabilitación. La banca, las operadoras, las grandes compañías, las redes sociales, los buscadores,  las herramientas on-line  de uso masivo, e incluso los supermercados utilizan data analytics para modelizar al cliente y tomar decisiones al respecto.

Por tanto, el problema del Learning Analytics no es tanto la tecnología, sino cómo determinar  qué datos son los relevantes (y capturarlos) para la mejora de los procesos de aprendizaje, la modelización de los comportamientos del alumnado y del profesorado, el establecimiento de diagnósticos y los recursos más adecuados para los distintos modelos de comportamiento.

No obstante, actualmente el Learning Analytics nos puede ayudar a resolver algunos problemas en los que nos vemos inmersos; por ejemplo, es una excelente ayuda para la evaluación diagnóstica y la formativa, para la adaptabilidad de los recursos de aprendizaje, para mejorar la planificación personalizada, para la tutoría proactiva. Así mismo también nos puede servir para establecer modelos asociados a competencias (además de validar su eficacia).

Desde  los grupos de investigación LITI y GIDTIC estamos trabajando en esta línea, en la aplicación del Learning Analytics para solucionar problemas derivados del alto coste y esfuerzo que supone aplicar paradigmas de aprendizaje.

About these ads