Learning Analytics o Analíticas de Aprendizaje

Hoy realizareis un artículo en buestro blog en el que insertaremos un texto de la web https://www.alumnusglobal.com/learning-analytics/, y practicaremos el salto de línea justo antes del apartado "¿Qué son las analíticas de aprendizaje?"

 

También veremos el vídeo en clase: https://youtu.be/w07yJkHbIwE

 

 

 

 

La revolución del big data en nuestra sociedad actual es una realidad que alcanza a todos los sectores. Los sistemas de análisis de datos se utilizan a diario para la toma de decisiones en ámbitos tan dispares como la banca, la alimentación o incluso la medicina. Los resultados que arrojan estas técnicas no dejan de sorprendernos y la formación también asiste a esta revolución data driven a través del learning analytics, o analíticas de aprendizaje.

¿Qué son las analíticas de aprendizaje?Asumido ya por todos, parte de la innovación educativa va ligada a la adopción tecnológica. Los grandes avances en las tecnologías aplicadas a la educación nos permiten hoy en día saber todo lo relacionado al aprendizaje de nuestros alumnos dentro de los entornos virtuales de aprendizaje también llamados EVA. Dentro de este contexto surge lo que hoy conocemos como Analíticas de aprendizaje o Learning Analytics.
Las analíticas de aprendizaje suponen la aplicación del big data a la formación y al desarrollo,  combina el estudio de los patrones encontrados en grandes conjuntos de datos con la pedagogía. Se basa en analizar los datos que deja tras de sí un estudiante en sus procesos de formación y aprendizaje y utiliza dicha información o patrones para mejorarlos.
Hasta ahora al terminar un programa educativo (curso, grado, postgrado, etc.) lo único que se obtenía era un documento con las evaluaciones finales y un diploma o certificado acreditativo. No sabíamos cómo había sido el proceso de aprendizaje de cada estudiante o sus déficits en el programa. Estos análisis no solo miden el progreso de los estudiantes y les ayudan a optimizar su aprendizaje, sino que además ayudan a los profesionales de la educación a adaptar y a modelar su enseñanza. De esta forma, el beneficio del aprendizaje personalizado es extraordinario.

Origen del concepto

El concepto surge en 2011 de la mano de George Siemens y tiene que ver con la recopilación y el análisis de datos de los estudiantes en el mismo entorno de estudio.
Los dos factores que han sido los más importantes en el desarrollo de este concepto son: la inteligencia de negocios que relaciona y filtra datos en busca de información para la toma de decisiones empresariales y la analítica de la web (web analytics) cuyo objetivo en principio fue obtener información acerca del uso de los sitios web, identificar usuarios y sus patrones de navegación (Buckingham & Ferguson, 2011). Inicialmente estos factores no se relacionaban con la educación, sin embargo los dos ámbitos tienen necesidades comunes, el análisis del aprendizaje se refiere al uso de datos inteligentes producidos por los alumnos, y el análisis de los mismos para descubrir la información y las relaciones sociales, con la finalidad de predecir y asesorar alguna acción relacionada con el aprendizaje (Siemens, 2010).

¿Cómo funcionan?

De acuerdo con Amo y Santiago, en la analítica del aprendizaje se interpretan datos educativos mediante aproximaciones cuantitativas. Con ello se pueden entender, explicar y predecir los comportamientos de los alumnos. En consecuencia se podrá mejorar el contexto educativo. Para lograr lo anterior, se requiere tener conocimientos básicos sobre estadística, pues a través de esta se puede interpretar y analizar los datos con mirada educativa. De esta forma, quienes tomen las decisiones dentro del centro educativo podrán mejorar los procesos de enseñanza  aprendizaje.
Para llevar a cabo un Analítica del aprendizaje, se requiere contar con un entorno virtual de aprendizaje, ya que estos cuentan con diversas herramientas que nos pueden ofrecer informes descriptivos que muestran lo que han logrado los alumnos previamente así como lo que están realizando en tiempo real. Lo cual agiliza el proceso de análisis.

¿Cuáles son sus beneficios?

Lo mencionado anteriormente, directa e indirectamente, nos permite ver la utilidad de dichos recursos, así como los motivos que podrían hacer que un alumno no comprenda un tema e incluso, que a partir de esta información se tomen las medidas necesarias para mejorar la enseñanza, los recursos y se fomente un mayor acompañamiento al alumno, de tal manera que su experiencia de aprendizaje sea atractiva y le motive a seguir estudiando
Las nuevas tecnologías educativas y el uso de Internet como herramienta de aprendizaje ha permitido que generemos huellas digitales en casi todos los movimientos que realizamos día a día. El registro de estos rastros permite tener datos cuya medida, análisis y estudio facilita, especialmente a las empresas e instituciones, tomar decisiones basadas en nuestros comportamientos.
Además, otro de los actores que puede beneficiarse del learning analytics son las empresas que ofrecen formación a sus trabajadores. En la actualidad, a las compañías ya no les sirve con que un empleado domine una cierta habilidad en el momento en que empieza a trabajar. Con la velocidad del avance tecnológico, es necesario que los trabajadores tengan una actitud de constante actualización de sus habilidades y conocimientos. Gracias al análisis del aprendizaje, las empresas pueden contar con información sobre cómo está resultando una determinada formación para sus empleados, su progreso y la probabilidad de que alcancen los objetivos planteados.

¿En dónde estamos?

A pesar de que se han logrado avances en este campo de investigación, sin embargo, muchos preguntan: ¿Realmente funciona? ¿Estamos ante una nueva era del aprendizaje?
Las analíticas de aprendizaje han de enfrentar algunos retos en el futuro más próximo, entre los que destacan:

• Construirse conexiones más sólidas entre los datos y las ciencias de la enseñanza y el aprendizaje.
• Enfocar los esfuerzos al análisis de las necesidades del propio estudiante y al desarrollo de las habilidades y conocimientos que se requieren en la sociedad actual.
• La recopilación de datos de los estudiantes y su posterior tratamiento deben ser siempre consentidos, de acuerdo con el marco legal.

Futuro del learning analyticsLas nuevas tecnologías son prácticas, sencillas y con infinitas posibilidades: complementando el trabajo presencial como repositorio de recursos, de ágora de discusión o de sala de examen. Y casi sin querer, a golpe de clic, queda anotado cuántas veces entran en el campus y durante cuánto tiempo se están, qué páginas visitan, qué documentos descargan, qué actividades entregan, cada cuánto participan y cuánto tiempo tardan en responder cada pregunta del test.
Suponiendo que se dispone de capacidad para almacenar y procesar esta información (lo que requiere infraestructura y conocimiento específicos), las analíticas del aprendizaje permiten crear valor en la medida en que facilitan la detección de situaciones anómalas, que se alejan del patrón “normal “.La respuesta se puede adaptar, en cada caso, de acuerdo con el histórico de informaciones que se tiene para ese alumno, pero también aprendiendo de los registros de experiencias anteriores. Parece de cajón, pues, que cuantos más datos se recojan, mejores predicciones se podrán hacer. Pero esto siempre dependerá de la calidad de los datos, la fiabilidad y la precisión de los indicadores.
La expansión de las analíticas de aprendizaje parece no tener límites, cada vez más aplicaciones y más dispositivos nutrirán el ecosistema educativo, generarán más entradas de datos y permitirán registrar, medir y analizar más aspectos.  Sin embargo, como con cualquier innovación, es necesario abrir el debate, hacer preguntas, pensar qué esperamos, qué queremos y qué no de esta nueva forma de entender el aprendizaje y la experiencia educativa.
¿Cómo lo trabajamos para no agravar la brecha digital? ¿Cómo podemos capacitar a los profesionales para que puedan aprovechar todos los beneficios de las analíticas del aprendizaje? ¿Cómo garantizamos que nos centraremos en los alumnos y no en las caricaturas basadas en los datos de los alumnos, como quien mira el dedo en lugar de la luna?
En AlumnUs, entendamos el Big Data como medio, complemento, recurso o, incluso, un aliado, en lugar de convertirse en pizarra, libro, maestro y director. Es el medio, no el fin.
Las analíticas de aprendizaje han venido para quedarse y no las podemos obviar en un futuro.
Para finalizar, si aún no sabes bien como se utilizaran los datos masivos informáticos en el mundo del aprendizaje te proponemos visualizar el siguiente vídeo de Euronews, “Big Data al servicio de la educación”, ¡más que interesante!