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Carmen Pérez FragosoUniversidad Autónoma de Baja California
La exploración de los registros de los cursos en
línea con fines de investigación
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Plan de la presentaciónOrígenes y planteamiento del problema
Los contextos (nacionales) en la generación y uso de los datos.La posibilidad de nivelar este desfase ¿????
Analítica del aprendizaje (learning analytics) Definición y delimitación. Niveles de aplicación.
Dimensiones del problemaModelo de diseño integrador.Aplicación del modelo. Ejemplos
Debate
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OrígenesLa cantidad cada vez más grande de
datos electrónicos personales (rastro digital).
Los avances en los sistemas de recuperación de la información
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Planteamiento del problema(datos educativos)
Nuevas herramientas para el análisis de los datos almacenados en las plataformas.
Desfase de la experiencia tecnológica entre los usuarios por países.
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No es lo mismoHaber estado siempre «en la punta», incluyendo la
investigación.
A
Tener acceso «de golpe», sin haber vivido –aprovechado la experiencia– de los pasos previos.
¿Es posible –qué implica(ría)– la nivelación? [ ¿Es una «affordance»? ]
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Definición
Analítica del aprendizaje es la medición, recopilación, análisis y reporte (divulgación) de información sobre los estudiantes y sus contextos de aprendizaje, con los propósitos de comprender y optimizar el aprendizaje y los ambientes en los que se produce.
Society for Learning Analytics Research (SoLAR, 2012)
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Enfoque
… el análisis de los datos capturados automáticamente en las plataformas para estudiar el comportamiento de los estudiantes.
Phillips, et al., 2012
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MDE vs. LALa Minería de Datos Educativos – el
desarrollo de métodos para analizar los datos del aprendizaje.
La Analítica del Aprendizaje (LA) – la interpretación y contextualización de esos datos para la mejora del aprendizaje.
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Institución
Maestros ! Maestros
Estudiantes!Estudiantes!Estudiantes
RE
FL
EX
IÓ
N
Políticas educativas
P R
E D
I C C
I Ó N
Propósito de la inv.: Propósito de la inv.:
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Aplicación en diferentes nivelesMacro - para auxiliar a los diseñadores de política educativa
con información sobre las poblaciones estudiantiles, inscripciones futuras y a los diseñadores de curriculum para evaluar la oferta (detectar huecos o traslapes, optimizar recursos…)
Meso – para auxiliar a las autoridades de las IES al facilitar mejores juicios, predecir resultados y apoyar intervenciones preventivas.
Micro – para mejorar el aprendizaje y la enseñanza.
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Fuente: de la Chezz, Iris (2013). Learning Analytics and Learning management systems
Tipo de datos Nivel de análisis Beneficiarios Aprendizaje
Curso – redes sociales, desarrollo conceptual, análisis del discurso, curriculum adaptativo
Estudiantes, maestros
Departamento – predicciones, modelado, patrones de éxito-fracaso
Estudiantes, maestros
Académicos
Institucional – perfiles de estudiantes, desempeño de académicos, flujos de tareas
Administradores, financiadores
Regional – comparaciones entre sistemas institucionales
Administradores, financiadores
Nacional - comparaciones entre sistemas estatales / nacionales
Gobiernos, autoridades educativas
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Ventajas para la investigaciónRecopilación-proc. Tradicional Recopilación-proc. AutomatizadoCuestionarios, entrevistas, etc.Costo, tiempo, alcance y
autenticidad de los datos.
Muestra representativa
Herramientas ad hocDisponibilidad sin costo,
tiempo real, datos reales (de los procesos reales).
Grupos completos.
► Recopilación de la información más comparable a las observaciones que a la recolección intrusiva de otros métodos.
► Información más auténtica, datos reales en contexto
► Mejorará la comprensión de los procesos de E-A
► Resaltará posibles inconsistencias entre el comportamiento y la percepción de los usuarios.
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Problemas / contextoCampo nuevo – teoría que ayude a decidir la
selección de los datos para los análisis.
Diversidad de entornos y herramientas.
Captura y almacenamiento no estándar.
Estudios empíricos en contextos disímiles impiden su replicación.
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Los sistemas de recuperación de la informaciónLa información digital es redundante y
dinámica.
Es redundante debido al hecho de que muchas fuentes presentarán un informe sobre el mismo evento o situación.
Es dinámica debido al valor de tiempo, donde lo que se divulgó como cierto ayer puede ser falso hoy.
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Modelo de diseño para los análisis (LA)Meta-análisis – basado en los debates sobre el
tema en varios foros:
Greller, W., & Drachsler, H. (2012). Translating Learning into Numbers: A Generic Framework for Learning Analytics, Educational Technology & Society, 15 (3), 42–57.
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Marco de análisis« Los procesos y requerimientos detrás del uso positivo y ético de LA, así como las consecuencias para el aprendizaje y la enseñanza están aún muy lejos de ser comprendidas. La propuesta explora las dimensiones clave de LA, las áreas problema críticas y algunos peligros potenciales de la explotación de datos educativos.
Es un marco de diseño genérico que puede actuar como una guía útil para configurar servicios de LA en apoyo a la orientación de la práctica educativa y el aprendizaje, la mejora de la eficiencia y efectividad del maestro, y la calidad del desarrollo curricular» Greller y Drachsler, 2012, p. 42
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Limitaciones internas
Restricciones externas
Objetivos Información
INSTRUMENTOS
ACTORES
Maestros
Tecnología
Algoritmos
Teorías
Otros
Institución
Estudiantes
Otros
Competencias Aceptación Normas Convenciones
LA
Predicción Abierta ProtegidaReflexión
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Restricciones externas (cuestiones sociales)
Convenciones Normas Cuestiones éticas, de privacidad,
Leyes, políticas educativas Estándares
Investigación tradicional - Consentimiento informado
Datos textuales digitales: Los datos personales pertenecen a la persona.Los datos anonimizados pertenecen al dueño de la base de datos.
Datos en otros dispositivos – Smas. de rastreo, cámaras con reconocimiento facial etc. almacenan datos del comportamiento de las personas sin su consentimiento (incluso sin su conocimiento).
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Limitaciones internas (cuestiones personales)
Competencias Aceptación
Para interpretar y contextualizar los análisis.
Pensamiento crítico.
A la fecha, limitada. Evaluación empírica de los
métodos.
RiesgosLa simplificación de los procesos de E-ALas predicciones: solo los comportamientos promedio, no las excepciones LA traduce el aprendizaje en números.
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Una doble agenda (un doble esfuerzo)Trabajar en la resolución de los problemas
educativos del siglo XXAtender los retos que demanda la
formación del siglo XXI
Opción: Replicar el desaprovechamiento de la información, ahora de las fuentes digitales.