La analítica de aprendizaje se ha convertido en una herramienta clave para el futuro de la educación, permitiendo a educadores y alumnos comprender y mejorar su rendimiento. En este artículo, exploramos diferentes enfoques sobre cómo la analítica de aprendizaje puede potenciar la educación y cómo puedes sacarle el máximo provecho.
El abordaje se realiza desde la optimización de la enseñanza y el aprendizaje mediante la analítica, para mejorar la calidad y proceso de toma de decisiones informadas y mejorar los resultados institucionales.
¿Qué es la analítica de aprendizaje?
La analítica de aprendizaje es el proceso de recopilar, analizar y utilizar datos sobre el aprendizaje de los estudiantes, de los profesores y de servicios educativos e institucionales, para integrarlos y lograr generar análisis que logre optimizar los procesos educativos e institucionales, maximizando la experiencia de stakeholders y resultados financieros.
Esto incluye la identificación y análisis de patrones de comportamiento, el rendimiento académico, el involucramiento y la interacción entre estudiantes y profesores, complementado por servicios, con el objetivo de mejorar la enseñanza y el aprendizaje según objetivos y metas planteados por los involucrados.
Beneficios de la analítica de aprendizaje
La analítica de aprendizaje puede ofrecer una serie de beneficios, tales como:
- Personalización del aprendizaje: Adaptar el contenido y las actividades a las necesidades individuales de cada estudiante. (Aprendizaje Adaptativo).
- Identificación temprana de problemas: Detectar problemas de pago o morosidad, abandono, comportamiento, rendimiento e interacción, antes de que se conviertan en obstáculos insuperables que afecten resultados deseados.
- Mejora de la retención estudiantil: Comprender las razones de la deserción y aplicar estrategias de intervención oportunas.
- Evaluación del impacto de las intervenciones: Medir el éxito de las acciones implementadas para mejorar el aprendizaje del modelo.
¿Qué tipos de analítica son los principales?
- Descriptiva
- Busca explicar qué ocurrió.
- Diagnóstica
- Busca explicar por qué ocurrió.
- Predictiva
- Busca mostrar la probabilidad de que algo ocurra.
- Prescriptiva
- Busca mostrar alternativas para que algo ocurra.
- Activa
- Busca activar acciones, alertas y automatización en tiempo real basada en comportamiento.
La analítica de aprendizaje (Learning Analytics), cuenta con diferentes categorías que impactan directamente en áreas centrales de la productividad y eficiencia organizacional, gestión de estudiantes, docentes, y administrativa, al igual que en estrategias y procesos de decisión relacionados con captación, desarrollo y retención de alumnado y talento.
Ejemplos de oportunidades por categoría o tipo de analítica en educación superior.
| Categoría | Área de Oportunidad | Ejemplo en Educación Superior |
| Descriptiva | Entender las tendencias y patrones actuales en el aprendizaje de los estudiantes | Analizar la asistencia, el involucramiento y el compromiso de los estudiantes en clases para identificar patrones de comportamiento y asistencia |
| Diagnóstica | Identificar las causas subyacentes de los problemas o desafíos en el aprendizaje de los estudiantes | Utilizar análisis de rendimiento para identificar las áreas de dificultad de los estudiantes en una materia específica. Evaluar patrones de comportamiento que condicen al abandono, morosidad o baja de desempeño. |
| Predictiva | Prever futuros comportamientos o resultados de aprendizaje de los estudiantes | Usar los datos de rendimiento académico de semestres anteriores para predecir cuáles estudiantes pueden estar en riesgo de abandono, desempeño o pérdida de continuidad en actividades posteriores. |
| Prescriptiva | Sugerir acciones basadas en los datos para mejorar el aprendizaje de los estudiantes | Recomendar un curso de acción personalizado para cada estudiante, como tutorías adicionales o recursos de aprendizaje, basándose en sus patrones de rendimiento y comportamiento vs objetivos planteados. |
| Activa | Realizar acciones automáticas con base en los análisis para mejorar el aprendizaje en tiempo real | Implementar alertas automatizadas que notifiquen a los estudiantes sobre tareas próximas a vencerse o recursos de aprendizaje sugeridos, basándose en su comportamiento y rendimiento en la plataforma de aprendizaje. Adaptar contenido de forma dinámica, presentando alternativas según disponibilidad de tiempo. |
Abordar estos desafíos y consideraciones éticas es esencial para garantizar una implementación exitosa y responsable de la analítica de aprendizaje en el ámbito educativo.
¿Cómo implementar proyectos de analítica de aprendizaje?
Definir objetivos claros
- Establece lo que deseamos lograr con la analítica de aprendizaje de forma clara, realista y medible, conociendo nuestras capacidades, limitaciones, retos y oportunidades.
- Objetivos se definen usualmente en áreas de mejora de la retención o captación estudiantil, la experiencia y personalización del aprendizaje, la eficiencia operacional o gestión docente mejorada.
Seleccionar las métricas adecuadas
Identificación de los indicadores clave de rendimiento (KPI) que permitirán medir el progreso hacia los objetivos, conociendo los cambios de tendencias de los mismos, considerando al contexto y cambios de comportamiento, dinámica, tecnología y metodologías.
Recopilación y análisis de datos
- Validar, depurar y normalizar los datos.
- Crear un mapa de herramientas tecnológicas y fuentes de datos disponibles. (D2L, Blackboard, Moodle, Canvas, Qualtrics, Power BI, Addevent, Zoom, Microsoft Teams, CRM, sistemas académicos y de admisiones, ERP, soluciones financieras, mensajería, entre otros).
- Definir casos de uso basados en las capacidades actuales.
- Diseñar un modelo que integre la información, probando la calidad del mismo con herramientas y plataformas que permitan conectar, recolectar y analizar datos de diversas fuentes.
Comunicar los resultados
- La historia que contarán los datos debe ser clara y enfocada al objetivo y aprendizajes generados en el proceso.
- Estrategia de comunicación de hallazgos y recomendaciones con stakeholders según se lo requiera (Directivos, profesores, estudiantes u otros interesados).
Monitoreo, actualización y ajustes
Revisar regularmente el progreso y desempeño del modelo, ajustando y actualizando el mismo según efectividad de estrategias que también deberán actualizarse según resultados.
Conclusiones
La analítica de aprendizaje es una oportunidad y a su vez una estrategia que se convierte en un recurso esencial de gestión y mejora de la propia educación, permitiendo a directivos, educadores y estudiantes tomar decisiones informadas y mejorar sus resultados.
Desde Mentinno, acompañamos a instituciones educativas en procesos de planificación e implementación de iniciativas y proyectos relacionados con analítica de aprendizaje de manera efectiva y ética, generando mejoras significativas en la calidad de la gestión de educación, enseñanza y el aprendizaje.
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