Whitepaper: Analytics can save Higher Education really

Abstract: The Association for Institutional Research (AIR), EDUCAUSE, and the National Association of College and University Business Officers (NACUBO) stand together with a strong sense of urgency to reaffirm higher education’s commitment to the use of data and analytics to make better strategic decisions. As the leaders of three national associations collectively serving nearly 2,500 institutions and representing over 80 percent of postsecondary students in the U.S. (22 million students), we believe higher education must re-energize its efforts and unleash the power of data and analytics across higher education to support students and institutions.


Resumen: La Asociación para la Investigación Institucional (AIR), EDUCAUSE y la Asociación Nacional de Oficiales de Negocios Universitarios y Universitarios (NACUBO) se unen con un fuerte sentido de urgencia para reafirmar el compromiso de la educación superior con el uso de datos y análisis para tomar mejores decisiones estratégicas. Como líderes de tres asociaciones nacionales que sirven colectivamente a casi 2,500 instituciones y representan más del 80 por ciento de los estudiantes postsecundarios en los EE. UU. (22 millones de estudiantes), creemos que la educación superior debe revitalizar sus esfuerzos y liberar el poder de los datos y análisis en la educación superior. para apoyar a estudiantes e instituciones.

Descargar en ; https://education.report/Resources/Whitepapers/6d1eae9a-d93b-4fe0-a439-4cf45c473842_JointAnalytics_EDU_2019_Final.pdf

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Revista Iberoamericana de Educación Vol. 80 Núm. 1 (2019): Analítica del aprendizaje y la educación (Learning Analytics and education): clasificación, descripción y predicción del aprendizaje de los estudiantes

En la era digital el docente e investigador asume muy diversos roles, que pasan por ser orientador, generador y evaluador de contenidos multimedia y multiformato, o ser analista de datos, encaminado a la gestión y el análisis de la información obtenida con objeto de conocer mejor su propia acción docente, la tipología de sus estudiantes y sus resultados, o las actitudes y el compromiso que con el programa formativo adquieren. El análisis de los datos va a tener (tiene ya) un papel significativo en el futuro de la Educación, para todos los agentes implicados, los profesores y educadores, los propios estudiantes y los gestores o responsables de los centros, por cuanto permite conocer la eficiencia de los recursos empleados, la existencia de nichos de ventajas competitivas, mejoras en la calidad y rendimientos de la experiencia de aprendizaje.

 Monográfico. Learning Analytics and education

Fuente; https://rieoei.org/RIE/issue/view/Learning%20Analytics

 

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Analíticas del aprendizaje, herramienta para mejorar entornos educativos

América del Norte/Mexico/ Agencia Informativa Conacyt/Por Mónica Alba

Las analíticas del aprendizaje, junto con la minería de datos, conforman dos de las metodologías más innovadoras en el campo de la ciencia de datos para el análisis de información sobre los usuarios de un determinado sistema. Entre los ámbitos de aplicación de mayor demanda se encuentran recientemente los sistemas de aprendizaje, en su mayoría de nivel superior y posgrado, ya que permiten la recopilación, medición, análisis, interpretación y proyección de datos inherentes a los ambientes educativos, lo que favorece su optimización y un conocimiento real del desempeño académico de sus estudiantes.

Dentro del área de las tecnologías de la información, la ciencia de datos es un campo ampliamente explorado en los últimos años. El manejo de información masiva disponible actualmente en interfaces digitales permite obtener datos únicos sobre el comportamiento, intereses y tendencias de sus usuarios. De tal forma, la ciencia de datos ha desarrollado metodologías y herramientas de valiosa utilidad para áreas de publicidad y mercadotecnia, desarrollo de nuevos productos y servicios, turismo, medicina, Internet y redes sociales, entre otras.

En el ámbito de la educación, en 1995 los investigadores de la Universidad de Carnegie Mellon, en Estados Unidos, Albert T. Corbett y John R. Anderson, publicaron un modelo logarítmico, basado en las corrientes de ciencia de datos, que cambiaría la forma en que se diseñan, implementan y evalúan los procesos educativos. Dicho modelo se basó en lo que ellos llamaron registro del conocimiento —knowledge tracing— que permitía registrar el desempeño académico de estudiantes durante un proceso de aprendizaje y predecir estadísticamente su desempeño en exámenes finales.

Para 2005, se introdujo el concepto de minería de datos educativos —educational data mining— a partir del cual se desarrollaron varias corrientes de investigación para el manejo de datos que pretendían mejorar los procesos educativos y comprender, mediante modelos cuantitativos, la ciencia del aprendizaje. De acuerdo con Ryan Joazeiro de Baker y Paul Inventado, investigadores de la Universidad de Columbia, para 2022 todos los procesos de investigación educativa estarán basados en el uso de analíticas del aprendizaje y minería de datos.

1-kike2118.jpgJosé Enrique Álvarez Estrada.Las analíticas del aprendizaje permiten brindar información precisa sobre evaluaciones diagnósticas y de desempeño de los estudiantes, la adaptabilidad y relevancia de recursos didácticos, la viabilidad sobre modalidades de estudio (presencial o virtual), así como la generación de modelos asociados a competencias de aprendizaje. De tal forma, todos estos datos cuantitativos se pueden combinar con datos cualitativos, psicométricos y sociodemográficos para una adecuada toma de decisiones durante el diseño de los planes de estudio.

Formación de expertos en ingeniería de datos

En respuesta a la tendencia mundial del desarrollo de metodologías aplicables dentro del campo de la ciencia de datos, la Universidad del Caribe, en Cancún, Quintana Roo, cuenta con un programa de estudios de licenciatura enfocado en la formación de profesionistas que se especialicen en la ingeniería de datos e inteligencia organizacional.

A partir del análisis del perfil de egreso de los estudiantes del Departamento de Ciencias Básicas e Ingenierías, de la Universidad del Caribe, se identificó la necesidad de ajustar la oferta educativa que cubriera la demanda creciente de especialistas requeridos en metodologías relacionadas con la ciencia de datos. Para lograrlo, se propusieron aplicar una metodología de analítica del aprendizaje para el propio proceso de planeación y diseño de la nueva licenciatura en ingeniería de datos e inteligencia organizacional.

En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, José Enrique Álvarez Estrada, profesor investigador asociado del Departamento de Ciencias Básicas e Ingenierías de la Universidad del Caribe, comentó sobre la importancia de utilizar métodos de analíticas del aprendizaje como herramientas de descubrimiento que pueden dar como resultado modelos de fenómenos más comprensibles, a diferencia de los protocolos de minería de datos educativos, en donde los métodos automatizados para el descubrimiento se limitan a lograr la mejor predicción posible del sistema, dejando fuera variables del comportamiento y dinámica de los usuarios.

“El proyecto que estamos desarrollando trata de encontrar variables que permitan predecir, con la mayor precisión posible, el éxito o fracaso académico de los estudiantes del Departamento de Ciencias Básicas e Ingenierías de la Universidad del Caribe, a partir de los datos que se registran durante su proceso de admisión —datos demográficos, resultados académicos, resultados del Examen Nacional de Ingreso a la Educación Media Superior (EXANI) y resultados psicométricos—”, comentó Álvarez Estrada.

A su vez, todas las herramientas aplicadas para el diseño de la oferta educativa forman parte del plan de estudios de esta nueva licenciatura, lo que está permitiendo diseñar, aplicar y evaluar en tiempo real una metodología que favorece el entorno de aprendizaje de los estudiantes, su desempeño y preparación académica, así como la calidad en contenidos del programa de estudios.

“A diferencia de los estudios de mercadeo, a nosotros no nos interesa el individuo en particular mientras hacemos el estudio, lo que nos interesa es cómo se comportan los individuos como grupo, lo que nos permite caracterizarlos en tribus o clústeres para poder identificar la tendencia del comportamiento de un nuevo individuo y poder agruparlo en la tribu que mejor se ajuste a sus necesidades y capacidades de aprendizaje”, agregó.

Indicadores tempranos de desempeño

“Aplicando metodologías de analíticas de aprendizaje, nos interesa saber si existen variables que correlacionen con el éxito o fracaso escolar, posibles de detectar desde pruebas tempranas. Una variable ya identificada es la cantidad de horas semanales que trabajan los estudiantes, en promedio 10 a 20 horas a la semana, lo que está por arriba de la media nacional. En lugar de ser estudiantes que trabajan, son trabajadores que estudian, lo que se refleja en un alto índice de 1-caribenn2118.jpgreprobación en el primer semestre. Estos son datos que siempre han estado allí pero que nadie ha transformado en información y conocimiento para tomar decisiones para el óptimo rendimiento escolar de los estudiantes, generando perfiles a la medida que les permitan tener un mejor desempeño dentro de sus capacidades”, explicó Álvarez Estrada.

Curiosamente, los resultados han arrojado que el peor predictor del desempeño del estudiante es el promedio de bachillerato. No han encontrado una correlación entre el desempeño en el examen de ingreso y el promedio previo de los estudiantes. Una de las interpretaciones que ofrecen es que los estudiantes aptos para carreras de ingeniería, con un alto grado de pensamiento matemático y creatividad organizacional, se comportan como una tribu de individuos inquietos que podrían estar siendo penalizados en sus calificaciones debido a su conducta, lo cual agrega variables sociales que deben ser consideradas desde la formación previa de los estudiantes.

Para el análisis de datos, se han basado en software abierto. En particular, utilizan R y Python como lenguajes base, que a veces combinan con Weka o Hadoop, dependiendo de la magnitud y naturaleza de los datos que se pretenden analizar.

De acuerdo con Álvarez Estrada, parte esencial en la implementación de analíticas del aprendizaje es identificar los vicios regulares en la utilización de métodos cuantitativos. “No permitimos que los números hablen por sí mismos, sin asignar causalidades; queremos que los números sustenten las hipótesis que hemos elaborado. Las metodologías cuantitativas te arrojan qué y cómo, pero no el porqué, ya que este es cualitativo y debe estar analizado desde el contexto particular a cada sistema de estudio”.

La tendencia a corto plazo es lograr que las metodologías implementadas para las analíticas del aprendizaje favorezcan la toma de decisiones para el desempeño académico de los estudiantes. “Queremos lograr una toma de decisiones de cada estudiante y programa académico a partir de datos duros que reflejen el comportamiento real de los individuos y no de lo que se hace habitualmente con teorías y percepciones psicológicas, que necesitan un respaldo cuantitativo”, explicó.

Fuente: http://conacytprensa.mx/index.php/tecnologia/tic/21714-analiticas-aprendizaje-entornos-educativos

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Perú: Tecsup: conozca 5 tendencias de la educación en el mundo

Perú / 4 de marzo de 2018 / Autor: Nonie Salazar Castillo / Fuente: La Industria

Nonie Salazar Castillo, especialista en innovación educativa, explica cuál es el escenario de la formación superior en el mundo. ¿En el Perú ya se aplican estas tendencias?

Para Nonie Salazar Castillo, especialista en innovación educativa de Tecsup Trujillo, “los avances tecnológicos y tener en nuestras aulas a estudiantes nativos digitales, dan lugar a una formación profesional más flexible y personalizada”. La experta en pedagogía advierte que “esta generación de estudiantes se caracteriza por el autoaprendizaje a través de entornos virtuales, disfrutan de las multitareas paralelas y progresan mediante el feedback continuo por parte de sus docentes”.

Al respecto, Salazar Castillo comparte cuáles son las cinco tendencias en la educación en el mundo:

1.- Tendencias en la pedagogía

Se trata de metodologías activas centradas en el estudiante. Muchas veces se presentan previo a clase como aprendizaje invertido, otras incentivan la participación y motivación en el aula como gamificación. En Tecsup Trujillo hemos tenido buenos resultados reduciendo la deserción hasta en un 80% en los estudiantes del Preparatec. En este punto es clave la implementación de proyectos y retos, así como la evaluación de competencias blandas, tal es el caso de assessment center que permite observar el desempeño de los estudiantes en situaciones similares a las laborales.

2.- Tendencias en la tecnología

La plataforma de aprendizaje adaptativo ayuda al estudiante a comprobar qué es lo que sabe y no de un tema concreto, comparar sus resultados con los de sus compañeros. Para los docentes, la Big Data y Analíticas de Aprendizaje, arroja datos valiosos sobre el proceso de aprendizaje de los estudiantes. También destaca el Mobile Learning.

3.- Laboratorios remoto y virtuales

Para consolidar los conocimientos es necesario aplicarlos en laboratorios reales, sin embargo no siempre están disponibles, lo cual restringe el aprendizaje. Por ejemplo, en octubre del año pasado nuestro director académico de Trujillo, Henry Gómez, viajó a Brasil a dictar el curso «Automatización de Sistemas Eléctricos de Potencia», la parte culminante de esta experiencia fue el acceso y el accionamiento remoto desde Brasil de un interruptor que  estaba  ubicado  en  la Subestación Didáctica  de  Tecsup  en  Perú.

4.- Realidad aumentada y virtual

Realidad aumentada es una tecnología que agrega información digital a elementos físicos del entorno, imágenes u objetos reales captados a través de algún dispositivo móvil, por ejemplo los estudiantes pueden ver cómo funcionan las máquinas desde adentro solo captando un papel impreso, mientras que la realidad aumentada supone la inmersión en la simulación digital.

5.- Fabricación digital

Ofrece una gran oportunidad para el desarrollo de la creatividad e innovación. En estos laboratorios los estudiantes hacen uso de las herramientas de fabricación digital tales como: software de diseño por computadora, impresora 3D, cortadora láser, ruteadoras CNC, electrónica digital y materiales compuestos para diseñar y desarrollar sus prototipos. Tecsup está afiliado a la red mundial de Fab Labs del Massachusetts Institute of Technology (MIT) de los EE.UU. integrada por más de 500 laboratorios desde el 2013.

Fuente de la Noticia:

http://laindustria.pe/noticia/tecsup-conozca-5-tendencias-de-la-educacin-en-el-mundo-18156

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Informe Resumen Learning Analytics en Educación y Formación

Presentamos el informe-resumen del estudio Research Evidence on the Use of Learning Analytics – Implications for Education Policy que, llevado a cabo por el Centro Común de Investigación (JRC) de la Comisión Europea, da respuesta a tres cuestiones clave sobre analíticas de aprendizaje:

  • ¿Cuál es la situación actual a nivel internacional de la implementación de las analíticas de aprendizaje en la educación y la formación, tanto en escenarios de aprendizaje formales como informales?
  • ¿Cuáles son las perspectivas de la implementación de las analíticas de aprendizaje en la educación y la formación en los próximos 10 a 15 años?
  • ¿Cuál es el potencial de las políticas europeas como guía y apoyo para la integración de las analíticas de aprendizaje para mejorar la educación en Europa?

Porque las analíticas de aprendizaje, aunque tienen su origen en el interés del sector comercial por interpretar los datos derivados de las actividades de los consumidores y así identificar sus tendencias de consumo y desarrollar estrategias de marketing, ya no son sólo exclusivas de ese sector. Desde el año 2011, en que se celebrara la primera conferencia anual de Analíticas de Aprendizaje, son un campo de investigación emergente que crece de manera significativa por la generalización de los Big data en la educación, de los Entornos Virtuales de Aprendizaje y del aprendizaje en línea, y por el interés que los diferentes países tienen en medir, demostrar y mejorar, tanto los resultados académicos de los estudiantes como los procesos de enseñanza y aprendizaje.

Precisamente en eso consisten las analíticas de aprendizaje. En medir, recopilar, analizar, y proporcionar informes a partir de los datos que los alumnos generan en sus procesos y contextos de aprendizaje, con el fin de comprenderlos y optimizarlos y, en definitiva, ofrecerles una experiencia de aprendizaje rica, personalizada, adaptada a sus intereses y necesidades individuales.

Por la cada vez mayor importancia otorgada a las analíticas de aprendizaje en todos los niveles educativos, se hace necesario ofrecer una respuesta a las tres preguntas mencionadas anteriormente. Y este estudio lo hace basándose en la evidencia, procedente de tres fuentes: un inventario de herramientas de analíticas de aprendizaje (resulta sorprendente el avance en este sentido) y de prácticas e iniciativas a nivel europeo e internacional; unos casos prácticos y un taller de expertos.

Descargar Informe Resumen Learning Analytics_JRC_INTEF 2017 (PDF)

Puedes descargar el informe original aquí:http://publications.jrc.ec.europa.eu/repository/bitstream/JRC104031/lfna28294enn.pdf

Fuente: http://blog.educalab.es/intef/2017/05/26/informe-resumen-learning-analytics-en-educacion-y-formacion/

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