¿Qué es la analítica de aprendizaje?

La analítica de aprendizaje describe el uso de datos para comprender las necesidades de los alumnos y, en consecuencia, mejorar los servicios educativos. Puede usarse para probar la efectividad de diferentes técnicas de aprendizaje, hacer seguimiento al progreso de los estudiantes e identificar áreas de mejora, y brindar a los educadores información sobre las tácticas más exitosas. La analítica de aprendizaje utiliza tecnologías como la minería de datos, la analítica y la inteligencia artificial (AI) para mejorar la experiencia de aprendizaje y brindar un mejor apoyo a los estudiantes con enfoques basados en datos. A través de la analítica de aprendizaje, las instituciones podrán observar una mejora en las calificaciones de los estudiantes, la retención y los porcentajes de graduación.

Diagrama de la analítica de aprendizaje

La analítica de aprendizaje se ocupa de recopilar datos escolares y universitarios, medir la comprensión y el éxito de los estudiantes en diferentes áreas o materias, y evaluar los recursos y las estrategias de seguimiento que funcionan mejor para los educadores. La analítica puede ayudar a los educadores a comprender las áreas problemáticas de los estudiantes y las oportunidades de aprendizaje. Es un enfoque educativo basado en datos porque no todos los estudiantes tienen los mismos problemas o aprenden de la misma manera. La analítica de aprendizaje les ayuda a los educadores a individualizar sus planes para abordar esas necesidades y desafíos específicos. Muchas plataformas brindan resultados personalizados y recomendaciones para los estudiantes que pueden ayudar a los docentes a desarrollar planes de futuras lecciones, pero también brindar a los estudiantes una mejor idea de dónde enfocar sus estudios.

La analítica de aprendizaje puede emplear macrodatos recopilados por escuelas, universidades, fuentes en línea, gobiernos y otras instituciones educativas. Al minar estos enormes orígenes de datos se obtiene una gran oportunidad para mejorar los resultados educativos. Desafortunadamente, estos recursos frecuentemente están desaprovechados, ya que la aplicación de la analítica de Big Data a entornos de aprendizaje es bastante nueva. Pero con más instituciones que contratan analistas para este propósito específico y más educadores comprometidos con la analítica de autoservicio, analítica de aprendizaje, continúa creciendo y utiliza datos para mejorar la educación.

Tipos de datos de aprendizaje para analizar

La analítica de aprendizaje se puede utilizar para comprender una variedad de datos educativos, incluidos, entre otros, los siguientes:

  • Encuestas de retroalimentación de estudiantes: los datos de encuestas de estudiantes y graduados pueden ser extremadamente valiosos para que las instituciones educativas evalúen el desempeño de los educadores, aborden áreas problemáticas y mejoren la satisfacción de los estudiantes.
  • Datos de admisión: a las universidades les suele interesar la cantidad de solicitudes que reciben, el porcentaje de personas aceptadas y la cantidad de estudiantes aceptados que asisten.
  • Calificaciones de exámenes: desde un nivel de rendimiento básico, los educadores pueden observar tendencias en las calificaciones de los exámenes como resultado de diferentes estrategias de aprendizaje.
  • Porcentajes de graduación: los porcentajes de graduación también se utilizan frecuentemente como base para que las instituciones comprendan su desempeño en un nivel más alto.
  • Participación de los estudiantes: el tipo de contenido en el que se interesan más los estudiantes y cómo se puede mejorar el contenido educativo para aumentar su participación.
  • Indicadores clave de rendimiento (KPI): mediciones del éxito de los estudiantes y la eficacia educativa.
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Beneficios de la analítica de aprendizaje

La analítica de aprendizaje beneficia tanto a los educadores como a los estudiantes. La analítica ayuda a proporcionar investigación sobre las mejores herramientas y estrategias para la enseñanza y ayuda a desarrollar nuevas y mejores formas de aprendizaje que mejoran significativamente la experiencia de los estudiantes. El impacto de estos cambios puede tener efectos de gran alcance en la sociedad, ya que más jóvenes se benefician de una educación personalizada, aumentando los porcentajes de graduación y difundiendo conocimientos.

A medida que crece el campo de la analítica de aprendizaje, las instituciones confían en estas prácticas para aprovechar al máximo sus recursos y cumplir con los resultados prometidos para el éxito de los estudiantes. Sería una oportunidad desaprovechada si las instituciones no invirtieran en la analítica ya que el rendimiento, en términos de desarrollo estudiantil y la mejora de la eficacia, es significativo.

En general, los principales beneficios de la analítica de aprendizaje son:

  • Aprovechar al máximo los recursos limitados: la analítica puede ayudar a los establecimientos educativos con recursos limitados a administrarlos de una manera más inteligente y basada en datos. También se puede maximizar el impacto de los recursos, garantizando que los más valiosos estén disponibles y quitando prioridad a otros menos necesarios.
  • Aumentar la responsabilidad: usualmente, el estado, los padres o los propios estudiantes (que desean obtener el máximo valor de su educación) asignan toda la responsabilidad a los educadores. La analítica puede ayudar a cuantificar ese valor y medir la mejora a lo largo del tiempo para que los educadores puedan brindar apoyo según el impacto que tienen en el desempeño de los estudiantes.
  • Compartir resultados: otro beneficio de la analítica de aprendizaje es la mayor transparencia que proporciona en torno a la educación. Esta apertura puede conducir a mejores métodos de aprendizaje no solo en la institución sino en muchos centros educativos que implementan los hallazgos de dichos programas analíticos.
  • Educación basada en datos: la analítica de aprendizaje ayuda a eliminar las conjeturas en la educación, ayuda a los educadores a comprender completamente a sus estudiantes y a tomar decisiones informadas sobre cómo abordar sus mayores desafíos y áreas de desarrollo.
  • Empoderar a los estudiantes: uno de los beneficios más grandes y más desapercibidos en la analítica de aprendizaje es que el aprendizaje vuelve a las manos de los estudiantes. Permite empoderar a los estudiantes para que comprendan lo que no comprendían y para que usen esa información con el fin de revisar sus propias estrategias de estudio dentro y fuera del aula.

Cómo implementar la analítica de aprendizaje

Se deben considerar varios factores al implementar la analítica de aprendizaje, entre otros:

  • Analítica de autoservicio: si una institución educativa está buscando implementar un programa de analítica para que los educadores realicen un seguimiento del progreso de los estudiantes, la solución deberá ser verdaderamente de autoservicio y los educadores deberán estar debidamente capacitados en todos sus componentes. Además, para que un programa de este tipo tenga éxito, la organización deberá promover una cultura basada en datos en la que los educadores y los directores de la institución se comprometan a utilizar los datos frecuentemente y de manera adecuada para impulsar el cambio. Asegurar la adopción generalizada del programa de analítica es esencial para el éxito de la iniciativa.
  • Comunicación entre analistas y educadores: si la institución contrata analistas dedicados o incluso subcontrata el servicio, deben existir canales abiertos de comunicación entre los analistas y los educadores que utilizan los datos. Los educadores necesitarán instrucción y capacitación para usar los datos y deberán comprender cómo aprovechar de manera eficaz la información que se les brinda y cómo hacer más preguntas para que los analistas las investiguen.
  • Privacidad de datos: las instituciones educativas no están exentas de las regulaciones de privacidad de datos y deberán cumplir con las normas gubernamentales para recopilar, analizar, usar y compartir datos de estudiantes y educadores. Es importante que los educadores que manejan datos conozcan las normas de privacidad y estén debidamente capacitados sobre cómo mantener la privacidad de la información personal. Por ejemplo, cuando los datos se comparten externamente, las instituciones deberán asegurarse de que sean anónimos para que la información personal de los estudiantes y educadores esté protegida.
  • Automatización con Machine Learning: algunas instituciones pueden incluso considerar automatizar el proceso de análisis de datos de los estudiantes e informar sobre esos descubrimientos. Con Machine Learning, las soluciones analíticas pueden profundizar en preguntas predeterminadas, hacer recomendaciones para mejorar las acciones futuras del estudiante o educador, e incluso enviar alertas o notificaciones automáticas si una área de aprendizaje necesita atención especial.