3 aproximaciones al análisis de datos educativos

3 Aproximaciones al análisis educativoAntes de definir la estrategia de análisis de datos del aprendizaje en tu proyecto de centro considera las siguientes preguntas:

1.- ¿Qué significado tiene para ti analizar datos educativos?

2.- ¿Qué aspectos quieres mejorar de tu centro educativo?

3.- ¿Qué estrategia quieres abordar para mejorarlos?

Las dos primeras preguntas tienen un matiz personal y de centro que requieren de una seria reflexión antes de abordar la tercera. La respuesta a la tercera pregunta requiere de una decisión en base a las posibilidades disponibles y a la respuesta de las dos primeras.

En el análisis de datos educativos puedes encontrar 3 aproximaciones que marcarán el carácter de tu estrategia. El propósito de las tres es el mismo. Son la metodología, procesos y técnicas utilizadas lo que caracteriza a cada una de ellas.

Educational Data Mining. Consiste en aplicar técnicas de minería de datos (clustering, clasificación, reglas de asociación…) en grandes cantidades de datos educativos. Su objetivo es predecir mediante la creación de modelos con el fin de mejorar los procesos relacionados con los distintos roles educativos. Por ejemplo, puede recomendar a los alumnos qué recurso o tarea consultar a continuación, ayudar a los administradores a mejorar los cursos o detectar y avisar a los profesores de posibles alumnos en riesgo de suspenso. Lectura recomendada: Handbook of Educational Data Mining (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series)

Academic Analytics. Consiste en aplicar técnicas de Business Intelligence para ayudar al centro a tomar decisiones estratégicas cuyo principal propósito es la mejora del contexto y procesos educativos. El proceso consiste en encontrar insights accionables mediante la definición de métricas, recolección, análisis, informe de datos y/o predicción para actuar en relación a la estrategia de negocio.

Learning Analytics. Consiste en un proceso cíclico. En el primer paso se definen una serie de métricas. A continuación se coleccionan datos de los alumnos y el contexto a partir de las mismas. Finalmente se analizan y se generar informes decisionales. Su propósito es entender y mejorar los procesos y entornos donde se produce enseñanza-aprendizaje para ayudar a tomar decisiones accionables.

 

Fuente de la imagen:Designed by Freepik

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Daniel Amo Filvà

Profesor apasionado de las tecnologías. Creo en la Analítica del Aprendizaje para la mejora del contexto educativo. Investigo en e-learning, escribo, comparto conocimiento y practico el aprendizaje extremo.

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