Analítica de aprendizaje
Utiliza un análisis morfológico general (GMA) para dividir el dominio en seis "dimensiones críticas".
[15] En 2016, una investigación realizada conjuntamente por New Media Consortium (NMC) y EDUCAUSE Learning Initiative (ELI) -Programa Educause describe seis áreas de tecnología emergente que habrán tenido un impacto significativo en la educación superior y la expresión creativa para fines de 2020.
Utilizado para deducir eventos futuros estableciendo una variable previsible y aplicándola a un grupo reducido.
En el ámbito educativo se utiliza para identificar relaciones en modelos de comportamiento y detectar dificultades.
En este caso, la minería de datos educativa, clasifica los datos, los agrupa y establece una correlación, mientras que las analíticas de aprendizaje utilizan la predicción exitosa o no del desempeño del estudiante[22] lo que se traduce en un análisis predictivo.
Curso en línea abierto LAK13 para la Universidad de Texas en Austin y Edx (en inglés).
A través del seguimiento de citas, los científicos pueden observar cómo se disemina y valida la investigación.
Esto le confiere a Learning Analytics una idea central: datos aparentemente no relacionados pueden ocultar información crucial.
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Elaine Rich, en 1979, predijo que "las computadoras tratarán a sus usuarios como personas con distintas personalidades, objetivos, etcétera".
[36] Esta es una idea central no solo educativamente, sino también en el uso de la web en general, en la que la personalización es un objetivo importante.
[27] El modelado de usuarios se ha vuelto importante en la investigación de interacciones entre humanos y computadoras, ya que ayuda a los investigadores a diseñar mejores sistemas, al comprender cómo interactúan los usuarios con el software.
[27] Se conoce como hipermedia a un medio de información no lineal que incluye gráficos, audio, video, texto sin formato e hipervínculos.
El término se utilizó por primera vez en un artículo de 1965 escrito por el sociólogo estadounidense Ted Nelson.
Desde finales del siglo XX, el campo creció rápidamente, principalmente debido a que Internet impulsó la investigación sobre la adaptabilidad y, en segundo lugar, la acumulación y consolidación de la experiencia de investigación en el campo.
Durante el siglo XXI estos tres niveles se han mantenido relevantes para investigadores y educadores.
Al igual que con la analítica actual, KDD trata del desarrollo de métodos y técnicas para dar sentido a los datos.
[27]"Ahora mismo, especialmente gracias al éxito de iniciativas a gran escala como Coursera y Ed-X, los MOOC consisten en impartir cursos online gratuitos y con contacto directo a un gran público.
"[17]"La idea central del modelo MOOC es estimular a los individuos a que aprendan usando herramientas online de su propia elección, un sistema que se ha denominado «redes de aprendizaje personal».
[49] "Desde esta perspectiva no sorprende observar que las modalidades más exitosas de educación por internet y de e-learning son las que reflejan o incluso replican los sistemas preinternet: aulas, clases libros, etcétera.
La descripción del programa estableció que"(...) los datos sobre aprendizaje y aprendices se están generando hoy en una escala sin precedentes.
[56] En las redes sociales hay actores (individuos, comunidades o similares) que están conectados a través de relaciones que pueden ser débiles si son infrecuentes, no importantes o accidentales; fuertes en caso de múltiples interacciones.
[59] La analítica de aprendizaje social puede utilizar estos métodos para ayudar los estudiantes a desarrollar sus conversaciones hacia argumentaciones motivadas.
Por otra cuando el profesorado utiliza los resultados del análisis a fin de mejorar los cursos en línea.
[63] Zimmermann define el contexto como alguna información que caracteriza la situación de una entidad (por ejemplo un estudiante).
Se basa en cinco categorías: Asimismo, utilizó diferentes herramientas que sirven para examinar los contextos directamente conectados con la formación y favorecer la analítica de aprendizaje social: La Analítica de Aprendizaje ha sido aplicada para: Por lo general, se necesitarían al menos tres puntos de datos longitudinalmente para poder discernir una tendencia.
En estos sistemas, las tareas complejas se descomponen en componentes de conocimiento individuales, y se utiliza un modelo para seguir las acciones de los estudiantes y diagnosticar su estrategia para resolver un problema.
[81] Son aquellas que realizan labores de predicción, personalización y aprendizaje adaptativo, así como cartografía estructurada.
[82] En este contexto, el uso de mundos virtuales ofrece una oportunidad para la experimentación del alumno en un entorno inmersivo.
Los datos son recogidos desde diferentes contextos: administración, entorno de aprendizaje, interacción social, entre otros.
