[Todos CMAT] Seminario: analitica del aprendizaje

[Omar Gil]

El viernes 15 de noviembre, a las 10:30, en el salón 725 (beige) de la
Facultad de Ingeniería, Libertad Tansini (INCO) expondrá sobre "Analítica
del aprendizaje". La charla se enmarca en el seminario inicial de formación
de ayudantes del IMERL.

Dado su potencial interés para una comunidad más amplia, hacemos llegar
esta convocatoria al conjunto de docentes de Matemática de las Facultades
de Arquitectura, Diseño y Urbanismo, Ciencias e Ingeniería.

Cordialmente

Omar Gil

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*Analítica del Aprendizaje*

El uso cada vez mayor de la tecnología en el ámbito de la educación, en
especial los *Ambientes Virtuales de Aprendizaje** (LMS),* ha dado lugar a
una recopilación de datos sin precedentes sobre diversos aspectos del
aprendizaje, la enseñanza y los sistemas educativos. Para hacer frente a
los desafíos, la mayoría de los sectores de la educación del mundo han
reconocido el potencial que tiene analizar los datos mediante diferentes
métodos de análisis de datos.

Comúnmente con *Analítica del Aprendizaje** o **Análisis del Aprendizaje*
*(LA)* nos referimos a la medición, recopilación, análisis y presentación
de datos sobre los estudiantes, sus contextos y las interacciones que allí
se generan, con el fin de comprender el proceso de aprendizaje que se está
desarrollando y optimizar los entornos en los que se produce. Las
interacciones abarcan todos los niveles; estudiante-profesor,
profesor-estudiante, estudiante-contenido y también entre estudiantes.

Se emplean tanto para analizar el nivel de *partida* de los estudiantes,
como el de *progreso* y el de *finalización**, también* para que los
profesores, tutores, y los propios estudiantes pueden tomar las medidas
necesarias para garantizar el mejor aprendizaje. Los maestros y los tutores
emplean las analíticas de aprendizaje para entender cómo los estudiantes y
grupos de estudiantes *evolucionan* a través de planes de estudio digitales
con el fin de personalizar su aprendizaje. Los estudiantes aplican el
análisis de aprendizaje para *planificar* sus metas educativas y realizar
un *seguimiento* de su propio progreso.

En general se reconocen cuatro niveles de análisis:

   -

   Descriptivo: se utilizan datos históricos, identificando comportamientos
   y mostrando comportamientos, el objetivo es realizar una instantánea de la
   situación para poder tomar decisiones.
   -

   Diagnóstico: los datos históricos pueden medirse con otros datos para
   responder a la pregunta de por qué sucedió algo, para esto se buscan
   dependencias e identifican patrones.
   -

   Predictivo: creación de modelos que permiten vaticinar lo que va a
   ocurrir con antelación. Su propósito es hacer pronósticos. Está basada en
   métodos matemáticos avanzados como la estadística o el aprendizaje
   automático para predecir los datos que faltan y describir lo que va a
   suceder. Busca extraer conocimiento en forma de patrones, modelos o
   tendencia.
   -

   Prescriptivo: analiza los datos para encontrar cuál es la solución entre
   una gama de variantes. Su tarea es optimizar recursos y aumentar la
   eficiencia operativa.

LA puede verse también como una analítica masiva de datos personalizados,
utilizando algoritmos ya existentes pero con herramientas debidamente
orientadas por las teorías del aprendizaje personalizado, por técnicas
pedagógicas y algoritmos propios de la Minería de Datos se puede obtener
informaciones para ajustar mejor la intervención educativa, para mejorar el
rendimiento de los alumnos, su satisfacción, y del programa educativo. Se
trata también de interpretar los datos con el fin de crear una
retroalimentación y enfocar la información relevante hacia los objetivos
organizacionales, trabajando sinérgicamente.

*En la presentación veremos las motivaciones para la adopción de LA,
algunas definiciones y casos de estudio en los que hemos trabajado desde el
Inco en el Grupo de Sistemas de Información Semánticos (SIS) y con otros
grupos de investigación como el Núcleo Interdisciplinario de Recursos
Educativos Abiertos y Accesibles (REA).*

*Si da tiempo podemos conversar sobre el tema: *¿La adopción de este tipo
de análisis puede colaborar en enfrentar desafíos clave de los sistemas de
enseñanza tales como: calidad, equidad, y eficiencia? (“Analíticas de
aprendizaje para el sur global”, Lim, C. P., y Tinio, V. L. (Eds.). (2018)
https://digital.fundacionceibal.edu.uy/jspui/handle/123456789/279)

   -

   La calidad se refiere a la medida en que los sistemas y los centros de
   enseñanza proporcionan experiencias de aprendizaje y logros compatibles con
   las necesidades específicas de determinados educandos en situaciones
   específicas.
   -

   La equidad está vinculada con con el logro educativo general de los
   diferentes grupos, basado en factores como el género, los ingresos, la
   ubicación geográfica, la condición de minoría y las discapacidades.
   -

   La eficiencia es un indicador económico de la educación y tiene
   dimensiones internas y externas: la eficiencia interna tiene por objetivo
   aumentar el efecto en los resultados (por ejemplo, los logros del
   aprendizaje y la empleabilidad) de los recursos invertidos en educación,
   mientras que la eficiencia externa trata de optimizar los beneficios de los
   resultados de un sistema educativo.

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