<div dir="ltr"><div class="gmail_quote"><div text="#000000" bgcolor="#FFFFFF"><p><br></p><p>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. </p><p>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.</p><p>Cordialmente</p><p>Omar Gil <br></p><p>------------------------------------<br></p>
<p><i><b>Analítica del Aprendizaje</b></i></p>
<p><font size="3">El uso cada vez
mayor de la tecnología en el ámbito de la educación, en especial
los <i><b>Ambientes Virtuales de Aprendizaje</b></i><i> (LMS),</i>
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.</font></p>
<p><font size="3">Comúnmente con
<i><b>Analítica del Aprendizaje</b></i><i> o </i><i><b>Análisis
del
Aprendizaje</b></i> <i>(LA)</i> 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.</font></p>
<p><font size="3">Se emplean tanto
para analizar el nivel de </font><em><font size="3">partida</font></em><font size="3">
de los estudiantes, como el de </font><em><font size="3">progreso</font></em><font size="3">
y el de </font><strong><font size="3">finalización</font></strong><em><font size="3">,
también</font></em><font size="3">
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
</font><em><font size="3"><span style="font-style:normal">evolucionan</span></font></em><em><font size="3">
</font></em><font size="3">a
través de planes de estudio digitales con el fin de personalizar
su
aprendizaje. Los estudiantes aplican el análisis de aprendizaje
para
</font><strong><font size="3">planificar</font></strong><font size="3">
sus metas educativas y realizar un </font><strong><font size="3">seguimiento</font></strong><font size="3">
de su propio progreso.</font></p>
<p><font size="3">En general se
reconocen cuatro niveles de análisis: </font>
</p>
<ul>
<li>
<p style="margin-bottom:0cm"><font size="3">Descriptivo: se
utilizan datos históricos, identificando comportamientos y
mostrando comportamientos, el objetivo es realizar una
instantánea de la situación para poder tomar decisiones. </font>
</p>
</li>
<li>
<p style="margin-bottom:0cm"><font size="3">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. </font> </p>
</li>
<li>
<p style="margin-bottom:0cm"><font size="3">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. </font> </p>
</li>
<li>
<p><font size="3">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.</font></p>
</li>
</ul>
<p><font size="3">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.</font></p>
<p><b><font size="3">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 e</font>l
Núcleo Interdisciplinario de Recursos Educativos Abiertos y
Accesibles (REA).</b></p>
<p><b>Si da tiempo podemos conversar sobre el tema: </b><font size="3">¿La
adopción de este tipo de análisis puede colaborar en enfrentar
desafíos clave de los sistemas de enseñanza tales como: calidad,
equidad, y eficiencia? (“</font><code><font size="3">Analíticas
de aprendizaje para el sur global”, Lim, C. P., y Tinio, V. L.
(Eds.). (2018)
</font></code><a href="https://digital.fundacionceibal.edu.uy/jspui/handle/123456789/279" target="_blank">https://digital.fundacionceibal.edu.uy/jspui/handle/123456789/279</a><font size="3">)</font></p>
<ul>
<li>
<p style="margin-bottom:0cm"><font size="3">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.</font></p>
</li>
<li>
<p style="margin-bottom:0cm"><font size="3">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.</font></p>
</li>
<li>
<p><font size="3">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. </font>
</p>
</li>
</ul>
<p>------------------------------------<i><b><br>
</b></i></p>
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