Analítica de aprendizaje:
Diseño de una estrategia
Analítica de datos sobre un caso ficticio, donde se pretende estudiar el impacto de la metodología activa ABP.
1.Plantear datos
1.1.Tipo de datos
De Entrada:
  • Datos demográficos (edad, sexo, diversidad funcional…).
  • Información socioeconómica ( acceso a recursos tecnológicos).
Datos de Contexto:
  • Asistencia.
  • Clima escolar (A través de encuestas a estudiantes y familias).
Datos de Proceso:
  • Evaluaciones.
  • Pruebas diagnósticas iniciales.
  • Registros de participación en clase (observaciones).
  • Uso de plataformas educativas digitales (tiempo de utilización, actividades terminadas).
Datos de Resultado:
  • Calificaciones trimestrales y finales.
  • Competencias básicas y específicas.
Datos Valiosos
  • Indicadores de bienestar emocional (a través de encuestas)
1.2.Utilidad de los datos para alumnado, profesorado y centro
Utilidad para el alumnado
· Identificar alumnado con bajo rendimiento
· Conocer los hábitos de aprendizaje
· Contemplar ideas nuevas para la mejora
· Ofrecer una experiencia más personalizada
· Atender la intervención temprana
Para el docente
· Conocer el aprovechamiento, desenvolvimiento y satisfacción de los/as estudiantes
· Conocer la interacción que mantiene con el alumnado
· Predecir e intervenir ante cualquier riesgo académico
· Primar el apoyo al alumnado con dificultades
Para el centro
· Crear foros de discusión para comprender mejor la situación
· Tomar decisiones teniendo en cuenta los resultados y el comportamiento de los datos
· Promover la innovación en metodologías y tecnología para el aprendizaje
· Dar a conocer los cambios y promocionar el aumento de la productividad del mismo
2.Objetivos
1· Comprender el comportamiento de los alumnos en el trabajo grupal
2· Formular medidas para mejorar el proceso enseñanza-aprendizaje, evitando fracasos escolares en la utilización de ABP
3· Mejorar los apoyos a personas con diversidad funcional
4· Obtener una evaluación más objetiva
5· Mejorar el contexto y recursos de aprendizaje
6· Analizar el contenido del curso
7· Obtener información en cuanto al estado de ánimo y satisfacción del alumnado
2.1.Técnicas a utilizar para lograr esos objetivos
O.1. -Utilizar un análisis cuantitativo, al término de la evaluación. Dentro de la propia evaluación utilizar un análisis estadístico. Hacer análisis correlacional con los resultados obtenidos y la metodología ABP.
O.2. -Estadística Descriptiva: Calcular la media, mediana, desviación estándar y otras medidas para describir la distribución de las notas.
- Inferencia Estadística: Plantear hipótesis para comparar el rendimiento académico entre diferentes grupos de alumnos (por ejemplo, alumnos con conductas disruptivas ).
- Regresión Lineal: Modelar la relación entre las notas de la asignatura y otras variables, tipo tareas concluidas o la asistencia .
O.3. -Tablas de Contingencia: Cruzar las categorías de diversidad funcional con otras variables, como notas o cantidad de tareas entregadas y terminadas, para analizar relaciones.
- Pruebas de Hipótesis: Utilizar pruebas estadísticas para ver si se dan diferencias notables en el rendimiento académico entre alumnos con diversidad funcional.
O.4.-Estadística Descriptiva: Calcular la media, mediana, desviación estándar y otras medidas para describir la distribución de las notas.
- Estadística inferencial: Plantear hipótesis para comparar el rendimiento académico entre diferentes grupos de alumnos (por ejemplo, alumnos con conductas disruptivas ).
- Regresión Lineal: Modelar la relación entre las notas de la asignatura y otras variables, tipo tareas concluidas o la asistencia .
- Técnicas de Agrupamiento (Clustering): Identificar grupos de alumnos con perfiles de rendimiento similares.
O.5.-Matrices de análisis del contexto
Respecto de los recursos: Análisis de series temporales para proyecciones, modelos de optimización (pueden ser los algoritmos de programación lineal).
O.6. Técnicas NLP
O.7. Encuestas bienestar emocional; modelado estadístico para correlación con desempeño.
3. DELICATE
D (Determination): Determinación
¿Por qué queremos aplicar analíticas de aprendizaje?Porque queremos conocer el efecto del ABP en la mejora del aprendizaje.
E (Explain): Explicación
Tener la privacidad como referente, utilizando anonimización o pseudoanonimización según se considere.Hacer una adecuada selección de las fuentes de información
L (Legitimate): Legitimidad
Se nos permite utilizar todos los datos porque la analítica de aprendizaje así lo requiere. Siempre se tiene en cuenta la normativa vigente en materia de datos.
I (Involve): Implicación
Tener en cuenta todos y solicitar su colaboración.
C (Consent):
Tener autorización expresa de todas las personas implicadas.
A (Anonymise): Anonimización
Anonimizar datos antes de iniciar el proceso
T (Technical): Aspectos técnicos
Vigilaremos regularmente quiénes han accedido a los datos.
Actualización de los consentimientos si el análisis de datos cambia
El almacenamiento de los datos satisface los estándares internacionales de seguridad.
E (External): Externalización
Aseguraremos que los agentes externos satisfacen el marco regulatorio de nuestro centro y territorio.
Se trabajará con contrato para dejar claras las responsabilidades en materia de seguridad de datos.
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