E-Learn Special Edition : Analítica del Aprendizaje

EDICIÓN ESPECIAL www.elearnmaga zine.com

P. 14

P. 20

P. 24

Entrevista:

Infografía:

Mesa Redonda:

Niall Sclater - Consideraciones éticas

Diez razones para implementar analítica

Analítica del aprendizaje alrededor

sobre la analítica del aprendizaje

del aprendizaje en instituciones educativas

del mundo: experimentos y retos

ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE:

use los datos y optimice las experiencias educativas

que busca la colaboración entre la comunidad de la enseñanza y del aprendizaje. E-Learn es el espacio ideal para que los educadores compartan ideas, perspectivas y prácticas con el fin de mejorar el éxito del estudiante.

¿Quiere participar?

Nos gustaría escuchar de usted Comparta su experiencia en una entrevista, su perspectiva en una columna o su campo de trabajo en un artículo. Usted puede sugerir nuestro siguiente tema, solo debe contactar a nuestro equipo.

Escríbanos a elearn@blackboard.com para más información.

Carta editorial LA ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE HA SIDO TENDENCIA

y retos que afronta la analítica del aprendizaje hoy en día y

en los últimos años. A pesar de que sigue siendo

nos aclara que la analítica no puede reemplazar el criterio

un campo en crecimiento, algunos países han

humano, sino que es una herramienta informativa. Descubra

adoptado esta tecnología más rápido que otros y

cómo las instituciones pueden interpretar los datos obteni-

algunos hasta ahora han empezado a descubrir

dos, las posibilidades de los profesores para analizar futuras

sus posibilidades. Una cosa si es segura: La

perspectivas y cómo identificar las barreras institucionales.

analítica del aprendizaje está aquí para quedarse.

Conozca cómo el Dr. John Whitmer y su equipo de Las instituciones educativas usan la analítica

científicos están desarrollando y mejorando nuevas

del aprendizaje para utilizar los datos que nunca

funciones para servir a la comunidad educativa y

han sido tratados y convertirlos en conocimiento

obtener mejores resultados en el aprendizaje. Obtenga

accionable para mejorar los resultados en toda la

información sobre cómo la democratización de los datos

institución. Desde administrativos, profeso-

puede beneficiar a los estudiantes y profesores y conozca

res y estudiantes, esta visión puede mejorar el

como ve a las instituciones, educadores y estudiantes

rendimiento institucional y ayuda a superar

con relación a esta tecnología en un futuro cercano.

los desafíos que hoy enfrenta la academia.

Tome en cuenta las consideraciones éticas relacionadas Nuestro objetivo en Blackboard es proveer

con la analítica del aprendizaje, y explore 10 factores por

continuamente información actualizada y rele-

los cuales las instituciones de educación superior deberían

vante sobre el tema. La analítica del aprendizaje

implementar esta tecnología. Examine los conocimientos y

promete involucrar a los profesores y estudian-

experiencias de expertos en tres distintas regiones, y aprenda

tes para mejorar los resultados educativos y

cómo la Concorida University Wisconsin está aprovechan-

lograr el éxito institucional. Con eso en mente,

do el poder de la analítica del aprendizaje para identificar

hemos reunido aquí, información significativa

a los estudiantes en riesgo y ayudarlos a tener éxito.

que puede ayudarlo a lo largo de este viaje.

Esperamos que encuentre esta información oportuna y valiosa, Comenzamos el recorrido con una pieza que

y como siempre invitamos a los miembros de la comunidad

presenta Timothy Harfield, Blackboard’s senior

de la enseñanza y el aprendizaje a compartir sus experiencias,

product marketing manager, donde nos muestra

practicas e ideas para el beneficio de todos. Si está interesado

su punto de vista acerca de las posibilidades

en compartir su historia, nos gustaría escuchar de usted.

Atentamente, Equipo E-Learn

UNA INICIATIVA GLOBAL Y ABIERTA DE BLACKBOARD

Para cualquier inquietud o correspondencia editorial, dirigirse a: elearn@blackboard.com

EDI TO R

PR ODU C C I Ó N

Manuel Rivera

Carolina Pintor

C OR R EC CI Ó N D E EST I LO

AG R A D EC I M IE N TOS

María José Correa

Katie Blot, Phill Miller, Katie Gallagher,

PER I O D I STAS

Carl Marrelli, Lynn Zingraf, Timothy Harfield,

Priscila Zigunovas, Leonardo

John Whitmer.

Tissot, Cristina Wagner.

PR OY EC TOS S E M AN A FOTO GR A FÍ A Editor de fotografía AFP DIRECCIÓN DE ARTE TRiiBU Estudio Camilo Higuera, Enny Rodríguez, Camila Mejía, Laura Naranjo, David Peña, Juana Molina.

Mario Inti García Mutis

Tabla de Contenido Analítica del aprendizaje / Febrero 2018

Analítica del aprendizaje: Posibilidades y retos para la ciencia de los datos en la educación superior........... 4 La analítica del aprendizaje para mejorar la calidad de la enseñanza.........................10 Consideraciones éticas sobre la analítica del aprendizaje.................... 14 Diez razones para implementar analítica del aprendizaje en instituciones educativas............................. 20 Analítica del aprendizaje alrededor del mundo: experimentos y retos............. 24 El camino al éxito de Concordia University Wisconsin hacia un récord de retención estudiantil.............. 30

©2018 E-Learn algunos derechos reservados. Las opiniones expresadas en esta revista son de los autores y no reflejan opiniones, políticas o posiciones oficiales de Blackboard. Las declaraciones sobre futuros, planes o prospectos son hechas en la fecha presente y no pretenden ser una predicción de eventos futuros. No asumimos ninguna obligación de actualizar cualquier declaración en cualquier momento.

E - L E AR N

Patrocinado por Blackboard

Timothy Harfield Senior Product Marketing Manager para Blackboard Analytics en Blackboard Inc.

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A N Á L I S I S D E E X PE R TO

Analítica del aprendizaje: posibilidades y retos para la ciencia de los datos en la educación superior A pesar de ser un concepto relativamente nuevo, las instituciones de educación superior consideran que la analítica del aprendizaje constituye un recurso muy útil para mejorar la toma de decisiones y obtener mejores resultados. por: priscila zigunovas

“LO QUE SE MIDE, SE ADMINISTRA”. LOS INVESTIGADORES Y

sobre el número de personas al alcance de las

estudiosos de la analítica del aprendizaje usan esta cita de Peter

instituciones, sino que también, limita su capa-

Drucker, padre de la gerencia moderna, para ilustrar cómo los

cidad de interactuar con los alumnos cara a ca-

datos pueden servir como apoyo para tomar decisiones, una

ra; la analítica del aprendizaje puede ser la clave

práctica que podría beneficiar a muchas instituciones educativas.

para superar este reto. Según Harfield, quien

“La medición es clave para poder administrar apropiadamente

estudió filosofía y sociología y ha realizado nu-

nuestros sistemas, procesos y el éxito de nuestros estudiantes, ya

merosas publicaciones sobre cómo se puede uti-

que nos da acceso a información y conocimiento aplicable para

lizar la analítica del aprendizaje para garantizar

obtener ciertos resultados”, dice el doctor Timothy Harfield,

el éxito del estudiante con valores humanistas,

Senior Product Marketing Manager de Blackboard Analytics.

“mientras más aumenta la escala y mayor es la asincronía de la educación, más

El reto más grande para la educación en los últimos años ha

crece la importancia de la analítica como

sido el aumento de su escala, la cual no solo tiene un impacto

herramienta de apoyo para prácticas de

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E - L E AR N

enseñanza y aprendizaje de alta calidad capaces de

tasa de innovación resultó no ser tan rápida como

satisfacer las necesidades de los estudiantes opor-

las instituciones esperaban, la emoción inicial se

tunamente”. Sin embargo, la mayoría de las institucio-

convirtió en decepción. En efecto, los datos en sí

nes aún no explotan todas las bondades de la analítica.

mismos no alcanzan para desarrollar iniciativas con un impacto significativo: se requiere un alto

Grandes esperanzas

nivel de dedicación por parte de las instituciones.

La analítica del aprendizaje es aún muy joven como campo

Ya con esta etapa superada, el futuro de la analíti-

y c omo disciplina, puesto que apenas cuenta con seis años

ca del aprendizaje promete mucho. “Ahora que las

de existencia; por ello, las instituciones e investigadores

instituciones, medios y proveedores tienen expec-

continúan experimentando de diversas formas con esta

tativas más realistas, estamos mejor informados

herramienta. De acuerdo con Harfield, durante los últimos

y podemos ponernos manos a la obra. Tenemos la

años algunas instituciones han tenido mucho éxito al im-

madurez suficiente para saber qué se debe hacer

plementar la analítica, mientras que otras se decepcionaron

para obtener resultados reales”, nos dice Harfield.

y ahora dudan de las posibilidades que ésta brinda. “Un día amanecimos con acceso a todo tipo de datos, y todos

El criterio humano aún es clave

nos emocionamos. Había muchas expectativas y promesas, pero poca claridad sobre qué era realmente posible y cómo

Para Harfield, la analítica es nada más y nada

las instituciones podían sacar provecho de los datos”.

menos que la representación visual de la información evaluada. Sin embargo, capturar la

Todas las novedades que plantea esta área y la falta de experien-

actividad como datos para luego transformarla

cia de las instituciones, administradores y usuarios, proveedo-

en representaciones visuales, tales como tablas,

res e investigadores, llevaron a que ninguno pudiera discernir

cuadros y gráficos, necesita del criterio humano,

cuáles podían ser las políticas y prácticas capaces de garantizar

y las instituciones deben tener eso claro. En

el éxito de una iniciativa de analítica. Con el tiempo, cuando la

la experiencia de Harfield, las instituciones más efectivas en el manejo de la analítica del aprendizaje cuentan con profesionales pru-

La analítica del aprendizaje está en boga y las posibilidades que ofrece son amplias. Las instituciones y profesionales de la educación pueden sacar provecho de esta potente tecnología, pero no deben olvidar nunca que cualquier trabajo con datos también requiere de la inteligencia humana.

dentes que estudian los datos en un contexto de conocimiento profundo de los estudiantes, prácticas institucionales y factores culturales.

“La analítica no es una excusa para dejar de pensar, evaluar y tomar decisiones, sino una herramienta informativa que se debe estudiar junto con otras fuentes de conocimiento, incluyendo el juicio humano resultante de la experiencia, dirigido a resolver problemas específicos”, explica Harfield.

“La analítica no fue concebida como una forma de reemplazar el criterio humano: es una forma de información para interpretar, y eso requiere raciocinio humano.”

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FOTOS: AFP Tami Chappell

A N Á L I S I S D E E X PE R TO

Identificar las barreras institucionales

tal que los datos disponibles puedan responderlas y, por último, concebir estrategias capaces de nutrir y mejorar los resultados deseados por las instituciones con base en

Con el tiempo, las instituciones usarán los datos

todo lo anterior. “No debemos olvidar que la universidad

para fundamentar sus decisiones con cada vez más

es una institución muy antigua y, como tal, es extrema-

frecuencia. Uno de los retos más grandes para ellas

damente compleja; esto hace que para el estudiante sea

es evitar abrumarse por la cantidad de datos, por

difícil moverse dentro de ese contexto”, explica Harfield.

lo cual es importante invertir en estructuras como repositorios de datos, los cuales permiten acceso a

El resultado más común se expresa en una paradoja: las ins-

la información cuando sea necesario. “Sin embar-

tituciones quieren que sus estudiantes tengan éxito, pero su

go, luego de invertir en esa infraestructura, deben

complejidad crea barreras sistemáticas que evitan tal éxito. La

olvidarse de los datos y concentrarse en la pregunta

analítica puede ser la fuente de datos necesarios para identificar

clave, como ‘¿Cuáles son los problemas que debe-

esos obstáculos, lo cual generaría un impacto positivo tanto

mos revolver a nivel institucional?’”, dice Harfield.

sobre el éxito del estudiante como sobre el de las instituciones.

“La analítica, por así decirlo, es una especie de espejo

El experto sugiere basarse en esa pregunta,

para las instituciones: les permite observar su propio

y pensar en cómo reformularlas de manera

funcionamiento a nivel global e identificar cómo los

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E - L E AR N

estudiantes se ven sistemáticamente beneficiados o

que los estudiantes que emplearon una herra-

afectados por su funcionamiento”, explica Harfield.

mienta de retroalimentación llamada “Check my Activity” tenían 1,92 veces más oportunidades

Posibilidades para los profesores

de obtener una calificación de ‘C’ o superior en comparación con los estudiantes que no

Una de las maneras en las que los profesores están utili-

usaron la herramienta.1 “Además, realizamos

zando la analítica para mejorar sus cursos consiste en crear

una investigación junto con la Universidad de

soluciones para identificar estudiantes en riesgo. Esto

Michigan la cual mostró que los beneficios del

podría automatizarse con el uso de analítica predictiva

acceso a este tipo de analítica para estudian-

con Blackboard Predict, así como con herramientas como

tes tienen un efecto desproporcionado sobre

Retention Center en Blackboard Learn 9.1. Esta herramienta

los estudiantes con desempeño bajo: es decir,

permite a los profesores establecer un umbral guiado por los

la analítica está ayudando a los estudiantes

factores que consideren más importantes y al mismo tiempo

que nos interesa ayudar”, dice Harfield.

monitorear a los estudiantes según sus necesidades. “Acceder a este tipo de información sobre actividad estudiantil y las

Según el experto, a nivel pedagógico, la analítica

consecuencias de esa actividad para su éxito importan menos

del aprendizaje brinda a los profesores una

cuando se está en un aula de clase, pero se vuelven clave en

oportunidad de crear asignaciones muy intere-

cursos y clases en línea muy numerosas, donde no hay con-

santes como, por ejemplo, analizar los datos de

tacto directo”, dice Harfield. La asesoría proactiva con analí-

analítica accesibles para los estudiantes. “Sabe-

tica predictiva será una tendencia predominante en el futuro,

mos que el sólo hecho de presentar información

pues ayuda a los instructores e instituciones a determinar

a los alumnos no tiene impacto alguno sobre

cuáles son los estudiantes en riesgo antes que se descarrilen.

su comportamiento, pero la oportunidad de reflexionar activamente sobre esos datos y lo que

Harfield recuerda que la razón por la cual la asesoría acadé-

implican para ellos sí lo tiene”, dice Harfield.

mica tradicional no funciona es porque los estudiantes que suelen necesitarla más (estudiantes de bajos ingresos, de

Con la vista puesta en el futuro

primera generación y de minorías) son quienes menos probabilidades tienen de buscar ayuda. “La analítica predictiva

Aunque aún hay muchas preguntas sin

nos puede ayudar a identificar estudiantes en riesgo

respuesta sobre el uso de los datos en la

con antelación, antes que reprueben o abandonen los

educación, también existen muchas opor-

cursos”, explica Harfield. Se puede citar a esos estudian-

tunidades de innovación pedagógica para el

tes a hablar con los profesores, profesionales en éxito del

uso de la analítica del aprendizaje que los profe-

estudiante, consejeros académicos o capacitadores para ayu-

sores, instructores y capacitadores no han aprove-

darles a entender las posibles barreras que podrían encontrar,

chado. En el futuro, a Harfield le gustaría ver más

así como para desarrollar estrategias para que las superen.

reflexión e investigación sobre cómo aprovechar estas nuevas tecnologías analíticas. “Me emociona

Otra forma de emplear la analítica es dándole acceso a los

imaginar el avance de la tecnología y las maneras

estudiantes a su propia información para generar un sentido

en las que podremos adaptar nuestras estrategias,

de aprendizaje auto-regulado, un área en la cual la investiga-

enfoques y maneras de concebir la pedagogía

ción ha dado resultados muy interesantes. John Fritz, de la

para emplear esas tecnologías en beneficio de los

University of Maryland, Baltimore County (UMBC), encontró

estudiantes más efectivamente”, dice el experto.

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A N Á L I S I S D E E X PE R TO

Entienda cómo funciona la tecnología de la analítica La solución de Blackboard que se enfoca en el uso de datos para impulsar la innovación en la educación se llama Analytics for Learn, y fue diseñada para ayudar a los administradores, diseñadores de contenido educativo y profesores a identificar estudiantes en riesgo y optimizar los ambientes de aprendizaje dentro de las universidades en aras de obtener mayores tasas de éxito del estudiante.

Analytics for Learn incluye tres características notables: la agregación de datos, la posibilidad de realizar estudios longitudinales y la capacidad de combinar datos de múltiples fuentes. A continuación, encontrará una breve descripción de cada uno de esos conceptos.

1

2

3

DATOS AGREGADOS

ESTUDIO LONGITUDINAL

COMBINACIÓN DE DATOS

El Sistema de Gestión de Aprendizaje(LMS) registra toda la actividad de los estudiantes, hasta el último clic. “De estos datos surgen tablas muy complejas que dificultan la escritura de consultas. Además, escribir estas consultas tan complejas implica el riesgo de sobrecargar el sistema operativo”, explica Harfield. Al utilizar Analytics for Learn, el flujo de datos se envía a otro sistema y se transforma, para asegurar el fácil acceso a esa información.

Dado que mantener datos requiere de un enorme espacio de almacenamiento, la mayoría de los LMS suelen almacenar la información por períodos cortos, generalmente uno o dos años. “Sin embargo, al almacenar esa información en un repositorio o sistema distintos, como Blackboard Analytics for Learn, es posible recolectar información y analizar patrones a lo largo de varios años”, explica Harfield.

NUEVA VERSIÓN

La versión 4.3.5 de Analytics for Learn ofrece soporte para Rubrics y Tool Detail.

DE MULTIPLES FUENTES

Analytics for Learn hace posible combinar información no solo desde el LMS, sino también desde el sistema de información estudiantil. “Esto nos permite hacer cosas muy interesantes, todo en aras de entender comportamientos específicos implementando factores demográficos y otra información que sólo se almacena dentro del sistema de información estudiantil”, dice Harfield.

Además, algunas instituciones han empezado a integrar datos de otras herramientas y sistemas de aprendizaje.

FUENTE 1.Fritz, J. (2013, April 30). Using Analytics at UMBC: Encouraging Student Responsibility and Identifying Effective Course Designs. Retrieved November 8, 2017, from https://www.educause.edu/ir/library/pdf/ERB1304.pdf.

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Patrocinado por Blackboard

La analítica del aprendizaje para mejorar la calidad de la enseñanza A medida que avanza la investigación y la implementación de la analítica del aprendizaje, vamos vislumbrando cómo las funciones basadas en datos serán esenciales para ayudar a instructores y estudiantes a tomar mejores decisiones en el futuro. por: priscila zigunovas

LA ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE Y LAS CONCLUSIONES

perfeccionar atributos existentes, así como desarro-

sobre el comportamiento de los estudiantes,

llar nuevas funciones de análisis”, explica Whitmer.

basadas en datos, se han convertido en una nueva forma de conocimiento que no estaba disponible

La evolución de la recopilación de datos

antes de la aparición de las tecnologías educativas y su profunda integración en el aula de clases. Al

Antes de que surgiese la analítica del aprendizaje y debido a la

menos esa es la opinión del Dr. John Whitmer,

dificultad que significaba acceder a datos sobre comportamien-

Analytics and Research Director para Blackboard.

to a gran escala, la investigación sobre el uso de la tecnología académica en el campus dependía generalmente de encuestas y

Whitmer encabeza un equipo de analistas

entrevistas a estudiantes, que no siempre eran muy exactas. En

científicos distribuidos por todo el mundo

efecto, las tasas de respuesta eran bajas y los estudiantes que se to-

quienes están dedicados a la investigación y al

maban la molestia de responder estaban parcializados y a menudo

análisis de datos. Estos científicos especializa-

resultaban ser usuarios expertos o gente con opiniones extremas.

dos en estadística, formados en computación y aprendizaje con herramientas tecnológicas y con

El campo de la analítica del aprendizaje crea

una amplia experiencia en aprendizaje en línea,

y aplica nuevas técnicas estadísticas para

se dedican a buscar respuestas a interrogantes

ayudar a los investigadores a entender en

relacionados con la forma en que instituciones,

profundidad lo que ocurre en la clase.

estudiantes e instructores usan este tipo de productos, en colaboración con los equipos de

“La analítica del aprendizaje nos ofrece una nueva forma de

Gerencia y Diseño de Productos de Blackboard.

conocer lo que ocurre en la clase y esto, a su vez, nos permite crear mejores materiales de aprendizaje y experiencias

“Analizamos la forma en que profesores y

educativas, así como interactuar con estudiantes duran-

estudiantes usan nuestros productos para

te la clase, intervenir en el momento en que aún se puede

ayudarlos a tomar decisiones sobre có-

hacer algo, e incluso cambiar el rumbo de un estudiante

mo desarrollar nuevas características o

en esa clase para que alcance el éxito”, afirma Whitmer.

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FOTO: AFP John Hefti

A N Á L I S I S D E E X PE R TO

John Whitmer Blackboard’s Learning Analytics and Research Director

A continuación les presentamos los principales ha-

todos los factores que inciden en el éxito de los

llazgos de la investigación del equipo de Whitmer, así

estudiantes y en su aprendizaje. Sin embargo,

como algunas funciones innovadoras que pueden mar-

cuando hacemos esto a gran escala, nos damos

car la diferencia para profesores y estudiantes.

cuenta de que no es cierto”, explica Whitmer.

¿La analítica del aprendizaje es una posible fórmula para el éxito del estudiante ?

Según Whitmer, su equipo ha llegado a la conclusión de que lo más importante es evaluar detalladamente el diseño del curso y los usos específicos de Blackboard Learn. “Por

A veces, el mayor descubrimiento es demostrar que no se

ejemplo, los estudiantes que pasan una gran

puede demostrar una hipótesis. De hecho, uno de los ha-

cantidad de tiempo mirando sus calificaciones

llazgos más interesantes de la investigación del equipo de

suelen tener mejores resultados que aque-

Whitmer, basada en la observación a escala de todos los cur-

llos que pasan menos tiempo haciéndolo”.

sos y las instituciones, es que no existe una estrecha relación entre el uso que los estudiantes le dan a Blackboard Learn

Además, en aquellas clases que recurren frecuen-

y su calificación final; en realidad, la relación es mínima1.

temente al uso de foros de discusión y evaluación, el tiempo que los estudiantes dedican a esas

“En el campo de la analítica del aprendizaje se asume fre-

actividades está directamente relacionado con

cuentemente que si tienes acceso a información sobre lo

sus calificaciones. Al final, lo más importante gira

que hacen los estudiantes con la plataforma y cuán seguido

alrededor del esfuerzo del estudiante, los enfoques

lo hacen, tendrás una especie de varita mágica que revelará

pedagógicos y las prácticas de instrucción.

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E - L E AR N

¿Cómo el acceso generalizado a la analítica del aprendizaje podría beneficiar a profesores y estudiantes?

para así obtener aquellos datos que los ayuden a responder dichos interrogantes.

“Por ejemplo, ¿mis estudiantes más exitosos

La investigación educativa generalmente está en manos de

acceden y participan en sus actividades de

pequeños grupos de expertos y, tal como lo demuestra la

aprendizaje? o ¿mis estudiantes menos exitosos

experiencia, los resultados sólo circulan entre los líderes y

no participan en ciertos tipos de actividades?

algunos profesores de una institución. Y finalmente, son esos

Al observar detalladamente aspectos como,

líderes los que pueden escoger si difunden o no la información.

la relación entre la actividad del estudiante en el aprendizaje, los foros de discusión,

“Pero muchas veces los profesores y los estudiantes tienen mu-

sus materiales de lectura, y la revisión de sus

chas preguntas y están realmente interesados en datos e informa-

notas, los instructores pueden obtener una

ción que puedan ayudarlos a tomar decisiones”, señala Whitmer.

panorámica real de la actividad de los estu-

Generalizar el acceso a la analítica de datos significa poner a

diantes en el curso y cómo esta se relaciona

disposición datos y conclusiones para profesores, estudiantes

con el éxito que obtienen”, apunta Whitmer.

y otros interesados que puedan utilizarlos para su beneficio.

A propósito de esto, una iniciativa de Blackboard poPara Whitmer, la ética también debe considerarse cuidadosa-

dría facilitar dicho proceso en el futuro. Gracias a la

mente: “la ética es un aspecto importante de la tarea de Black-

analítica integrada, Blackboard incluye la ana-

board, ya que nos permite asegurar que las poderosas técnicas

lítica dentro del flujo de trabajo actual de los

de las que disponemos sean coherentes con nuestro deber, en-

profesores, un enfoque único en el mercado.

tendido como las obligaciones éticas hacia nuestros estudiantes. Ahora bien, esas obligaciones difieren en todo el mundo,

“En general, los profesores no tienen tiempo

dependiendo de las diferentes leyes y normativas o las restric-

en sus ocupadas vidas y horarios de clases para

ciones culturales sobre los datos de los estudiantes”, agrega.

tomar distancia y reflexionar acerca de esos asuntos. Así, en lugar de tener que ir a un área

¿Cómo puede un profesor comenzar a usar la analítica del aprendizaje?

separada para realizar informes o a un menú analítico, Blackboard incluye la analítica en el flujo de trabajo en el que ya los profeso-

En resumen, la analítica del aprendizaje consiste en que el pro-

res están involucrados”, explica Whitmer.

fesor pueda estudiar las acciones de los estudiantes y cuán frecuentemente acceden a materiales y actividades de aprendizaje.

En la práctica, esto significa que cuando un instructor ingresa al LMS recibe un resumen

“Antes de la aparición de la analítica del aprendizaje, no

actualizado de la actividad de sus estudiantes y le

sabíamos, o al menos no sabíamos tan detalladamente, lo que

indica cuáles necesitan atención. Al momento de

ocurría con los estudiantes durante la clase, cada cuánto tiempo

calificar, los profesores obtienen información sobre

estudiaban, cómo estudiaban, cuán frecuentemente revisaban

la participación del estudiante. Además, cuando los

los materiales, cómo interactuaban con eso”, subraya Whitmer.

profesores revisan los foros de discusión, obtienen información sobre la calidad de las publicaciones

El experto sugiere que los profesores comiencen a usar

del estudiante, por ejemplo. “Nosotros les llevamos

la analítica identificando las preguntas más importantes

la analítica a los profesores”, afirma Whitmer.

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A N Á L I S I S D E E X PE R TO

¿Los estudiantes toman en cuenta las notificaciones?

aprendizaje e identificar patrones exitosos o no del pasado. Nosotros podemos identificar esos comportamientos y prácticas y llamar la atención de los estudiantes sobre los mismos”, afirma Whitmer.

La posibilidad de enviar notificaciones automáticas a los estudiantes con base en su desempeño

¿Cuáles son los próximos pasos?

y actividad es una característica innovadora de Blackboard Learn Ultra Experience. Estas alertas

•

Soluciones más sofisticadas, mejores conclusiones -

se incluyen directamente en el curso y al hacer clic

La analítica del aprendizaje apenas está dando sus primeros

en una de ellas, el estudiante recibe informa-

pasos. A medida que las tecnologías educativas ganan más

ción detallada, así como acciones sugeridas2.

terreno, se incrementa la cantidad de datos disponibles para análisis, así como las nuevas técnicas de análisis para extraer

De acuerdo con Whitmer, esta característica ya ha si-

conclusiones significativas de esos datos. Las soluciones

do bastante discutida por educadores, pero las insti-

dirigidas a instituciones, educadores y estudiantes tienden

tuciones se muestran recelosas sobre si deben enviar

a ser más sólidas y sofisticadas con el paso del tiempo.

notificaciones directas a los estudiantes porque les preocupan las posibles repercusiones negativas de las mis-

•

Usuarios más exigentes - A medida que se generaliza

mas. De hecho, las personas ya reciben tantas alertas

la analítica del aprendizaje, estudiantes y profesores

y notificaciones a diario que la distracción y la falta de

adquieren más experiencia y se convierten en usuarios más

enfoque se están convirtiendo en un problema grave3.

críticos de esas soluciones. Como resultado, los usuarios experimentados podrán distinguir, por ejemplo, entre analítica del aprendizaje e informes convencionales.

Sin embargo, algunas investigaciones han hallado que enviar notificaciones basadas en reglas a los estudiantes resulta beneficioso y hasta recomendable.

•

Mayor efectividad - La analítica del aprendizaje se utilizará

“Hemos encontrado que los estudiantes se muestran

cada vez más para ayudar a instructores, administradores

muy interesados en recibir esas notificaciones y

y estudiantes a tomar decisiones. Además, los estudiantes

alertas, y que acceden mucho más frecuentemente

tendrán más éxito en la consecución de sus metas académicas.

a esas notificaciones de lo que lo hacen a otro tipo

Esto no significa que la analítica remplazará el proceso de toma

de correos electrónicos o notificaciones provenien-

de decisiones humano. “No vislumbramos un escenario en el

tes de instituciones educativas”, afirma Whitmer.

que la analítica esté siquiera cerca de remplazar el raciocinio

“Los estudiantes quieren saber cómo lo

humano”, afirma Whitmer. “En cierta forma, la analítica

están haciendo en relación con sus compa-

del aprendizaje viene a ser un apoyo de la inteligencia”.

ñeros, aunque el resultado sea negativo”.

En tal sentido, la analítica del aprendizaje puede orientarse a identificar los aspectos más importantes y ponerlos en el centro de la experiencia educativa, de manera que los estudiantes puedan prestar mayor atención y enfocarse.

“Los estudiantes tienen sus propias opiniones acerca de lo que necesitan obtener al acceder a la analítica del

FUENTES 1. Whitmer, J. (2016, March 18). Research in progress: Learning analytics at scale for Blackboard Learn. Retrieved November 22, 2017, from http:// blog.blackboard.com/research-in-progress-learning-analytics-at-scale.

2. Whitmer, J., Nasiatka, D., & Harfield, T. (2017, July 26). Do notifications get noticed? New study finds that embedded alerts to students promote action at high rates. Retrieved November 22, 2017, from http:// blog.blackboard.com/new-study-notifications-promote-student-action 3. Rosen, L. (2012, April 09). Attention Alert! Study on Distraction Reveals Some Surprises. Retrieved November 22, 2017, from https:// www.psychologytoday.com/blog/rewired-the-psychology-technology/201204/attention-alert-study-distraction-reveals-some..

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E - L E AR N

Consideraciones éticas sobre la analítica del aprendizaje Las instituciones educativas que implementen una estrategia de analítica del aprendizaje pueden recolectar datos importantes sobre los estudiantes y hacer reportes basados en la actividad estudiantil. Pero, ¿es ético usar esos datos? ¿Es una responsabilidad ética de los educadores decirles a los estudiantes cómo se utilizarán? Y, por último, ¿acaso estas instituciones protegen correctamente la privacidad y los derechos de los estudiantes? El actual debate sobre la analítica del aprendizaje y la ética en la comunidad educativa se ha orientado a analizar las implicaciones del manejo de estos datos. Este es un asunto complejo y existen varios elementos que debemos tomar en cuenta, en especial cuando las innovaciones en el área de la analítica del aprendizaje no dejan de avanzar a pasos agigantados.

por: cristina wagner glen fruin, escocia, reino unido

EN ENTREVISTA CON E-LEARN, EL CONSULTOR NIALL

Sclater explica que la analítica del aprendizaje

Principales problemas éticos relacionados con la analítica del aprendizaje

se enfrenta a varios retos éticos, legales y logísticos, y aborda algunas de las preocupaciones

•

Datos insuficientes o de poca calidad - “Intentar

éticas relacionadas con los datos estudiantiles

aplicar la analítica con pocos datos o con datos de

y la analítica del aprendizaje. Sclater también

poca calidad sería inútil. Se debe depurar el conjunto de

ha participado en muchos proyectos colabora-

datos y compensar la mala calidad”, dijo Sclater. Un ejemplo

tivos nacionales e internacionales relaciona-

de esto son las llamadas ‘identidades enredadas’, que es

dos con el uso de la tecnología para mejorar la

cuando los estudiantes trabajan juntos en línea y los datos

enseñanza y el aprendizaje. Además, es el autor

no se pueden diferenciar entre la persona autenticada y otros

del libro “Learning Analytics Explained”

miembros del grupo. “En la analítica del aprendizaje las dos

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E N T R E V I STA

FOTOS: AFP Andy Buchanan

Niall Sclater Consultant and Director en Sclater Digital

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E - L E AR N

principales fuentes de datos son el sistema de gestión de aprendizaje (LMS) y el sistema de información estudiantil (SIS), que capturan sólo una pequeñísima parte del aprendizaje ocurrido y algo de información contextual.

Lo ideal es obtener más y mejores datos.”

•

Analítica inválida - Los datos no sólo deben ser de alta calidad, sino que además la analítica debe ser válida. “Una de las principales razones de ser, de la analítica del aprendizaje predictiva, radica en la existencia de una relación directa entre el compromiso del estudiante con sus actividades de aprendizaje y su éxito a futuro.

Mientras más se involucren los estudiantes en el proceso de aprendizaje, es más probable que completen su curso y saquen mejor nota.

Pero el involucramiento no es lo mismo que el éxito y es muy frecuente ver cómo la gente confunde los conceptos de causalidad y correlación”, explica Sclater.

•

Pérdida de la autonomía en la toma de decisiones - Este asunto ético se discute con frecuencia, particularmente cuando hablamos de sistemas adaptativos de aprendizaje que cambian continuamente el aprendizaje en función del desempeño de los

•

16

estudiantes. “A algunas personas les preocupa

puede hacer que el estudiante mejore su aprendizaje,

dar a los estudiantes demasiadas sugeren-

pero también podría incrementar los niveles de estrés.

cias automáticas porque esto podría volver

Algunos estudiantes incluso podrían decidir no participar

menos exigente el proceso de aprendizaje”.

en ciertas actividades porque se sienten incómodos”.

Comportamiento de los estudiantes -

•

Engañar al sistema - Los estudiantes pueden hacer trucos

Otro asunto tiene que ver con el cambio de

para tratar de mejorar sus calificaciones o su compro-

comportamiento - consciente o inconsciente

miso. Por ejemplo, en una institución, Sclater supo de un

- que pueden tener los estudiantes si

estudiante que introdujo varias veces su carnet de identidad

saben que sus actividades están siendo

en el sistema de la biblioteca para mejorar su puntaje de

monitoreadas. “Si la institución monitorea

participación en la biblioteca. “Este es un ejemplo de los po-

el e-book que el estudiante lee, por ejemplo,

sibles resultados imprevistos cuando los estudiantes están

¿cambiará esto su comportamiento? Esto

conscientes de que se están evaluando ciertos factores”.

E N T R E V I STA

•

Obligación de actuar - Finalmente todo esto apunta

Adicionalmente, las instituciones deberían definir

a otro asunto ético que se considera importante: si la

distintos tipos de intervención, como recordatorios

institución tiene o no la obligación de actuar en función

automáticos enviados al estudiante, preguntas, avi-

de la analítica. “Si se tienen muchos datos de los

sos, una invitación a reunirse con un tutor o incluso

estudiantes ¿existe la obligación de hacer algo

un mensaje de aliento. “Todas estas medidas pue-

con ellos? Es decir, si es posible evitar que un

den incluirse en un plan de intervención”, dice. Las

estudiante abandone los estudios, ¿no esta-

instituciones también deberían pensar en la fre-

mos obligados a usar esos datos?”, se preguntó.

cuencia y los momentos oportunos en que se deben hacer las intervenciones para que sean efectivas.

Los datos deben usarse con cuidado Sin embargo, uno de los grandes temas para las Para Sclater está claro que los estudiantes deberían estar

instituciones es cómo lograr que el personal cambie

al tanto del tipo de datos que se recolectan sobre ellos y

sus prácticas de trabajo y entienda que la analítica

de lo que se hace con esos datos. Menciona cómo la ley

podrá ayudarlos en sus actividades diarias y tendrá

en algunos países dictamina que, si algún usuario pre-

un impacto en los estudiantes. Por último, Sclater

gunta sobre lo que la institución almacena sobre ellos,

señala: “No tiene mucho sentido realizar interven-

ésta debe ser capaz de decirle al estudiante exactamente

ciones a menos que se vaya a evaluar su éxito”.

cuáles datos almacena y para qué fin. “No creo que existan actualmente muchas universidades e institutos capaces de hacer eso”, afirma. “La única manera de avanzar es asegurarse de entender todos los datos reco-

Para la analítica del aprendizaje, los estudiantes son individuos y no números

lectados sobre los estudiantes individualmente y poder compilarlos y proporcionarlos rápidamente

Es muy fácil ver el tablero u otro tipo de herramienta

a cualquier estudiante que los pida”, sugiere Sclater

analítica y detectar que un estudiante ha reprobado sin considerar que él o ella pueden tener todo tipo

¿Hay un método ideal para realizar intervenciones a los estudiantes?

de razones potenciales para esa predicción: una enfermedad u otros problemas personales, dificultad para entender los conceptos o un trabajo demasiado

La analítica del aprendizaje sólo es constructiva si viene

exigente que no les permite estudiar apropiada-

acompañada de intervenciones para cambiar el comporta-

mente. “La única manera de saber lo que pasa sería

miento del estudiante o mejorar el curso. La decisión sobre

incluir un humano en el proceso”, dice Sclater.

cuándo hacer una intervención varía de acuerdo a diferentes procesos en las instituciones. Sclater cree que las institu-

Esto implica tratar a los estudiantes como humanos

ciones deben definir lo que él llama “una alerta”,

y no como números. “Muchas universidades

es decir, lo que vuelve necesaria una interven-

usan la analítica como una forma de iden-

ción. “En algunas instituciones, puede ser un estudiante

tificar al estudiante que podría necesitar

que no se ha conectado al sistema por dos semanas, por

hablar con alguien en algún punto” Mayores

ejemplo. En otras, cuando no han entregado una tarea a

fuentes de datos pueden ayudar a saber más sobre el

tiempo. Y, en otras, los tutores personales o consejeros

estudiante y confeccionar la intervención de acuerdo

del estudiante pueden revisar regularmente cómo va el

a sus circunstancias. “Pero nunca se va a conseguir

estudiante, cuatro veces por semestre, por ejemplo”.

toda la historia sobre un estudiante. Para muchos

17

E - L E AR N

de ellos, reunirse con una persona y hablar de sus pro-

mantener esos datos anónimos, asegurar que cada es-

blemas es la única forma de avanzar”, alerta Sclater.

tudiante tenga derecho a que sus datos se eliminen si lo solicitan y desarrollar controles de acceso cuidadosos.

Los educadores deberían concentrarse en lo positivo

Desarrollar una política para la analítica del aprendizaje

Una de las principales preocupaciones para los educadores es que, si la analítica les muestra a los es-

Sclater dice que las instituciones educativas deberían desarrollar

tudiantes su posición en el grupo, esto podría desmo-

una política institucional acordada entre sus actores relevantes,

tivar a algunos de ellos. Según Sclater, mientras que

incluyendo a los estudiantes. A continuación, sugiere algunos

muchos estudiantes quieren ver si van bien compara-

de los principales temas que esta política debería incluir:

dos con sus pares, decirles o mostrarles que pueden reprobar podría desmotivar a otros. “Es importante

•

Qué tipo de datos se recolecta

•

Quién es el responsable de toda la iniciativa

•

Cómo la institución maneja la transparencia, dejando claro qué se está haciendo y cuál consentimiento se está solicitando a los estudiantes

•

Qué se está haciendo en lo relativo a confidencialidad y para garantizar la seguridad de los datos

•

Cómo garantizar que los datos y las analíticas son válidas

•

Cómo los estudiantes tendrán acceso a sus datos personales

•

Cómo se llevarán a cabo las intervenciones

•

Cómo asegurar que no habrá o se minimizarán los potenciales impactos adversos para los estudiantes

decirles a los estudiantes al comienzo del curso que deben revisar esta analítica habitualmente”, dice. “Y entonces, si no les está yendo bien, lo más apropiado sería que el estudiante salga del curso y se inscriba en uno diferente. No creo que la posibilidad de desmotivar a un estudiante sea una buena razón para no mostrarles su predicción de desempeño”.

Para Sclater, debemos indagar más a fondo en cuanto a la mejor manera de dar esta información a los estudiantes. “Si podemos lograr que los sistemas computarizados entiendan más sobre qué motiva a cada individuo, entonces seremos más capaces de confeccionar mensajes y el tipo de información que presentaremos a los estudiantes más apropiadamente”. A Sclater le emocionan las posibilidades que ofrece la personalización.

“Estamos sólo al principio de este viaje.

Creo que el potencial de esto es inmenso”.

Cómo manejar los datos de los estudiantes

También recomendó el desarrollo de una guía estudiantil sobre la analítica del aprendizaje para responder a los estudiantes

Los requerimientos legales relativos a los datos de

lo que quieran saber (él desarrolló un modelo de esta guía que

estudiantes varían de país a país. Según Sclater, las

se puede descargar aquí: {https://analytics.jiscinvolve.org}),

instituciones deben prestar atención a ciertos

así como un documento técnico de mayor profundidad que

aspectos como saber con claridad qué datos

muestre cómo las analíticas funcionan realmente. Sugiere que

están siendo recolectados y por qué, poder

la transparencia algorítmica será cada vez más importante.

18

E N T R E V I STA

6 Factores clave para constatar si una institución está lista para implementar una estrategia de analítica del aprendizaje Niall Sclater ofrece algunos consejos para que las universidades e institutos vean si están preparadas para desarrollar un proyecto de analítica del aprendizaje y a lidiar con los asuntos relevantes:

1

LIDERAZGO

Alguien en la institución debe liderar y promover la iniciativa. Esta persona debe ser lo suficientemente experimentada para darle credibilidad y contar con un alto nivel de conocimiento sobre la analítica del aprendizaje.

3

INVERSIÓN

5

TI

La institución debe examinar los recursos que utilizará para la analítica, ya sea para compra de software, enlazar fuentes de datos al software de analíticas, etc., así como los costos de implementar la analítica del aprendizaje, tales como los costos de personal.

Aparte de la tecnología que se adoptará, se deben limpiar diferentes fuentes de datos y ponerlas en el formato correcto. También es necesario asegurarse que el personal tenga las habilidades para manejar, interpretar y visualizar los datos.

2

CULTURA

Las instituciones deben construir una visión para la iniciativa alrededor de la visión institucional, y hacer de la analítica del aprendizaje parte de su plan estratégico.

4

6

ESTRUCTURA Y GOBIERNO

“Los proyectos de analítica del aprendizaje revolucionan los papeles y estructuras de poder dentro de las instituciones, puesto que distintas personas deben involucrarse en el proceso. Por esto, a algunos individuos les puede preocupar que su supuesta posesión de información o influencia se vean amenazadas por un nuevo proyecto”, dice Sclater.

PREPARAR A LOS MAESTROS Y APRENDICES

Ellos necesitan entender algunos de los procesos para adoptar la analítica del aprendizaje y estar conscientes de sus impactos y ventajas.

19

E - L E AR N

Diez razones para implementar analítica del aprendizaje en instituciones educativas La analítica del aprendizaje convierte datos no procesados en valiosa información estratégica, pues ofrece conclusiones que pueden mejorar la enseñanza, el aprendizaje y los ambientes en los que estos se producen. A continuación les mostramos diez razones por las que la analítica del aprendizaje tiene la capacidad de mejorar la experiencia educativa. por: cristina wagner

1

i n f o g r a f í a : t r iib u Estudio

PROMUEVE LA REFLEXIÓN Y EL CONTROL DEL APRENDIZAJE INDIVIDUAL

Las reuniones de discusión de resultados permiten a los estudiantes mejorar su rendimiento, pues les brindan información sobre sus actividades en el curso y así pueden comparar su desempeño con el de otros compañeros. Este tipo de dinámica permite a los estudiantes ver aspectos claros de su evolución en general, así como identificar aquellas áreas en las que necesitan esforzarse más. Al poner a disposición de los estudiantes la analítica del aprendizaje, las instituciones promueven el control académico individual. Esta práctica no solo mejora los resultados de los aprendices, sino que también fomenta una forma de pensar que podría ayudar a los estudiantes a tener éxito una vez graduados1.

20

2

IDENTIFICA ESTUDIANTES CON PROBABILIDADES DE FRACASO

Cuando utilizamos datos para identificar a los estudiantes que podrían tener dificultades en un curso, es posible anticiparse a la situación y brindar al estudiante el apoyo que necesita en el momento oportuno. La analítica del aprendizaje saca a la luz información relevante sobre las interacciones de los estudiantes y su desempeño académico; esto resulta fundamental para el trabajo de los asesores académicos y los especialistas en el éxito del estudiante1. De esta forma, los profesores tienen la posibilidad de acercarse a los alumnos e intervenir más temprano de lo que hubiera sido posible utilizando otros enfoques y así animar a los estudiantes a que persistan en sus esfuerzos a pesar de las dificultades1.

Las herramientas de analítica predictiva como Blackboard Predict permiten a profesores y asesores, por ejemplo, identificar estudiantes que corren el riesgo de aplazar un curso antes de la segunda semana del semestre⁸.

I N FO G R A F Í A

3

ENTIENDE EL IMPACTO DE LOS PATRONES DEL DISEÑO INSTRUCCIONAL EN EL RENDIMIENTO ESTUDIANTIL

La analítica del aprendizaje puede ayudar a identificar el estilo de instrucción más exitoso para cada programa y curso. Al poner en debate el uso que profesores y estudiantes dan a la herramienta con los resultados de aprendizaje, las instituciones son capaces de identificar y dar prioridad a prácticas de alto impacto con el fin de respaldar los objetivos de programas y currículos específicos¹⁰.

4

AUMENTA LA EFICIENCIA DE LOS INFORMES

Las universidades y los centros de educación superior deben cumplir con una amplia variedad de informes institucionales, y muchos de ellos tienen que ver con la calidad de la enseñanza y el impacto de la inversión en tecnología educativa. La herramienta de la análitica, obtiene datos de la actividad de aprendizaje y automatiza la creación de informes, además, permite aumentar la exactitud y la eficiencia de los informes institucionales, de forma que libera al analista para reflexionar sobre otros aspectos y no a estar atado solamente a la elaboración de informes, al tiempo que le permite usar esos mismos datos para respaldar otras iniciativas estratégicas en el campus.

Por ejemplo, la California Baptist University recurrió a la herramienta Analytics for Learn para automatizar el proceso de seguimiento de la asistencia, que antes era una tarea ardua y proclive al error¹¹. Gracias a un incremento en la eficiencia institucional, ahora esta universidad puede usar esa misma información para identificar estudiantes con alto riesgo de reprobar e intervenir de forma oportuna y personalizada, y así ayudar a todos a mantener el rumbo hacia su graduación.

5

OPTIMIZA LAS EVALUACIONES

La analítica del aprendizaje permite a los instructores identificar asignaciones que están estrechamente vinculadas a la nota final del estudiante y también aquellas que tienden a relacionarse con una caída súbita en el rendimiento y los retiros del curso. Gracias a esta característica, los instructores pueden identificar rápidamente aquellas evaluaciones que dan resultado y aquellas que pueden necesitar una revisión.

21

E - L E AR N

6

MIDE LA ADOPCIÓN Y EL IMPACTO DE LAS HERRAMIENTAS

Al tener acceso a los datos sobre la actividad del Sistema de Gestión de Aprendizaje (LMS), las instituciones pueden obtener un panorama realista de la forma en que se usa el LMS y tratar de incrementar su adopción en las áreas en que podría tener un mayor impacto¹².

Además, las instituciones pueden evaluar cuando otros actores utilizan las herramientas, ya que, en algunos casos, solo pueden ser usadas por algunos miembros del cuerpo docente lo cual no justifican su elevado costo. Ese proceso es fundamental para establecer el valor de la inversión en una tecnología educativa, así como para que los diseñadores instruccionales y el cuerpo docente busquen evidencias que respalden las dudas con respecto a las mejores prácticas².

7

MEJORA EL DESARROLLO DE LOS PROFESORES

Gracias al acceso a la información sobre las interacciones de los estudiantes, el uso del LMS y las prácticas de diseño instruccional, la analítica del aprendizaje ayuda a los desarrolladores docentes a mostrar evidencia que respalde prácticas educativas de alto impacto. El acceso a la información sobre el comportamiento de los profesores antes y después de las actividades de desarrollo profesional también ayuda a las instituciones a evaluar el impacto de las iniciativas de desarrollo de sus docentes¹³. Los instructores también pueden identificar y promover prácticas efectivas de enseñanza, pues pueden inmediatamente salvar brechas y desafíos y ajustar sus cursos según sea necesario³.

Además, los datos pueden ayudar a identificar áreas que los instructores deben mejorar para facilitar y mejorar la relación instructor-estudiante en los ambientes educativos⁹.

8

ANIMA A LOS ESTUDIANTES A MEJORAR SUS HÁBITOS DE APRENDIZAJE

La analítica del aprendizaje puede usarse para mejorar el éxito del estudiante al suministrarle información importante sobre su rendimiento y alertarlo de antemano sobre si corre el riesgo de reprobar un curso. Cuando los estudiantes pueden ver su desempeño, esto incrementa su sentido de control sobre su propio aprendizaje y los empodera8. Blackboard Learn Ultra tiene la capacidad de automatizar las notificaciones incluidas directamente dentro del curso. De esa forma, los estudiantes pueden recibir información más detallada, así como acciones sugeridas que les permitan mantenerse al día con sus tareas y mejorar aquellas áreas en las que tienen dificultades⁴.

22

I N FO G R A F Í A

9

ENTIENDE EL IMPACTO DE LAS ASIGNACIONES EN LA DISCUSIÓN

La analítica del aprendizaje puede ayudar a los instructores a entender la actividad individual de los estudiantes en los foros de discusión, así como su pensamiento crítico y la originalidad de sus intervenciones. Asimismo, puede poner a prueba el impacto de asignaciones específicas del foro de discusión por la cantidad y la calidad de la participación de los estudiantes en el ambiente en línea. Gracias a las conclusiones obtenidas a partir de las herramientas de analítica como X-Ray Learning Analytics, los instructores pueden crear actividades para mantener la participación de los estudiantes⁵.

10

IDENTIFICA Y ELIMINA FUENTES SISTEMÁTICAS DE INEQUIDAD

El acceso a los datos longitudinales sobre los resultados relativos de estudiantes en diferentes secciones del curso puede ayudar a las instituciones a identificar áreas donde el curso en sí, tiene obstáculos para alcanzar el éxito. Por ejemplo, las instituciones a menudo observan variaciones importantes entre las calificaciones de cursos impartidos en línea y de los cursos presenciales. En muchas instituciones, los patrones de calificación de los profesores difieren ampliamente entre secciones del curso. El Pierce College⁶ y el Indian River State College⁷ son ejemplos de instituciones que se han beneficiado del acceso a este tipo de datos.

FUENTES 1. Blackboard. Nine things you can do with Blackboard Analytics for Learn [PDF].

2. Harfield, Timothy. From LMS Reporting to Learning Analytics: Exciting updates to Analytics for Learn.

Retrieved November 17, 2017, from http://blog. blackboard.com/from-lms-reporting-to-learning-analytics-exciting-updates-to-analytics-for-learn.

3. Everhart, Deb. Learning Analytics: The Future is Now. Retrieved November 17, 2017, from https://edtechdigest.wordpress.com/2012/05/10/learning-analytics-the-future-is-now 4. Whitmer, John. Do notifications get noticed?

New study finds that embedded alerts to students promote action at high rates. Retrieved November 17, 2017, from http://blog.blackboard.com/ new-study-notifications-promote-student-action 5. Blackboard. X-Ray Learning Analytics. Retrieved November 17, 2017, from http://www.blackboard.com/ resources/pdf/datasheet-xray-rev20170228_002_.pdf 6. Osborn, Eliana. Dashboards for Success. Retrieved November 17, 2017, from https://www.insidehighered. com/digital-learning/article/2017/03/15/pierce-college-uses-data-dashboards-improve-graduation-rates 7. Blackboard. Learn how Indian River State College grew their online enrollments by 35% in two years. Retrieved November 17, 2017, from http://pages.blackboard.com/campaign/analytics/indian-river-state-college-case-study.aspx 8. Rattiner, Marlen. Walking the line of predictive analytics in higher education. Retrieved December, 2nd 2017, from http://blog.blackboard.com/walking-the-line-predictive-analytics-higher-education/.

9. John, A., Mansureh, K., Sandra, N., & Theresa, K. (n.d.). Learning Analytics Methods, Benefits, and Challenges in Higher Education: A Systematic Literature Review. Retrieved November 16, 2017, from http://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1105911.pdf 10. Harfield, Timothy. Analytics for Learn: Using data science to drive innovation in higher education. Retrieved December 4, 2017, from http://blog.blackboard.com/analytics-for-learn-data-science-innovation-higher-education/ 11. Simpson, Rich. Using analytics to track non-attending students. Retrieved December4 2017, from http://blog.blackboard.com/using-analytics-to-track-non-attending-students/ 12. Harfield, Timothy. Analytics From LMS Reporting to Learning Analytics: Exciting updates to Analytic. Retrieved December 4, 2017, from http://blog. blackboard.com/from-lms-reporting-to-learning-analytics-exciting-updates-to-analytics-for-learn/ 13. Mead, M. (Director). (2017, June 13). Learning analytics and faculty development [Video file]. Retrieved December 4, 2017, from https:// www.youtube.com/watch?v=BSJKVU6Ltys

23

E - L E AR N

Analítica del aprendizaje alrededor del mundo: experimentos y retos

Dragan Gasevic Professor and Sir Tim O’Shea Chair in Learning Analytics and Informatics and Co-Director, Centre for Research in Digital Education, The University of Edinburgh, Scotland

Desde la primera conferencia sobre analítica del aprendizaje celebrada en Canadá en 2011, el campo ha crecido aceleradamente.1 Algunas de las áreas más investigadas del tema son, la analítica predictiva y la retroalimentación automática. También se ha visto un alza en el uso de tecnologías de procesamiento de lenguajes naturales y de la analítica multimodal. E-Learn entrevistó a expertos de Norteamérica, Latinoamérica y Europa para entender estas tendencias y averiguar cómo los conocedores del tema en todos los rincones del mundo utilizan de manera novedosa la analítca de la información en la educación, así como para conocer sus opiniones sobre el futuro de este campo. por: priscila zigunovas

LA ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE SIGUE SIENDO UN CONCEPTO MUY

que saben sobre la analítica del aprendizaje y

novedoso, y por eso su nivel de adopción en instituciones

quieren utilizar los datos que ésta arroja para

internacionales es muy disparejo. Países como Estados Unidos,

mejorar la experiencia de sus estudiantes. Sin

Reino Unido, Canadá y Australia son los pioneros y líderes en

embargo, aún no se han concretado suficientes

el área, mientras que regiones como Latinoamérica apenas

acciones”, explica Wise. “Creo que nadie está

empiezan a explorar las posibilidades que ésta brinda.

realmente consciente de las posibilidades: creen que todos los demás lo hacen maravillosamente,

Las instituciones de educación superior en Estados Unidos

pero la mayoría de las universidades se enfren-

han mostrado un gran interés en la analítica según Alyssa

tan a los mismos problemas, con algunas nota-

Wise, Profesor Asociado de Ciencias del Aprendizaje y

bles excepciones. Esto sucede porque existen

Tecnología Educativa y Directora de la Learning Analytics

varios obstáculos para poder instaurar sistemas

Research de la Universidad de Nueva York (NYU-LEARN).

formales de analítica del aprendizaje”, agrega.

“En cualquier conversación con los directores de casi cual-

Algunos de esos obstáculos son técnicos y

quier institución de educación superior en EEUU, notará

de infraestructura, pero también existen

24

M ESA R E D O N DA

Países como Estados Unidos, Reino Unido, Canadá y Australia son los pioneros y líderes en el área, mientras que regiones como Latinoamérica apenas empiezan a explorar las posibilidades que ésta brinda.

conocen la analítica del aprendizaje, e incluso ya hay varios experimentos. Sin embargo, los retos a los que se enfrentan los académicos del viejo continente en su camino hacia la adopción de la analítica son similares a los de sus pares norteamericanos: existe una falta de habilidad o conocimiento para entender cómo implementarla en beneficio de las instituciones y una carencia de habilidad estratégica. Esto FOTO: AFP Andy Buchanan

significa que no hay líderes institucionales capaces de identificar los dilemas más importantes y las maneras de utilizar la analítica del aprendizaje para resolver dichos problemas.

Un tercer obstáculo son los problemas referentes a la protección de la privacidad y la ética, un tema grave en algunos países.

Por ejemplo, “En la Alemania de la Segunda Guerra Mundial, se cometieron grandes abusos con respecto a la información interrogantes sobre la forma en que se debe

privada. Por esto, a los alemanes les preocupa mucho la ética

administrar y acceder a la información. “Uno de

y la privacidad”, nos cuenta Gasevic. “Como resultado del

los mayores retos para los proyectos de analítica

proyecto europeo SHEILA,2 hemos visto que los estudiantes

del aprendizaje es que a veces surge una idea

están conscientes de los problemas relacionados con la ética

excelente, pero nadie sabe quién puede autori-

y la protección de la privacidad. Por este motivo, ellos tienen

zar el acceso a las fuentes de datos, necesarias

altas expectativas de que las instituciones protejan su infor-

para ponerla en práctica. Este es un problema al

mación pero, al mismo tiempo, la utilicen efectivamente”.

que las universidades no se habían enfrentado hasta ahora, sencillamente porque nadie

En América Latina, el estudio realizado por Xavier Ochoa,

se hacía estas preguntas”, nos explica Wise.

profesor y director del Centro de Tecnologías de la Información de la Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL),

En contraste, según Dragan Gasevic, profe-

ubicada en Guayaquil, Ecuador, confirmó una verdad conocida

sor y director de analítica del aprendizaje e

por los expertos: la adopción de la analítica del aprendizaje en

informática en la Universidad de Edimburgo,

la región apenas ha dado sus primeros pasos. Según Ochoa,

en Europa la mayoría de las universidades

“aunque existe interés, hay pocas instituciones comprometidas

25

E - L E AR N

a implementar la analítica del aprendizaje. De hecho, todos los administradores con los que he discutido el tema están dispuestos a intentarlo”. Para el experto, el principal reto para la analítica en la región es la falta de investigadores y profesionales de la educación con conocimiento del tema.

A pesar de todos estos obstáculos y desafíos, varias instituciones en todas partes del mundo están llevando a cabo una gran gama de experimentos en el área. A continuación, le presentamos algunos de los más destacados.

Analítica predictiva: Una tendencia que gana terreno Alyssa Wise, de la Universidad de Nueva York, participa en varios proyectos de apoyo proactivo al estudiante con modelado predictivo. Con la analítica predictiva, en la NYU crean un modelo computarizado que usa los datos de estudiantes que ya han cursado una materia y los aplican a nuevos estudiantes de la misma materia, en aras de identificar desde un principio quiénes podrían tener dificultades. “Nuestro modelo tiene un alto nivel de exactitud: desde el primer día, podemos determinar cuáles estudiantes podrían tener dificultades con un curso. El reto, entonces, es descubrir

apropiada de aplicar el modelo y surgen preguntas

cómo responder ante esas dificultades”, dice Wise.

como: ¿le mostramos las predicciones a los profe-

Esto evidencia que solo predecir los potenciales problemas de

sores? Y ¿Cómo abordarán ellos a los alumnos con

los estudiantes no es suficiente: los investigadores y educa-

potenciales problemas?”, explica Wise. “Debemos

dores aún deben encontrar la mejor manera de aplicar esa

ser muy cuidadosos, porque la idea no es decirle

información para mejorar la educación y el aprendizaje.

a los estudiantes que les irá mal en una materia el primer día de clases. Esto podría desmotivarlos y

A modo de ejemplo, Wise relata cómo los problemas de estudian-

potencialmente crear estereotipos, convirtiendo

tes universitarios, del curso, introducción a la matemática, vienen

la predicción en una profecía autocumplida”, agre-

de una mala formación previa. “En este caso, el plan de acción es

ga. “Lo más importante es mantenerse positivos

muy simple: le ofrecemos a los alumnos con dificultades recursos

y concentrarse en las acciones necesarias para

de aprendizaje y ejercicios que los ayuden a ponerse al día con

sobreponerse a las dificultades y alcanzar el éxito”.

aquellas habilidades y conceptos que no dominen”, explica.

La experta continúa y cuenta que la NYU ha empeSin embargo, hay casos donde el modelo puede predecir quiénes

zado a crear tableros para profesores con resúme-

tendrán problemas, pero los factores de predicción no dejan cla-

nes de las actividades digitales de los estudiantes.

ros los motivos. “En estos casos, sabemos quiénes tendrán pro-

Esto se puede utilizar tanto para evaluar elemen-

blemas pero no por qué o cómo. Esto dificulta definir la manera

tos específicos de la clase como para identificar a

26

M ESA R E D O N DA

el principal beneficio de la analítica del aprendizaje. Esto puede ser particularmente útil en grupos de cientos de estudiantes, donde la interacción particular del profesor con cada alumno es prácticamente imposible. “La analítica del aprendizaje nos ayuda a entender los patrones de aprendizaje de cada uno de nuestros estudiantes, incluyendo su progresión de aprendizaje, gestión del tiempo e ideas

Alyssa Wise

erróneas”, explica Gasevic. Esto provee a los profesores

Associate Professor of Learning Sciences & Educational Technology and Director, NYU Learning Analytics Research Network (NYU-LEARN), New York University, United States

mucho más conocimiento sobre lo que sucede en sus aulas, en especial cuando se trata de modelos invertidos y mixtos.

Ese es precisamente el objetivo del proyecto OnTask, en el cual trabaja el profesor Gasevic. Este proyecto empezó en 2016 en la Universidad de Sydney, en colaboración con la Universidad

FOTO: AFP Dominick Reuter

Tecnológica de Sydney, la Universidad de Nueva Gales del Sur, la Universidad de Australia del Sur, la Universidad de Texas en Arlington y la Universidad de Edimburgo. “Con la analítica del aprendizaje y el apoyo del software OnTask, los profesores pueden ofrecer retroalimentación personalizada que surte un rápido efecto positivo. Con una carga de trabajo similar a dar apoyo a 3 o 5 estudiantes, se puede generar retroalimentación personalizada para cientos o incluso miles de estudiantes”, explica Gasevic. Los resultados del proyecto muestran los estudiantes que necesitan atención especial.

un aumento del desempeño y la satisfacción estudiantil, y

“El siguiente paso sería analizar cómo los profe-

una mejora en el proceso de aprendizaje de los alumnos.

sores usan esas nuevas fuentes de información para enriquecer su enseñanza y encontrar la mejor

La conexión entre la analítica y el diseño del aprendizaje

manera de apoyarlos en el proceso de toma de

es otra cuestión importante, puesto que la analítica puede

decisiones fundamentada en datos estudiantiles”,

ayudar a los profesores a estudiar la efectividad de su diseño

relata Wise. Esto demuestra cuánta importan-

del aprendizaje. “Por ejemplo, cuando dicto un curso puedo

cia se le da a cómo las instituciones utilizan los

analizar qué funciona y qué no, y así realizar cambios en mi

datos y modelos para dar soporte a la enseñan-

diseño. De tal manera que en poco tiempo, puedo lograr una

za y aprendizaje de manera ética y eficiente.

estructura de enseñanza más efectiva”, relata Gasevic.

Circuitos de retroalimentación: Un gran beneficio para estudiantes y profesores

Este profesor de la Universidad de Edimburgo y su equipo desarrollaron un premiado software llamado LOCO-Analyst, una herramienta para ofrecer retroalimentación a los profesores sobre los aspectos relevantes del aprendizaje en un ambiente

Para Dragan Gasevic, de la Universidad de

en línea. “Cuando creamos LOCO-Analyst, queríamos analizar

Edimburgo, poder crear o mejorar los circuitos de

distintos tipos de rastros digitales generados por los estudiantes

retroalimentación entre profesores y alumnos es

al usar e interactuar con recursos digitales en línea, así como

27

E - L E AR N

dentro de ambientes de aprendizaje como Black-

si no hay una computadora presente, no queda rastro alguno

board Learn”, explica Gasevic. Según el experto,

de esas actividades. Se puede ver el resultado del trabajo, pero

una de las funciones del software que los profe-

se pierde mucha información si ese es el único recurso”. Esta

sores aprecian más, es que ofrece perspectivas no

rama de la analítica aprovecha grabaciones de audio y video,

solo sobre recursos particulares, sino también a

así como todo lo que los estudiantes escriben, ven y dicen, y lo

nivel conceptual, de la manera como los alumnos

usa para crear un panorama más amplio y claro del proceso de

crean conocimientos sobre ciertos conceptos y de

aprendizaje. “Los seres humanos somos multimodales

las distintas interacciones entre los estudiantes.

por naturaleza, pues obtenemos información a través de todos nuestros sentidos. Nuestra meta es lograr

Según Gasevic, existe una gran brecha entre lo que

algo similar con las computadoras”, explica Ochoa.

profesores y estudiantes necesitan y lo que ofrece el mercado. “La realidad es que la mayoría de los profe-

Para Ochoa, desarrollar la multimodalidad se ha vuelto

sores y estudiantes no entienden el contenido de sus

posible en los últimos años porque la tecnología se ha vuelto

tableros. Hay varias razones para esto y, a mi modo

más accesible, y dos factores importantes en este proceso han

de ver, el más importante es la ausencia de estudios

sido la inteligencia artificial y la disponibilidad de sensores

etnográficos para comprender cómo los profesores

baratos. “Imagina un aparato de precio muy bajo con cámara

y estudiantes pueden incorporar y usar la analítica

y micrófono. Con esa tecnología y el software apropiado se

en sus actividades individuales”, dice Gasevic.

podría, por ejemplo, analizar la postura de los estudiantes, crear transcripciones de lo que estos dicen o captar la emoción en sus

Más allá del LMS: Analítica del aprendizaje multimodal

voces. Las computadoras ahora pueden ver y oír, y nuestra meta es explotar esas capacidades para entender mejor el proceso de aprendizaje”, explica el experto. Ochoa estima que un 30% de

En un principio, la analítica del aprendizaje

los estudios actuales sobre analítica del aprendizaje incluyen

funcionaba únicamente con datos obtenidos

algún tipo de multimodalidad lo cual, para el profesor, muestra

desde herramientas en línea, como los sistemas

que las instituciones han entendido que deben aplicar un

de gestión de aprendizaje o juegos en línea. Sin

enfoque más holístico al estudiar los procesos de aprendizaje.

embargo, estos modelos no toman en cuenta lo que ocurre fuera de la computadora. Aquí es don-

Uno de los proyectos de analítica del aprendizaje multimodal

de entra la analítica del aprendizaje multimodal,

desarrollado por ESPOL consiste en un ambiente de tutoría

una rama que se concentra en capturar y medir

donde los estudiantes practican realizando presentaciones. Los

datos del mundo real, tales como la actividad en

alumnos entran a un salón, cierran la puerta y se encuentran

clase, grupos estudiantiles, o incluso los tiempos

con una audiencia virtual para presentar sus diapositivas. “Du-

que tardan los estudiantes en realizar sus tareas.

rante la exposición, el sistema analiza al estudiante (incluyendo su postura, mirada, el volumen de su voz o si tartamudean)

Esta es la vertiente de experticia de Xavier

y también a la presentación (si tiene mucho texto o si la letra

Ochoa, quien explica: “la analítica del aprendi-

es muy pequeña). Esto le permite generar retroalimenta-

zaje multimodal surge de una necesidad natural

ción inmediata sobre toda la presentación”, detalla Ochoa.

de entender el aprendizaje dentro del ambiente donde éste se produce. Por ejemplo, se da un

Además, la ESPOL utiliza la analítica del aprendizaje mul-

gran aprendizaje cuando los estudiantes trabajan

timodal para diagnosticar cuáles estudiantes han alcanzado

juntos para resolver un ejercicio o problema, y

experticia en un tema dado y cuáles necesitan más apoyo. Este

28

M ESA R E D O N DA

detectores de movimiento que recogen datos del mundo real. Esto es analítica

del aprendizaje multimodal.

• Se ha vuelto cada vez más común

proveer retroalimentación automática y personalizada analizando el comportamiento de los estudiantes, en especial en grupos grandes.

• Se están utilizando tecnologías de

procesamiento de lenguajes naturales para analizar la producción de los estudiantes, lo que permite a los instructores dejar atrás las preguntas de selección múltiple y dar mejores respuestas y retroalimentación a los trabajos creativos de sus estudiantes.

• Los investigadores también han mostrado

FOTO: AFP Rodrigo Buendia

interés en cómo la analítica puede ayudar a entender las emociones de los estudiantes y no solo su estado cognitivo.

Xavier Ochoa Full Professor, Director of the Information Technologies Center, Escuela Superior Politécnica del Litoral (ESPOL), Ecuador

• Uno de los grandes retos para los investigadores en la actualidad es que las herramientas deben diseñarse para aplicarse en contextos de aprendizaje

específicos, pero al mismo tiempo deben ser tipo de sistema implementa la analítica multimodal para brin-

lo bastante generales para poder utilizarlos

darle retroalimentación al profesor, en vez de al alumno: “Con

en distintos cursos o instituciones.

el programa, podemos entender si un estudiante es experto en un tema con solo mirarlo. Eso es precisamente el trabajo del

• La analítica del aprendizaje se utilizará

profesor, observar el comportamiento de sus estudiantes”.

cada vez más para apoyar la toma de

¿Cuáles son las tendencias?

instituciones e incluso gobiernos.

decisiones de los estudiantes, profesores,

• Los avances técnicos y teóricos posibilitan la recolección de más y mejores datos.

• Esto se puede lograr no solo con herramientas en línea, sino también con contadores, sensores y

FUENTES 1. LAK11. (2011). 1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge 2011. Retrieved November 15, 2017, from https://tekri.athabascau.ca/analytics/program.

2. SHEILA. (n.d.). Using data wisely for education futures.

Retrieved November 16, 2017, from http://sheilaproject.eu.

29

E - L E AR N

Patrocinado por Blackboard

Elizabeth Polzin

FOTO: AFP Darren Hauck

Assistant Vice President of Academics for Student Success de Concordia University Wisconsin

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H I STO R I A D E C L I E N T E

El camino al éxito de Concordia University Wisconsin hacia un récord de retención estudiantil Gracias a Blackboard Intelligence y a las soluciones de analítica del aprendizaje, el personal de Concordia University Wisconsin (CUW) logró identificar los problemas de sus estudiantes y ayudarlos a tiempo. por: leonardo tissot

la universidad. “Los datos que recolec-

mequon, wisconsin, estados unidos

tamos en este último año nos ayudaron a entender mejor los retos que enfrenta-

ANTES DE IMPLEMENTAR ESTAS TECNOLOGÍAS, LOS INFORMES DE

ban nuestros estudiantes y a intervenir a

los profesores eran la única manera de diagnosticar si

tiempo para ayudarlos”, agrega Polzin.

los estudiantes tenían problemas en su aprendizaje. Sin embargo, para el momento en que los estudiantes recibían los informes, ya era demasiado tarde para ayudarlos a recu-

En búsqueda de una experiencia más personalizada

perarse y aprobar su semestre. “Ahora podemos intervenir desde mucho antes”, nos dice Elizabeth Polzin, Assistant

En la CUW, los estudiantes son mucho más que

Vice President of Academics for Student Success de la CUW.

“solo números”. “Aquí nos enorgullece saber que conocemos a cada uno de nuestros estudiantes

El trabajo en el área de analítica del aprendizaje en esta

por su nombre. Usar la analítica para mejorar la

universidad empezó hace aproximadamente un año y se

atención al estudiante garantiza una experiencia

concentró inicialmente en los estudiantes de pregrado

personalizada. En vez de esperar a finales del

del campus, con el fin de garantizar la confiabilidad de

semestre para diagnosticar las fallas, podemos

los datos obtenidos de esta población estudiantil. Has-

notar inmediatamente cuando dejan de asistir a

ta el momento, los resultados no podrían ser mejores.

clase o de hacer sus tareas”, señala Elizabeth.

El otoño pasado, la CUW tuvo una tasa de retención

La tarea más importante es determinar

de 72%. Un año después, este número aumentó un

el nivel de compromiso académico de los

10% que permitió a la institución alcanzar una cifra

estudiantes, por ejemplo, cuando estos,

récord de 82%. Para Polzin, este resultado es el

no se esperan hasta final de semestre

reflejo de la unión de dos factores: la analítica y la

para recuperar las malas notas. Ese es el

intervención admisnistrativa y de los profesores en

verdadero objetivo del apoyo académico.

31

E - L E AR N

“Gracias a las herramientas de analítica del

los factores de riesgo ya identificados a comienzos del

aprendizaje de Blackboard, este año hemos nota-

semestre nos permite intervenir desde mucho antes”.

do un cambio radical, tan pronto como comenzamos a concebir los tipos de informe que podemos

La CUW también creó un equipo de intervención que está capacitado

crear para planificar mejores estrategias. Creo

para manejar temas que van desde finanzas hasta salud mental,

que una de las razones que explica el crecimien-

todo con la intención de ayudar a los estudiantes a reconocer qué

to de nuestra tasa de retención es el enfoque

tipo de problemas enfrentan y así formular soluciones apropiadas.

personalizado en los estudiantes desde mucho

Por ejemplo, la función de control de asistencia del dashboard

antes de finalizar el semestre”, dice Polzin.

permite ver cuándo un estudiante no va a clase por un período de tiempo considerable; con esta información en tiempo real,

EL IMPACTO DE LA ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE EN LA CUW TASA DE RETENCIÓN

un miembro del personal académico puede hacer seguimiento a este estudiante y determinar el tipo de ayuda que necesita.

“En vez de enviar correos electrónicos automáticos, gracias a la herramienta, el docente puede comunicarse directamente con

81,7% 71,62%

los estudiantes que además ya lo conocen”, explica Elizabeth.

(Nuevo récord)

2016 2017

En pro de una mejor relación entre los profesores y los estudiantes Gracias al análisis de datos, la CUW creó un sistema de referencia para los profesores que mejoró notablemente las relaciones

Mejor calidad en el monitoreo estudiantil

profesor-estudiante. Antes, cuando un estudiante obtenía malas calificaciones, los profesores se sentían obligados a lidiar con el problema por sí solos; sin embargo, no todos los profesores se sentían

Con base en los datos obtenidos, la CUW im-

cómodos con este enfoque. Ahora, hay un sistema que les permite

plementó dashboards que se concentran en el

a los profesores referir a los estudiantes en riesgo a un equipo de

rendimiento estudiantil y en diversos factores de

apoyo académico capaz de ayudarlos usando los datos obtenidos.

riesgo, los cuales están siempre al alcance de todos sus consejeros. Por ejemplo, “los consejeros pueden determinar fácilmente cuando los estudiantes

La analítica y el aumento de ingresos para las universidades

desmejoran su promedio en comparación con el período anterior, si tienen bajo rendimiento o si su

Además de mejorar la experiencia de los profesores y estudiantes, la

promedio sufre una caída significativa con respec-

analítica del aprendizaje también ha tenido un impacto positivo sobre

to a su promedio acumulado”, entre otros factores.

los ingresos de la CUW por concepto de apoyo académico. “En general, la analítica constituye un mejor uso de tiempo y recursos huma-

Los dashboards permiten que la universi-

nos. Como supervisora, no quiero a mi equipo trabajando día y noche

dad pueda diseñar métodos más eficientes

en algo que no traerá resultados; usar la analítica nos centra y nos

para ayudar a sus alumnos, incluyendo

muestra la mejor dirección para ayudar a nuestros estudiantes”, ana-

aquellos que necesitan intervención desde

liza Polzin. “Lo fundamental es que usar la analítica nos ayu-

el principio para evitar problemas futuros

da a tomar decisiones bien fundamentadas, lo cual explica

en su educación. Según Polzin, “revisar

en gran parte nuestros resultados positivos”, concluye.

32

Desde hace cinco años, nos hemos concentrado en apoyar a la comunidad de la enseñanza y del aprendizaje, compartiendo:

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www.elearnmagazine.com 33

“La única manera de avanzar es asegurarse de entender todos los datos recolectados sobre los estudiantes individualmente y poder compilarlos y proporcionarlos rápidamente a cualquier estudiante que los pida”.

Niall Sclater Consultant and Director en Sclater Digital

“La analítica no fue concebida como una forma de reemplazar el criterio humano: es una forma de información para interpretar, y eso requiere raciocinio humano”.

Timothy Harfield Senior Product Marketing Manager for Blackboard Analytics

“En la CUW, los estudiantes son mucho más que solo números. Nos enorgullece saber que conocemos a cada uno de nuestros estudiantes por su nombre”.

Elizabeth Polzin Assistant Vice President of Academics for Student Success en Concordia University Wisconsin