Learning Analytics no se trata simplemente de recopilar datos de los alumnos, sino de encontrar significado en los datos para mejorar el aprendizaje futuro.
Para hacer esto, la analítica del aprendizaje se basa en una serie de métodos analíticos: analítica descriptiva, analítica de diagnóstico, analítica predictiva y analítica prescriptiva .
Definición de análisis descriptivo
El análisis descriptivo es un método estadístico que se utiliza para buscar y resumir datos históricos con el fin de identificar patrones o significados.
Para la analítica de aprendizaje, este es un análisis reflexivo de los datos del alumno y está destinado a proporcionar información sobre patrones históricos de comportamiento y desempeño en entornos de aprendizaje en línea.
Por ejemplo, en un curso de aprendizaje en línea con un panel de discusión, el análisis descriptivo podría determinar cuántos estudiantes participaron en la discusión o cuántas veces un estudiante en particular publicó en el foro de discusión.
¿Cómo funciona la analítica descriptiva?
La agregación de datos y la minería de datos son dos técnicas que se utilizan en el análisis descriptivo para descubrir datos históricos. Los datos primero se recopilan y clasifican por agregación de datos para que los analistas puedan administrar los conjuntos de datos.
La minería de datos describe el siguiente paso del análisis e implica una búsqueda de los datos para identificar patrones y significado. Los patrones identificados se analizan para descubrir las formas específicas en que los alumnos interactúan con el contenido de aprendizaje y dentro del entorno de aprendizaje.
¿Qué nos puede decir la analítica descriptiva?
El tipo de información que puede proporcionar el análisis descriptivo depende de la capacidad analítica del aprendizaje del sistema de gestión del aprendizaje (LMS) que se esté utilizando y de lo que el sistema está informando específicamente.
Algunos indicadores comunes que pueden identificarse incluyen la participación y el desempeño del alumno. Con la participación de los alumnos, los analistas pueden detectar el nivel de participación de los alumnos en el curso y cómo y cuándo se accedió a los recursos del curso.
Los datos de desempeño brindan a los analistas información sobre el éxito de los alumnos en el curso; esta información podría provenir de datos tomados de evaluaciones o asignaciones. Es importante tener en cuenta que los conocimientos adquiridos a partir del análisis descriptivo no se utilizan para hacer inferencias o predicciones sobre el desempeño futuro de un alumno.
El método analítico está destinado a proporcionar una visión estratégica de dónde los alumnos, o un alumno específico, pueden haber necesitado más apoyo. También puede ayudar a los diseñadores de cursos a mejorar el diseño del aprendizaje al proporcionar información sobre lo que salió bien y lo que no salió bien en el curso.
Ejemplos de analítica descriptiva
Muchas plataformas y sistemas de aprendizaje de LMS ofrecen informes analíticos descriptivos con el objetivo de ayudar a las empresas e instituciones a medir el rendimiento del alumno para garantizar que se cumplan los objetivos y metas de la formación.
Los hallazgos de la analítica descriptiva pueden identificar rápidamente áreas que requieren mejoras, ya sea mejorando la participación del alumno o la efectividad de la impartición del curso.
A continuación, se muestran algunos ejemplos de cómo se está utilizando la analítica descriptiva en el campo de la analítica del aprendizaje:
- Seguimiento de inscripciones en cursos, tasas de cumplimiento de cursos,
- Registrar a qué recursos de aprendizaje se accede y con qué frecuencia
- Resumir la cantidad de veces que un alumno publica en un tablero de discusión
- Seguimiento de calificaciones de tareas y evaluaciones
- Comparación de evaluaciones previas y posteriores a la prueba
- Analizar las tasas de finalización del curso por alumno o por curso
- Recopilación de los resultados de la encuesta del curso
- Identificar el tiempo que tardaron los alumnos en completar un curso
Ventajas de la analítica descriptiva
Cuando los alumnos participan en el aprendizaje en línea, dejan un rastro digital con cada interacción que tienen en el entorno de aprendizaje.
Esto significa que la analítica descriptiva en el aprendizaje en línea puede obtener información sobre comportamientos e indicadores de desempeño que de otro modo no se conocerían.
Estas son algunas de las ventajas de utilizar esta información:
- Genere informes de forma rápida y sencilla sobre el retorno de la inversión (ROI) mostrando cómo el rendimiento logró los objetivos comerciales o los objetivos.
- Identifique las brechas y los problemas de rendimiento con anticipación, antes de que se conviertan en problemas.
- Identifique a los alumnos específicos que requieran apoyo adicional, independientemente del número de alumnos o empleados que haya.
- Identifique a los alumnos exitosos para ofrecer comentarios positivos o recursos adicionales.
- Analizar el valor y el impacto del diseño de cursos y los recursos de aprendizaje.
Análisis descriptivo vs predictivo vs prescriptivo
El análisis descriptivo se centra únicamente en datos históricos.
Puede pensar en Predictive Analytics como si luego utilizara estos datos históricos para desarrollar modelos estadísticos que luego pronosticarán las posibilidades futuras.
Prescriptive Analytics lleva el Predictive Analytics un paso más allá y toma los posibles resultados previstos y predice las consecuencias de estos resultados.