Learning analytics, ¿sabes qué es y para qué sirve en e-learning?
La gestión del aprendizaje da lugar a una gran cantidad de datos.
Sin embargo, en muchas ocasiones estos datos no se utilizan o se emplean de forma bastante superficial. Es decir, no se les saca el partido adecuado.
Los datos que pueden ofrecer los sistemas de gestión de aprendizaje permiten mejorar el aprendizaje.
Es posible recoger estos datos y utilizarlos para crear formaciones más eficientes.
¿Cómo lo logramos?
Exacto, mediante el uso de la analítica de aprendizaje o learning analytics.
Learning analytics, ¿qué es?
El learning analytics es la recopilación y la medición de datos de aprendizaje a través del análisis de datos y la inteligencia artificial para obtener información que ayude a mejorar los procesos de aprendizaje.
El learning analytics lleva varios años en los primeros puestos de las tendencias educativas en e-learning, junto con el aprendizaje adaptativo.
Este análisis de datos permite, por lo tanto, comprender mejor cómo está funcionando una determinada formación y las necesidades de alumnado y profesorado, para poder ofrecer soluciones y mejoras.
Se trata de una herramienta o estrategia que ayuda a crear formaciones más eficientes.
¿Las estrategias de learning analytics son exclusivas del e-learning?
La obtención de datos de aprendizaje es algo intrínseco al e-learning, por lo que su implementación puede parecer más natural o sencilla. Sin embargo, también se utilizan estrategias de learning analytics en la formación presencial o semipresencial, dado que es habitual que este tipo de formaciones también utilicen sistemas de gestión del aprendizaje (LMS).
En los ambientes de aprendizaje online resulta sencillo recoger datos a través del LMS, pero ello no implica que no sea posible recoger datos formaciones presenciales. En estos casos, es posible recopilar datos de forma manual para luego volcarlos en el LMS y poder analizarlos.
Impacto en la formación: para qué sirve
Analizar los datos que brinda el learning analytics permite:
- Explicar comportamientos de la formación, alumnado, plataforma…
- Analizar el rendimiento y el progreso del alumnado en cada formación de forma detallada.
- Predecir comportamientos y detectar de forma temprana cualquier aspecto que no encaje con el proceso de aprendizaje definido.
- Utilizar los recursos disponibles de forma más eficiente.
- Crear formaciones personalizadas (aprendizaje adaptativo).
- Mejorar las formaciones de forma continua y en base a datos reales.
Por ejemplo, puede ayudarnos a explicar la relación entre realizar una actividad y superar una formación, entre asistir a determinadas sesiones en directo y saber realizar un determinado ejercicio, etc.
Disponer de estos datos beneficia a cualquier empresa, entidad o institución formativa, sea cual sea su tamaño. Permite aprovechar al máximo los recursos educativos y ofrecer formaciones que encajen con las necesidades del alumnado.
Este proceso nos lleva a la toma de decisiones estratégicas e informadas, hecho fundamental para mejorar las formaciones (en cualquier aspecto) y para identificar oportunidades.
Learning analytics y aprendizaje adaptativo
Una de las áreas de acción del learning analytics es la pedagógica. No todos las personas aprendemos de la misma forma, por lo que no todo el alumnado de una formación presentará las mismas necesidades educativas.
Disponer de datos pedagógicos de cada alumno y alumna permite abordar esas necesidades específicas y personalizar el aprendizaje. Es decir, disponer de formaciones basadas en un aprendizaje adaptativo.
Al aprendizaje adaptativo es la personalización del proceso de enseñanza – aprendizaje en función de las necesidades de cada persona.
El aprendizaje adaptativo permite evitar el abandono, dado que el aprendizaje se individualiza, logrando que se reduzca la frustración y se aumente la motivación.
Además, mejora la interacción con los diferentes elementos disponibles (contenidos, alumnado, actividades…) y aumenta el tiempo de dedicación.
Tipos de datos
Las estrategias o técnicas de learning analytics recopilan y analizan datos muy diversos, como, por ejemplo: puntuaciones, superación de formaciones, horas de conexión, tiempos de dedicación, interacciones con el contenido, interacciones con otras personas (alumnado o docentes), realización de actividades y un largo etcétera.
Por lo tanto, mediante técnicas de learning analytics es posible recopilar diferentes tipos de datos, útiles tanto en contextos administrativos como pedagógicos.
Los datos que es posible recopilar se pueden clasificar en diferentes grupos:
- Datos que aportan información sobre el progreso académico del alumnado.
- Patrones detectados a partir de diferentes datos analizados.
- Uso de datos para el beneficio de profesorado, alumnado y otras personas relacionadas. Estos datos pueden emplearse para alimentar sistemas de IA, por ejemplo.
A modo de muestra, a continuación, se listan algunos datos que suelen ser de interés en las estrategias de learning analytics:
- Progreso del alumnado: rendimiento, métricas de progreso, calificaciones…
- Finalización de actividades y formaciones: grado de finalización y abandono, realización de actividades, intentos…
- Feedback: tanto del alumnado como de docentes y otras personas vinculadas, a través de encuestas de satisfacción, por ejemplo.
- Evaluación: global, de actividades, de módulos, por tipo…
- Participación: interacciones con el contenido, actividades, alumnado, docentes…
- Datos del alumnado: edad, nivel, experiencia, formación previa, preferencias… Estos datos permiten establecer un perfil de alumnado objetivo.
En definitiva, la recopilación de datos para learning analytics puede ser muy variada y dependerá del tipo de formación. Sin embargo, no debe centrarse solo en resultados académicos, sino en todos aquellos parámetros que afecten a la formación.
Preguntas frecuentes sobre learning analytics
Con todo lo que hemos contado sobre learning analytics seguro que te surgen varias dudas.
Algunas de ellas son tan habituales que he querido resolverlas por aquí de forma clara antes de continuar:
¿De dónde se obtienen todos estos datos?
Estos datos se pueden obtener de tres formas diferentes:
- LMS
- Tecnologías que permiten generar datos, como el estándar SCORM, que facilitan datos de progreso en el contenido, evaluaciones, tiempos…
- Datos introducidos de forma manual o mediante otros espacios. Por ejemplo, en formaciones presenciales o sesiones virtuales de formación sincrónica (videoconferencias).
Todos estos datos, para poder emplear estrategias de learning analytics deben converger en algún lugar, que suele ser el LMS.
¿Quién produce los datos?
La respuesta corta es evidente: alumnado y docentes en el entorno de aprendizaje.
Sin embargo, se debe tener en cuenta que existen multitud de datos que pueden no limitarse de forma estricta estos entornos y también ser de interés. Por ejemplo, zonas horarias, intereses, interacciones entre iguales o, incluso, interacciones fuera del LMS (navegadores, redes sociales…).
Las posibilidades son enormes actualmente, pero se deben limitar al reglamento europeo de protección de datos (RGPD) y a los códigos éticos.
¿Los LMS incorporan funciones de learning analytics?
Muchos LMS incorporan, o pueden incorporar, herramientas de análisis de datos que, en muchos casos, incorporan casi por defecto análisis detallados, predictivos o de diagnóstico.
La mayoría de los LMS disponen de seguimiento de ciertos datos que permiten recopilar y acceder a gran cantidad de datos, filtrando por plataforma, curso, categoría, grupo, etc.
Sin embargo, normalmente, es necesario configurar adecuadamente estas métricas para poder implementar estrategias de learning analytics que faciliten exactamente la información que se necesita.
Para ello, cada LMS incorpora diferentes soluciones. Por ejemplo, Moodle integra ya diferentes herramientas de learning analytics y, además, permite integrarse con herramientas externas si se requieren funcionalidades extra. Con todo ello, consigue disponer de una amplia gama de recursos de learning analytics.
Buenas prácticas
Ahora que sabes qué es el learning analytics y para qué sirve, seguro que te estás planteando cómo puedes implementarlo en tus formaciones.
La implementación de estas estrategias no resulta sencilla, no es cuestión de un par de clics. Por eso, vamos a resumir algunas buenas prácticas básicas para poder empezar a utilizar learning analytics.
- Disponer de herramientas de recopilación y análisis de datos que encajen con las necesidades de nuestra formación. Existen múltiples herramientas que permiten analizar datos formativos, pero no todas son útiles para todas las formaciones. Además, claro, será indispensable configurar bien estas herramientas.
Disponer de muchos datos recopilados, pero mal analizados no resulta útil, todo lo contrario.
- Seleccionar los datos a recopilar más adecuados para cada formación. Se deben establecer objetivos claros y, en base a ello, seleccionar los tipos de datos que permitirán lograrlos. No todos los datos resultan interesantes o son relevantes.
- Cumplir con las normativas de protección de datos, mediante políticas de privacidad, tratamiento confidencial de los datos y comunicación clara.
- Definir el tipo de análisis a realizar para obtener resultados que se ajusten a las necesidades y objetivos definidos.
- Integrar el sistema de learning analytics en el LMS y las formaciones.
Además de todas estas buenas prácticas, la correcta implementación dependerá del LMS que utilices, las herramientas disponibles y el tipo de formación, así como de diferentes factores concretos que se deben tener en cuenta.
Como la extensión de todo esto supera la de este post, te lo cuento en el siguiente webinar gratuito:
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Conclusiones
Las estrategias de learning analytics permiten obtener datos cuantitativos que ayudan a tomar decisiones pedagógicas y técnicas.
Disponer de datos, análisis y predicciones permite disponer de una visión clara sobre cómo funcionan nuestras formaciones y abrir vías de mejora.
Por lo tanto, el uso adecuado del learning analytics es útil para cualquier tipo de formación, dado que permite algo fundamental: la mejora de la experiencia formativa a partir de datos objetivos y concretos.
Es más, permite la mejora de la experiencia formativa de forma personalizada, basada en los propios datos de la formación.
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