Learning analytics, ¿sabes qué es y para qué sirve en e-learning?
La gestión del aprendizaje da lugar a una gran cantidad de datos. Puntuaciones, tiempos de conexión, actividades realizadas, patrones de abandono…
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. El learning analytics convierte esos datos en decisiones. Y en e-learning, eso marca la diferencia entre una formación que funciona y una que se repite sin mejorar.
¿Qué es el learning analytics?
El learning analytics es la recopilación, medición y análisis de datos generados durante el proceso de aprendizaje con el objetivo de comprenderlo, optimizarlo y personalizarlo.
El learning analytics lleva varios años en los primeros puestos de las tendencias educativas en e-learning, junto con el aprendizaje adaptativo y la IA aplicada a la formación.
Su valor no está en acumular datos, sino en interpretarlos correctamente para tomar decisiones pedagógicas y técnicas fundamentadas.
Impacto en la formación: para qué sirve
Implementar una estrategia de learning analytics te permite:
- Explicar comportamientos de la formación, alumnado, plataforma…
- Analizar el rendimiento y el progreso del alumnado curso por curso, módulo por módulo.
- Predecir comportamientos y detectar de forma temprana cualquier aspecto que no encaje con el proceso de aprendizaje definido, como el riesgo de abandono o las dificultades ante algún aspecto de la formación.
- Optimizar los recursos, invirtiendo en lo que mejor funciona y corrigiendo lo que no.
- Crear formaciones personalizadas (aprendizaje adaptativo) en base al perfil del alumnado y su progreso en la formación.
- Tomar decisiones estratégicas y mejorar las formaciones de forma continua y en base a datos reales.
Esto beneficia a cualquier organización con formación online, independientemente de su tamaño: empresas, centros educativos, entidades de formación continua o academias.
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 la personalizar del proceso de enseñanza-aprendizaje en función de las necesidades de cada persona.
No todo el alumnado aprende igual ni al mismo ritmo. Con datos pedagógicos individualizados, es posible:
- Ofrecer contenidos y actividades adaptadas al nivel y progreso de cada persona.
- Reducir la frustración y, con ella, el abandono.
- Aumentar la motivación y el tiempo de dedicación.
- Mejorar la interacción con el contenido y con el resto del alumnado.
El aprendizaje adaptativo no es ciencia ficción: es lo que ocurre cuando un LMS bien configurado y una estrategia de analítica sólida trabajan juntos.
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.
Lo importante no es recogerlo todo, sino definir qué datos son relevantes para tus objetivos y cómo vas a analizarlos.
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. Aquí van los pasos clave:
- Define objetivos claros antes de recoger datos. ¿Qué quieres mejorar? ¿Reducir el abandono? ¿Optimizar el diseño del contenido? Los objetivos determinan qué datos son relevantes.
- Selecciona los datos adecuados, no todos los disponibles. Más datos no significa más información útil.
- Configura correctamente tu LMS y tus contenidos (formatos SCORM, xAPI…) para que los datos se registren bien desde el origen.
- Define el tipo de análisis: descriptivo (qué ha pasado), diagnóstico (por qué ha pasado), predictivo (qué puede pasar) o prescriptivo (qué deberías hacer).
- Garantiza el cumplimiento del RGPD: políticas de privacidad claras, tratamiento confidencial y comunicación transparente con el alumnado.
- Revisa y ajusta de forma continua. El learning analytics no es un proyecto puntual, es un ciclo de mejora permanente.
Preguntas frecuentes sobre e-learning analytics
¿De dónde se obtienen los datos?
Estos datos se pueden obtener de tres formas diferentes:
- El LMS, que registra de forma automática la actividad del alumnado.
- Estándares de contenido como SCORM o xAPI, que reportan datos de progreso, evaluaciones y tiempos desde el propio contenido formativo.
- Datos manuales, introducidos desde formaciones presenciales, sesiones sincrónicas (videoconferencias) u otras fuentes externas.
Todos convergen en el LMS para poder analizarse de forma integrada.
¿Quién genera los datos?
Principalmente el alumnado y el profesorado en el entorno de aprendizaje. Pero también hay datos periféricos de interés: zonas horarias, patrones de acceso, interacciones fuera del LMS…
Todo ello debe gestionarse con estricto cumplimiento del Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y de criterios éticos claros.
¿Los LMS ya incorporan herramientas de learning analytics?
Sí, la mayoría ofrecen funcionalidades nativas de análisis: seguimiento del progreso, informes por curso, por usuario, por grupo…
El caso de Moodle, por ejemplo: integra herramientas propias de analítica y permite conectarse con plataformas externas si se necesitan funcionalidades más avanzadas.
El reto no es tener los datos: es configurar correctamente el LMS y definir qué métricas son relevantes para cada formación. Ahí es donde una buena consultoría marca la diferencia.
¿Es complicado implementar learning analytics?
Requiere definir objetivos, seleccionar métricas, configurar el LMS, establecer flujos de análisis y garantizar el cumplimiento normativo. No se trata de activar un informe, sino de diseñar una estrategia. Con el acompañamiento adecuado, el proceso es mucho más ágil y los resultados, más fiables.
¿Para qué sirve el learning analytics en formación corporativa?
Permite detectar problemas en la formación interna, reducir el abandono, personalizar el aprendizaje y tomar decisiones basadas en datos reales sobre los resultados formativos.
¿El learning analytics cumple con el RGPD?
Sí, siempre que se implementen políticas de privacidad adecuadas, se trate la información de forma confidencial y se informe correctamente al alumnado sobre el uso de sus datos.
¿Necesito herramientas externas al LMS?
Depende de la profundidad del análisis que necesites. Para muchas organizaciones, las herramientas nativas del LMS son suficientes. Para análisis más avanzados o integraciones con sistemas de BI, puede ser necesario complementarlos con soluciones externas.
¿Quieres implementar learning analytics en tu formación online?
En Tres punto e-learning llevamos años ayudando a empresas, centros educativos y entidades formativas a diseñar, desarrollar y optimizar sus proyectos de formación online. Estos son los servicios con los que podemos ayudarte:
-
- Plataformas de formación (LMS): desarrollamos, mejoramos y mantenemos plataformas de formación online, configuradas para que el seguimiento y el análisis de datos funcionen desde el primer día. Si tu LMS no está sacando partido a los datos que genera, podemos cambiarlo.
- Creación de contenidos e-learning: diseñamos y producimos contenidos formativos en SCORM, xAPI, HTML5, vídeo interactivo… pensados para generar datos de calidad y facilitar el análisis del aprendizaje.
- Consultoría e-learning: si necesitas apoyo para definir tu estrategia de learning analytics, elegir herramientas, configurar métricas o interpretar los resultados, te acompañamos en todo el proceso. También si estás en fases previas: diseño tecnopedagógico, elección de LMS o planificación de la formación.
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