Learning analytics es un término bastante popular en la tecnología educativa. Cada vez más profesionales relacionados a la educación y capacitación se interesan en la información que se puede obtener de los datos de las plataformas de eLearning o plataformas de gestión del aprendizaje y plataformas de gestión del conocimiento. Sin embargo, ¿qué es exactamente learning analytics?

¿Qué es learning analytics?

La analítica de aprendizaje, como se le conoce en español al learning analytics, utiliza datos sobre los estudiantes y su actividad en diversos contextos para ayudar a comprender y mejorar los procesos de gestión educativa y, de manera crucial, para mejorar el aprendizaje de los propios alumnos.

Los estudiantes cada vez más prefieren el aprendizaje en línea, utilizando dispositivos como computadoras portátiles, tablets y smartphones. Esto deja una “huella digital”, que puede analizarse automáticamente y combinarse con datos sobre sus antecedentes, desempeño académico pasado o sus aspiraciones profesionales.

El contenido educativo, las actividades o los procesos se pueden adaptar para proporcionar una experiencia mejorada o más personalizada para el alumno, sobre la base de la información analizada a través de learning analytics. Esto promete ser mejor para los estudiantes que el enfoque de educación tradicional que se ha implementado en gran parte de la educación superior.

Sin embargo, no debemos limitarnos puramente a los datos que podemos obtener de un entorno virtual de aprendizaje. Hay datos muy valiosos en otros contextos que nos puede ayudar a tener una mejor comprensión del fenómeno educativo. Elegir cuáles necesitamos dependerá de qué pregunta nos queremos responder. Es importante consultar en la literatura vigente y relevante acerca del fenómeno que queremos investigar (satisfacción, deserción, aprendizaje, motivación, etc.) para saber qué variables debemos capturar y analizar.

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¿Cómo se benefician las instituciones educativas?

1.- Detecta alumnos con riesgo de deserción

A las universidades, institutos y colegios les interesa que sus estudiantes aprendan de manera efectiva para reducir considerablemente las altas tasas de deserción de estudiantes.

Los sistemas de alerta temprana permiten la identificación automatizada de los estudiantes con mayor riesgo de fracaso o retiro. Conociendo esta información, los profesores y el equipo directivo de una organización educativa pueden recibir un correo para que estén al tanto del problema y puedan actuar antes de que el alumno se rinda.

Las intervenciones en una etapa temprana pueden evitar que los alumnos abandonen los cursos e incrementar la tasa de retención. Una mejor retención ofrece grandes beneficios a nivel financiero y reputacional. Igualmente, tiene un gran impacto en el autoestima y las perspectivas profesionales de aquellas personas que finalmente tienen éxito en sus estudios.

2.- Recomienda cursos a los alumnos

Si se tiene definido un modelo de competencias a desarrollar o línea de carrera dentro de una plataforma de eLearning, es posible, utilizando learning analytics, recomendar a los estudiantes qué cursos o módulos deben estudiar a continuación. Las personas están acostumbradas a los sistemas de recomendación cuando compran artículos en línea. Por ejemplo, Amazon sugiere productos dependiendo de nuestra búsqueda y compra.

Cada vez se implementan tecnologías similares en muchas instituciones, particularmente en universidades de los Estados Unidos, donde los estudiantes pueden enfrentarse a una gran variedad de cursos. Los sistemas de recomendación, aunado a la línea de carrera definida, predicen aquellos en los que es más probable que tengan éxito o que puedan ayudarlos a cumplir sus aspiraciones profesionales.

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3.- Aprendizaje personalizado

Los sistemas de aprendizaje adaptativo tiene cada vez más impacto en la educación, ya que se personaliza el material a los estudiantes para que mejora la interacción. Esto quiere decir que, si un estudiante tiene problemas con un tema en particular, puede ser dirigido a materiales adicionales automáticamente antes de pasar al siguiente tema.

Algunos de los expertos señalan que ven el futuro como un enfoque mucho más personalizado de la educación, donde los datos sobre los alumnos y su actividad se utilizan constantemente para actualizar lo que se les presenta y se espera de ellos.

No es necesario que sea una experiencia de aprendizaje solitaria, donde el alumno simplemente interactúa con un sistema inteligente. Los algoritmos también pueden ayudarlos a conectarse con otras personas que enfrentan problemas similares o que están preparados para ofrecer su experiencia.

Herramientas que permiten realizar learning analytics

Existen muchas herramientas que permiten explotar la información de las plataformas de gestión del aprendizaje. Un ejemplo es IntelliBoard, que permite visualizar los datos a través de reportes y realizar análisis de información avanzados. Esta herramienta se puede integrar al LMS Moodle para que se pueda rastrea, visualizar y analizar la información de dicha plataforma en tiempo real. IntelliBoard extrae los datos estadísticos recolectados en Moodle y los presenta en un único tablero de control, lo cual permite identificar oportunidades de mejora.

Aprendizaje360 brinda el servicio de Learning Analytics con el fin de optimizar la experiencia de aprendizaje de los alumnos y colaboradores. El problema no es obtener información, sino procesarla para plantear mejoras y automatizaciones en las plataformas de aprendizaje.

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