Learning analytics – Análisis del aprendizaje

La posibilidad de medir, recoger, analizar y representar los datos relativos al aprendizaje con el fin de evaluar el progreso académico, mejorarlo, tomar decisiones, predecir el rendimiento futuro y detectar posibles problemas puede ser la próxima revolución dentro de la formación.

George Siemens propone un marco para el análisis de datos del aprendizaje llamado Open Learning Analytics que recoge y muestra datos desde tres puntos de vista: El alumno, el profesor y el administrador.

Yo encuentro interesante esta propuesta pero demasiado poco concreta, para profundizar más, me he inscrito en el curso gratuito que imparte George Siemens.

Para mi hay tres tipos de datos que nos interesan:

  1. Los basados en números puros.
  2. Los datos derivados de las interacciones sociales, el grafo social
  3. Análisis de calidad. Para medir la calidad de las aportaciones e interacciones.

Obteniendo y explotando los números puros

Una buena estrategia debería partir de analizar qué datos, basados en números puros, nos interesa recoger. Por ejemplo el número de veces que se visualiza un contenido, el tiempo que un usuario permanece viendo un video, el número de veces que el usuario accede al sistema, el tiempo de permanencia en el sistema.

 

Una vez que nuestra aplicación ya registra lo que queremos que registre, debemos decidir cómo explotar los datos. Jorge Diéguez escribía hace no mucho tiempo sobre este mismo tema. Podemos optar por:

  • Desarrollar un asistente para la creación de informes avanzados. No hablo de generar unos informes predefinidos solamente si no dar la posibilidad al administrador de diseñar su propio informe.
  • Utilizar una aplicación externa para explotar nuestros datos duros. Como Talend, Blackboard Analytics o Pentaho. Para mí esta es la mejor opción, puede parecer menos integrado pero tiene tres ventajas muy importantes:

Normalmente es necesario cruzar los datos de uso de la plataforma con datos de ERPs como SAP o PeopleSoft para obtener informes transversales, por ejemplo horas dedicadas por departamento, resultados vs inversión, etc. Lo que estas herramientas nos ofrecen es precisamente conectarse a diferentes orígenes de datos, cruzar y transformar esos datos y visualizarlos de forma que aporten información.

Obtener informes sin afectar al rendimiento de la plataforma. Estas aplicaciones pueden trabajar directamente contra la base de datos de la plataforma o contra una imagen o un subconjunto de datos de la misma sin afectar al rendimiento, en cambio si permitimos al usuario diseñar y lanzar informes, afectará al rendimiento.

No nos engañemos, no lo vamos a hacer mejor que ellos, son expertos.

 

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El grafo social

El grafo social es un concepto, creado por Mark Zuckerberg (¿Os suena?), que busca describir de forma gráfica cómo son las relaciones entre nodos de una red.

Almacenarlo en una base de datos relacional no es nada fácil, al final se trata de almacenar una serie de relaciones complejas entre nodos en una base de datos que no está pensada para ello, pero existen aproximaciones excelentes como la que explica Lorenzo Albertón aquí.

Otra posibilidad es almacenar el grafo en una base de datos “graph” no relacional como neo4j

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Análisis de calidad

No basta con saber la cantidad de participaciones e interacciones de un alumno (los números duros), es igual de importante saber la calidad de sus participaciones e interacciones. ¿Lo que comparte el alumno es interesante para otros compañeros? ¿Cuántos comentarios hay en cada uno de sus post?

En este sentido es importante planificar un buen sistema que valore los recursos (enlaces, mensajes en foros, documentos, artículos, etc). Pero no todos los recursos son fáciles de valorar, podemos dar la oportunidad a los alumnos de que valoren cada recurso con un sistema de estrellas (por ejemplo otorgando de 1 a 10 estrellas a cada recurso) pero es muy posible que no todos los alumnos colaboren con este sistema.

Una buena forma de fomentar que el alumno colabore valorando los recursos es “gamificar” el entorno y darle puntos simplemente por gastar cada mes sus “50 estrellas” repartiéndolas entre los recursos que le resulten más interesantes

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¿Para qué?

Este análisis de datos nos debe llevar a comprender mejor lo que está sucediendo en el proceso formativo pero también nos debe facilitar la toma de decisiones y recomendaciones con carácter predictivo

Moodle tiene un interesante bloque llamado Analytics and Recommendations que, entre otras cosas, permite al alumno ver en qué situación está respecto al resto.

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Es importante entender que el análisis de datos contiene información interesante para todos los implicados en el proceso: Al administrador, al profesor y al alumno. Proporcionar información en tiempo real al alumno sobre si su interacción está siendo buena, si se relaciona, si aporta cosas de calidad, cuáles son sus puntos fuertes y en cuáles debe mejorar es clave en el modelo.

El grafo social puede ayudarnos a detectar alumnos “desconectados” y ayudarles a volver a participar del proceso formativo.

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Por otro lado Un buen análisis de calidad puede facilitarnos el desarrollo un buen sistema de recomendaciones para el alumno, Por ejemplo podemos recomendarle a quien seguir, quién es el máximo experto en nuestra red en las materias que le interesan.

9 Responses to “Learning analytics – Análisis del aprendizaje”

  1. Pere Baleta

    Hola,
    Articulo muy interesante.

    Añadir que para implementar el modelo de grafo, existen diversas alternativas Graph Database, aparte de la citada (neo4j), como Infinitegraph, OrientDB o DEX (esta última desarrollada conjuntamente por la Universitat Politècnica de Catalunya – UPC- y su spin-off Sparsity Technologies, y orientada específicamente al manejo eficiente de grandes grafos – de miles de millones de objetos -

    Saludos y os felicito por el artículo
    Pere Baleta

    Responder
  2. tambaqui

    Muy interesante Jose, como siempre ;)
    Yo creo que la revolución que llega es la visualización de datos, y herramientas como processing.js o d3.js tienen mucho que aportar en los entornos de elearning

    Responder
  3. Alen

    Por mas que esté en Wikipedia, ;-) La afirmación El grafo social es un concepto, creado por Mark Zuckerberg es mas que temeraria, mas si no es entre comillas. El analisis de redes y su expresión en grafos es anterior al nacimiento de Mr. Sucker

    Responder

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