Evaluación del aprendizaje, learning
analytics y big data para la mejora
del aprendizaje online: red eMadrid
Pedro J. Muñoz-Merino
Twitter: @pedmume
Univ. Carlos III de Madrid, www.it.uc3m.es
Red eMadrid, www.emadridnet.org

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Imagen tomada de http://www.datadial.net/blog/index.php/2011/08/24/why-your-website-isnt-as-fast-as-it-should-be/
Datos en crudo

3
Perfiles de
aprendizaje
Efectividad,
eficiencia,
interés
Comportamientos
Habilidades
Sentimientos
Transformación: Indicadores de alto
nivel

4
Fases Analítica de aprendizaje
Generación y
captura de
datos
Transform.
de datos
Visualizador
Recomendador
Generador de
informes
Datos de
bajo nivel Información de
alto nivel
Qué datos son
necesarios
Qué hacer con la
información de alto nivel
Qué obtener y
cómo obtenerlo
Surgen problemas tecnológicos
Relaciones,
causas,
clustering,
predicción
Adaptador

Evaluación
Información para la evaluación
Indicadores de las plataformas y sistemas
Encuestas, entrevistas, etc.
Métodos evaluación
Cuantitativos: Compar. grupos, relaciones, etc.
Cualitativos
Qué evaluar
Materiales
Alumnos
Herramientas
Proceso aprendizaje
Madrid, 2013-06-13
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ALAS-KA: Analítica en KA

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Ejemplo análisis proceso aprendizaje y
alumnos
• Efectividad, eficiencia, interés
• 76.81% no utilizan actividades opcionales
• 50.9% metas completadas
• Perfiles alumnos
Hint
avoid.
Video
avoid.
Unrefl
. User
Hint
abuser
Hint
avoidance
1 0.382 0.607
-0.186
Video avoid. 0.382 1 0.289
0.096
Unrefl. user 0.607 0.289 1
0.317

8
ANALYSE: Analítica en Open edX
Ejemplo análisis materiales
Más información en:
http://www.it.uc3m.es/pedmume/ANALYSE/

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Ejemplo predicción
Ganancia aprendizaje = 25.489 - 0.604 *
pre_test + 6.112 * intentos_medios + 0.017
* tiempo_total + 0.084 * maestría_ejercicios

10
Ejemplo análisis tutor
Tutor [2.06, 3.25]
Instructor [1.69, 3.31]
Diferencia [-0.38, 0.70]

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