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procesos de aprendizaje.
• Para una mejor hibridación de datos: accesibles y abiertos.
Gracias
       por
   escucharme
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  • 2. Complementarios Unidades mínimas: datos e interacciones Análisis Académico Análisis del aprendizaje Fotos en Istockphoto
  • 3. Análisis Académico Es un concepto más amplio que Learning Analytics. Tiene su cometido en las propias estructuras de datos generados por una universidad y sus agentes. Sirven entre otras cuestiones para mejorar la toma de decisiones y elaboración de informes.
  • 4. Cinco pasos del Análisis
  • 8. Learning Analytics LA consiste en la medición, recopilación, análisis (SNA) y presentación de datos inteligentes sobre estudiantes y sus contextos para una mejor comprensión y optimización del aprendizaje en los entornos en los que se produce. Cambio en los procesos evaluativos del aprendizaje
  • 10. Procesos de LA Adaptación de G. Siemens (2010)
  • 11. • Social Network Analysis / Organizational Network Analysis. • Análisis del comportamiento confiable. La manera de propagar información. • Impacto de las interacciones. • Medidas de pasividad e influencia. • Análisis de contenido. • Predicciones. • Adaptación y personalización. • Para posibles intervenciones educativas. Métodos para el análisis
  • 13. Identificar estudiantes desconectados o lurkers • Identificar estudiantes con dificultades para hacer una intervención antes del proceso final de evaluación. • Identificar los nodos fuertes. Centralidad y muchas interacciones. Mundos pequeños como aula. • El posible análisis de centralidad, relaciones, composiciones, rangos, densidades, distancia y cliques/homofilias o clusters. • Proporcionar una instantánea de las interacciones en un “antes y un después” ante cambios de diseño. • Para procesos de autoevaluación del mismo estudiante. Buscando patrones
  • 14. SNAPP (Social Networks Adapting Pedagogical Practice) Aplicaciones analíticas
  • 15. Conclusiones • Es una de las piezas que le faltaba al “Networked Learning”. • La integración y aceptación va muy rápido. Se tendrán aplicaciones integradas para la web que produce interacciones y para los LMS como Moodle, WebCT, etc. •Se puede aplicar a un amplio espectro de la educación como vimos, desde proyectos amplios y académicos en un campus hasta procesos individuales de un estudiante. •Puede ser una buena herramienta para autogestionar el propio aprendizaje de un estudiante. Produciendo feedback sobre sus procesos de aprendizaje. • Para una mejor hibridación de datos: accesibles y abiertos.
  • 16. Gracias por escucharme http://fernanadosantamaria.com/blog http://concepcionabraira.info Twitter: lernys y chiti http://slideshare.net/lernys Audiencia Intelligent Data Colección de datos Intervenciones Análisis Mineríá de datos