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Hacia la construcción de un perfil en 360 grados de los usuarios del @Plan_Ceibal

  • 1. Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts Einstein Hacia la construcción de un perfil en 360 ° de los usuarios del Plan Ceibal Learning Analytics @cristobalcobo @CecilMarconi @fundacionceibal
  • 2. Learning Analytics: contexto New Media Consortium, & EDUCAUSE Learning Initiative. (2015). NMC Horizon Report: 2012 Higher Education Edition. Austin, TX: The New Media Consortium. Existe un creciente interés por incorporar nuevas fuentes de datos para personalizar la experiencia de aprendizaje; así como por adoptar evaluaciones formativas para evaluar aprendizaje. >> El interés por un "nuevo" campo de evaluación y aprendizaje.
  • 3. : Construir experiencias pedagógicas más personalizadas; : Identificar poblaciones de estudiantes en riesgo; : Analizar factores que afectan completar exitosamente ciclo escolar
  • 4.
  • 6. NUEVOS PERFILES PROFESIONALES > ‘Data Scientist’: modelos de análisis se basan en numerosas suposiciones < los algoritmos no son neutros>
  • 8. “un enfoque dinámico, longitudinal, de evaluaciones formativas asistida por ordenador son el mejor predictor para detectar estudiantes de bajo rendimiento (datos básicos LMS no predijeron aprendizaje). Tempelaar, D. T., Rienties, B., & Giesbers, B. (2015). In search for the most informative data for feedback generation: Learning Analytics in a data-rich context. Computers in Human Behavior, 47, 157-167. “En LA la unidad más básica de aprendizaje es la interacción (no hay consenso si F2F o VLE es más eficaz).” Agudo-Peregrina, Á. F., Iglesias-Pradas, S., Conde-González, M. Á., & Hernández-García, Á. (2014). Can we predict success from log data in VLEs? Classification of interactions for learning analytics and their relation with performance in VLE-supported F2F and online learning. Computers in Human Behavior, 31, 542-550. “Tiempo de estudio y regularidad de uso de LMS, interacción con pares y n° de descargas: factores claves para el logro académico”. Yu, T., & Jo, I. H. (2014, March). Educational technology approach toward learning analytics: Relationship between student online behavior and learning performance in higher education. In Proceedings of the Fourth International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 269-270). ACM. “variables que predicen mejora en rendimiento: interacción social/pertenencia; contexto SE, expectativa de estudiantes” Thammasiri, D., Delen, D., Meesad, P., & Kasap, N. (2014). A critical assessment of imbalanced class distribution problem: The case of predicting freshmen student attrition. Expert Systems with Applications, 41(2), 321-330.
  • 9. ; ; Analíticas de Aprendizaje: o  Colección y análisis de los datos generados durante el proceso de aprendizaje. o  Comprender cómo se utiliza (patrones de uso).; 360°; Analíticas sólo centradas en resultados/logros, ignorando los procesos de enseñanza no resulta suficiente Gaševi , D., Dawson, S., & Siemens, G. (2015). Let’s not forget: Learning analytics are about learning. TechTrends, 59(1), 64-71.
  • 10. Plan Ceibal - Uruguay:
  • 11. By @cecilmarconi Fase I Entrega de Equipos y conectividad 2007-2015 Ciclo de Evolución del Plan Ceibal Fase II Desarrollo de Platafo rmas 2012 - 2015 Fase III Tecnologías como acelerador del aprendizaje 2014-2019 •  2016: •  Proceso de madurez en el uso de las plataformas (adaptación y adopción). •  Identificación de patrones de uso
  • 12.
  • 13. o  ¿Cuáles son los perfiles de “participación”? ¿Se identifican patrones? o  ¿Existe correlación entre “patrones de uso de plataformas” y los aprendizaje (calificaciones)? o  ¿En qué medida es posible encontrar correlaciones entre el grado de “participación en línea” de los estudiantes y su participación (asistencia) en clases presenciales? hacia el perfil 360
  • 14. ¿cuáles son las variables relevantes para elaborar un indicador de involucramiento? ¿Cuáles son los perfiles de “participación”? ¿Se identifican patrones?
  • 15. 35% 65% estudiantes en línea •  Trazabilidad de datos. •  Grado de involucramiento de los estudiantes •  Proxy de otras competencias (habilidades blandas) ¿Cuáles son los perfiles de “participación”? ¿Se identifican patrones?
  • 16. El docente como factor clave en el uso de plataformas: distribución de grupos según cobertura de acceso a la plataforma (CREA2) ¿Cuáles son los perfiles de “participación”? ¿Se identifican patrones?
  • 17. ¿Existe correlación entre “patrones de uso de plataformas” y los aprendizaje (calificaciones)?
  • 18. ¿Hay correlaciones entre el grado de “participación en línea” de los estudiantes y su participación (asistencia) en clases presenciales? uruguayestudia.uy
  • 19. ¿Cuáles son los desafíos pendientes que plantea Learning Analytics?
  • 20. Analíticas de aprendizaje: "tiene problemas para representar la naturaleza de las conexiones, entre los conjuntos de datos y personas." Necesitamos interpretaciones humanas.
  • 21. Hay un conflicto entre crear modelos que proporcionan resultados fiables y elaborar modelos transparentes para los usuarios. OU es responsable de explicar (aclarar) cómo los sujetos se ven afectados por las aplicaciones de analítica de aprendizaje. Datos sensibles: • origen racial o étnico • creencias • discapacidad y otros (salud) • vida sexual. El uso de datos estudiantiles para fines de investigación han de ser aprobados por Comité de Ética de Investigación Humana (HREC).
  • 22. Criterios a considerar 1.0: 1. Comienza con escalas pequeñas 2. El potencial es evidente, también las responsabilidades que implica 3. Incluir a los docentes en el diseño, análisis y explotación 4. Gobierno: Adopta estructuras abiertas del gobierno de learning analytics (conjuntos de datos, infraestructura técnica y intervenciones) 5. Conflictos: Minimizar posible conflictos (diferentes grupos de interés) sobre interpretación y uso de datos
  • 23. Criterios a considerar 2.0: 6.  Anonimización: Puede ser imposible eliminar toda posibilidad de identificar a una persona sin reglas sobre el uso de archivos anónimizados. 7. Reduccionismo: El análisis de grandes volúmenes de datos puede contener información imprecisa sobre los individuos (ej: modelos incorrectos o observación parcial). 8. Propiedad de la información: Aspectos éticos y legales en acceso y uso de LA (informar usuario) Estamos en la infancia de Analíticas de Aprendizaje
  • 24. fundacionceibal.edu.uy @fundacionceibal 1er Encuentro Internacional “Nuevas métricas y enfoques para la evaluación y la innovación en el aprendizaje” 15 de Abril de 2016 en la Sala de Actos del LATU