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Analíticas del Aprendizaje para la Innovación

El uso de analíticas del aprendizaje permite interpretar datos educativos tanto de entornos virtuales como presenciales. Este enfoque no se considera Big Data, sino un campo de investigación y producción con el objetivo de entender, explicar y predecir comportamientos de los alumnos para mejorar el contexto educativo y reducir las diferencias en el aprendizaje.

Analíticas del Aprendizaje para la Innovación

Analíticas del Aprendizaje para la Innovación

ANALÍTICAS Y EVALUACIÓN

Referencias Bibliográficas.
López, M., Lagunes, C., & Herrera, S. (2006). Excel como una herramienta asequible en la enseñanza de la Introducción. Teoría de La Educación. Educación y Cultura En La Sociedad de La Información, 7(1), 1–10. http://www.redalyc.org/articulo.oa?id=201021084007 Salica, M. A. (2021). Analítica del aprendizaje significativo d-learning aplicado en la enseñanza de la física de la educación secundaria. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 24(2), 265. https://doi.org/10.5944/ried.24.2.28399 Ruipérez, J. (2020). El Proceso de Implementación de Analíticas de Aprendizaje. Sabulsky, G. (2019). Analíticas de aprendizaje para mejorar la enseñanza y el seguimiento a través de entornos virtuales. 80, 13–30.
CALIDAD DE LAS PREGUNTAS: - Responder a la diversidad
LAS PREGUNTAS DEFINEN: tareas, problemas, asuntos.

Taxonomía de Bloom y Marzano.

DIMENSIÓN DEL CONOCIMIENTO - Conocimiento factual - Conceptual - Procedimental - Metacognitivo
TIPOS DE EVALUACIÓN: diagnóstica, formativa y sumativa.

HERRAMIENTAS DE GESTIÓN DEL APRENDIZAJE

Moodle,Carolain, Sakai, Blackboard. Para mejorar el análisis: Google analytics, Smartklass, Socrative, GISMO.
AL NO TENER ACCESO VIRTUAL

Excel: - Organizar datos - Analizar datos - Generar gráficos - Relacionar y comparar datos - Generar tablas.

NIVELES DE ANÁLISIS

- Descriptivo: problema - Diagnóstico: causa - Predictivo: lo que puede ocurrir. - Prescriptivo: lo que se puede hacer al respecto

PASOS

- Establecer objetivos y métricas. -Recolectar datos. - Analizar y Visualizar información. - Actuar.
DATOS CRUDOS

Datos conseguidos que no han pasado por un proceso analítico.

EJEMPLO

Horas de estudio, tareas registradas, calificaciones.

FUNCIÓN

Se pueden entender, explicar y predecir los comportamientos de los alumnos y en consecuencia, se podrá mejorar el contexto educativo y reducir las diferencias en el aprendizaje.
PAPEL DOCENTE

Muy importante: - Vocación - Capacitación en plataformas de análisis y tabulación de datos. - Creatividad e innovación. - Tomar decisiones acertadas.

CARACTERÍSTICAS

Es un campo de investigación y producción.
No es Big Data
Interpretar datos educativos.
Datos generados en entornos virtuales y datos presenciales.