Model for the collection and analysis of data from teachers and students supported by Academic Analytics
Academic Analytics permite un análisis de datos que son muy importantes para la toma de decisiones en el entorno institucional educativo, agregando información valiosa en la actividad de investigación académica y brindando herramientas de inteligencia comercial fáciles de usar. Este artículo muestra...
- Autores:
-
Simanca Herrera, Fredys Alberto
Hernández Arteaga , Isabel
Unriza Puin, María Elsa
Blanco Garrido, Fabián
Páez Páez, Jaime Alberto
Cortés Méndez, Jairo Augusto
Alvarez, Alicia
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad Cooperativa de Colombia
- Repositorio:
- Repositorio UCC
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/49065
- Acceso en línea:
- https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.10.039
https://hdl.handle.net/20.500.12494/49065
- Palabra clave:
- Análisis académico
Almacenamiento de datos
Análisis de los datos
Análisis de aprendizaje
Academic Analytics
Data storage
Analysis of data
Learning analytics
- Rights
- openAccess
- License
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Simanca Herrera, Fredys Alberto Hernández Arteaga , Isabel Unriza Puin, María Elsa Blanco Garrido, Fabián Páez Páez, Jaime Alberto Cortés Méndez, Jairo Augusto Alvarez, Alicia |
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Análisis académico Almacenamiento de datos Análisis de los datos Análisis de aprendizaje Academic Analytics Data storage Analysis of data Learning analytics |
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Academic Analytics permite un análisis de datos que son muy importantes para la toma de decisiones en el entorno institucional educativo, agregando información valiosa en la actividad de investigación académica y brindando herramientas de inteligencia comercial fáciles de usar. Este artículo muestra una propuesta para la creación de un sistema de información basado en Academic Analytics, diseñando un modelo que se apoye en Academic Analytics para la recolección y análisis de datos de los sistemas de información de las instituciones educativas. La idea que se concibió propone un sistema que sea capaz de desplegar estadísticas sobre los datos históricos de estudiantes y docentes tomados a lo largo de periodos académicos, con el propósito de recopilar la información que el director, el docente y finalmente el estudiante necesitan para la toma de decisiones. El modelo fue validado con información tomada de estudiantes y docentes durante los últimos cinco años, y el formato de exportación de los datos fue archivos pdf, csv y xls. Los hallazgos permiten afirmar que es de suma importancia analizar los datos que se encuentran en los sistemas de información de las instituciones educativas para la toma de decisiones. Luego de la validación del modelo, se estableció que es indispensable que los estudiantes conozcan los informes de su rendimiento académico para poder realizar un proceso de autoevaluación, así como que los docentes puedan ver los resultados de los datos obtenidos para realizar procesos de autoevaluación, y adecuación de contenidos y dinámicas en las aulas. |
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H. P. Luhn , «Business Intelligence System,» IBM Journal, vol. 2, nº 4, pp. 314-318, Octubre 1958. S. Buckingham Shum y R. Ferguson, «Social Learning Analytics: Five Approaches,» 2nd International Conference on Learning Analytics & Knowledge/ACM International Conference Proceeding Series, vol. 5, nº 1, pp. 1-10, 2014. P. J. Goldstein, «Academic Analytics: The Uses of Management Information and Technology in Higher Education,» ECAR Key Findings, vol. 1, nº 1, pp. 1-12, 2005. P. Millares Martinez, M. B. Alfageme González y R. Rodrïguez Pérez, INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN EN EDUCACIÓN INFANTIL, Murcia: Universidad de Murcia Servicio de Publicaciones , 2014. F. A. Simanca H., Sistema de mejora del rendimiento académico mediante Learning Analytics. Tesis. Doc., España: Universidad Internacional de la Rioja, 2018. F. Simanca, R. González Crespo, L. Baena Rodríguez y D. Burgos, «Identifying Students at Risk of Failing a Subject by Using Learning Analytics for Subsequent Customised Tutoring,» Applied Sciences, vol. 9, nº 3, pp. 1-17, 2019. ] F. A. Simanca Herrera, R. González Crespo, L. Rodríguez Baena y D. Burgos, «A Solution to Manage the Full Life Cycle of Learning Analytics in a Learning Management System: AnalyTIC,» IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje, vol. 14, nº 4, pp. 127-134, 2019. D. Oblinger G., P. Deblois B. y J. Campbell P., «Academic Analytics A New Tool for a New Era,» EDUCAUSE Review, vol. 42, nº 4, pp. 41-57, 2007. A. Parnell, D. Jones , A. Wesaw y D. C. Brooks, Institutions’ Use of Data and Analytics for Student Success, United States : NASPA National Association of Student Personnel Administrators, 2018, pp. 1-36. J. Garcia Carmona, «Buenas prácticas hacia el eito en el desarrollo del software.,» 15 11 2012. [En línea]. Available: https://jbravomontero.files.wordpress.com/2012/12/solid-y-grasp-buenas-practicas-hacia-el-exito-en-el-desarrollo-de-software.pdf. [Último acceso: 17 06 2020]. I. Tuyub Sànchez y G. Buendìa Abalos , «Gráficas lineales: un proceso de significación a partir de su uso en ingeniería,» Ie Revista de Investigación Educativa de la Rediech, vol. 8, nº 15, pp. 11-28, 2017. M. Enea y M. Attanasio, «Un modelo de asociación para datos bivariados con aplicación al análisis del éxito de los estudiantes universitarios.,» Journal of Applied Statistics, vol. 1, nº 1, pp. 1-4, 2015 B. G. Hidalgo Cajo, «Minería de datos en los Sistemas de gestión de Aprendizaje en la Educación Universitaria,» Campus Virtuales, vol. 7, nº 2, pp. 115-128, 2018. |
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Este artículo muestra una propuesta para la creación de un sistema de información basado en Academic Analytics, diseñando un modelo que se apoye en Academic Analytics para la recolección y análisis de datos de los sistemas de información de las instituciones educativas. La idea que se concibió propone un sistema que sea capaz de desplegar estadísticas sobre los datos históricos de estudiantes y docentes tomados a lo largo de periodos académicos, con el propósito de recopilar la información que el director, el docente y finalmente el estudiante necesitan para la toma de decisiones. El modelo fue validado con información tomada de estudiantes y docentes durante los últimos cinco años, y el formato de exportación de los datos fue archivos pdf, csv y xls. Los hallazgos permiten afirmar que es de suma importancia analizar los datos que se encuentran en los sistemas de información de las instituciones educativas para la toma de decisiones. Luego de la validación del modelo, se estableció que es indispensable que los estudiantes conozcan los informes de su rendimiento académico para poder realizar un proceso de autoevaluación, así como que los docentes puedan ver los resultados de los datos obtenidos para realizar procesos de autoevaluación, y adecuación de contenidos y dinámicas en las aulas.Academic Analytics enables an analysis of data that is very important for making decisions in the educational institutional environment, aggregating valuable information in the academic research activity and providing easy to use business intelligence tools. This article shows a proposal for creating an information system based on Academic Analytics, designing a model that is supported by Academic Analytics for the collection and analysis of data from the information systems of educational institutions. The idea that was conceived proposes a system that is capable of displaying statistics on the historical data of students and teachers taken over academic periods, with the purpose of gathering the information that the director, the teacher, and finally the student need for making decisions. The model was validated with information taken from students and teachers during the last five years, and the export format of the data was pdf, csv, and xls files. The findings allow us to state that it is extremely important to analyze the data that is in the information systems of the educational institutions for making decisions. After the validation of the model, it was established that it is a must for students to know the reports of their academic performance in order to carry out a process of self-evaluation, as well as for teachers to be able to see the results of the data obtained in order to carry out processes of self-evaluation, and adaptation of content and dynamics in the classrooms.https://www.researchgate.net/profile/Jairo-Cortes-Mendezhttps://co.linkedin.com/in/jaime-alberto-paez-paez-49548823https://orcid.org/0000-0002-7312-0180jaime.paez@campusucc.edu.cofredys.simanca@campusucc.edu.cojairo.cortes@campusucc.edu.cohttps://scholar.google.com/citations?user=7SOhB48AAAAJ&hl=eshttps://scholar.google.es/citations?hl=es&user=dhHrDtQAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdatehttps://scholar.google.com.co/citations?user=QnZg_mkAAAAJ&hl=enUniversidad Cooperativa de Colombia, Facultad de Ingenierías, Ingeniería de Sistemas, BogotáIngeniería de SistemasBogotáhttps://repositorio.cuc.edu.co/handle/11323/7922ELSEVIERH. P. Luhn , «Business Intelligence System,» IBM Journal, vol. 2, nº 4, pp. 314-318, Octubre 1958.S. Buckingham Shum y R. Ferguson, «Social Learning Analytics: Five Approaches,» 2nd International Conference on Learning Analytics & Knowledge/ACM International Conference Proceeding Series, vol. 5, nº 1, pp. 1-10, 2014.P. J. Goldstein, «Academic Analytics: The Uses of Management Information and Technology in Higher Education,» ECAR Key Findings, vol. 1, nº 1, pp. 1-12, 2005.P. Millares Martinez, M. B. Alfageme González y R. Rodrïguez Pérez, INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN EN EDUCACIÓN INFANTIL, Murcia: Universidad de Murcia Servicio de Publicaciones , 2014.F. A. Simanca H., Sistema de mejora del rendimiento académico mediante Learning Analytics. Tesis. Doc., España: Universidad Internacional de la Rioja, 2018.F. Simanca, R. González Crespo, L. Baena Rodríguez y D. Burgos, «Identifying Students at Risk of Failing a Subject by Using Learning Analytics for Subsequent Customised Tutoring,» Applied Sciences, vol. 9, nº 3, pp. 1-17, 2019.] F. A. Simanca Herrera, R. González Crespo, L. Rodríguez Baena y D. Burgos, «A Solution to Manage the Full Life Cycle of Learning Analytics in a Learning Management System: AnalyTIC,» IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje, vol. 14, nº 4, pp. 127-134, 2019.D. Oblinger G., P. Deblois B. y J. Campbell P., «Academic Analytics A New Tool for a New Era,» EDUCAUSE Review, vol. 42, nº 4, pp. 41-57, 2007.A. Parnell, D. Jones , A. Wesaw y D. C. Brooks, Institutions’ Use of Data and Analytics for Student Success, United States : NASPA National Association of Student Personnel Administrators, 2018, pp. 1-36.J. Garcia Carmona, «Buenas prácticas hacia el eito en el desarrollo del software.,» 15 11 2012. [En línea]. 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Hidalgo Cajo, «Minería de datos en los Sistemas de gestión de Aprendizaje en la Educación Universitaria,» Campus Virtuales, vol. 7, nº 2, pp. 115-128, 2018.Análisis académicoAlmacenamiento de datosAnálisis de los datosAnálisis de aprendizajeAcademic AnalyticsData storageAnalysis of dataLearning analyticsModel for the collection and analysis of data from teachers and students supported by Academic AnalyticsArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-84334https://repository.ucc.edu.co/bitstreams/2c44337f-ce45-4642-aefd-c5725257c81c/download3bce4f7ab09dfc588f126e1e36e98a45MD5120.500.12494/49065oai:repository.ucc.edu.co:20.500.12494/490652024-08-10 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