Desafíos que debe resolver learning analytics para mejorar los procesos de aprendizaje en los estudiantes

Learning analytics (LA) es la medición, recopilación, análisis y presentación de datos, sus contextos y las interacciones que allí se generan a fin de comprender qué sucede durante el proceso formativo y predecir lo que va a ocurrir en el futuro. Actualmente el uso de las plataformas en línea desempeña un papel fundamental en la educación. Por esto es necesario que se analice la información que producen para mejorar los procesos de aprendizaje de los estudiantes. Para el trabajo realizado se utilizó una metodología cuantitativa y un método de revisión sistemática, que dio origen a clústeres que posteriormente fueron analizados con técnicas apropiadas para el caso. Después de aplicar el algoritmo de minería de datos (k-means) se encontraron cuatro clústeres que implican un desafío en el que LA debe trabajar.

• Autores: Velandia-Vega, John Alexánder; Flores-Cabañas, Juan Pablo
• Tipo de recurso: Article of journal
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad Católica de Colombia
• Repositorio: RIUCaC - Repositorio U. Católica
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/25205
• Acceso en línea: https://hdl.handle.net/10983/25205
• Palabra clave: LEARNING ANALYTICS; EDUCACIÓN UNIVERSITARIA; CLUSTERING; MINERÍA DE DATOS; PERFIL DE ESTUDIANTE; REVISIÓN SISTEMÁTICA
• Rights: openAccess
• License: Derechos Reservados - Universidad Católica de Colombia, 2020