La relación entre las variables crea un modelo matemático con certeza estadística entre el comportamiento de estos hechos y el resultado de los alumnos. Este es el modelo predictivo.

Ejemplo: • Uno de los modelos de la herramienta X-Ray Learning Anatytics for Moodle estudia a profundidad el uso del lenguaje para aumentar el éxito académico de los estudiantes.

EL PODERde la analítica predictiva

El campo de la educación exige cada vez más nuevas plataformas que permitan optimizar la enseñanza y el aprendizaje. Una de las aplicaciones de la analítica predictiva en esta área permite, por ejemplo, la intervención oportuna del profesor en un curso y asegura el éxito de los estudiantes.

¿DE QUÉ SE TRATA?

La analítica predictiva emplea el análisis estadístico de datos históricos o actuales derivados del proceso de aprendizaje, con el fin de crear modelos que permitan hacer predicciones sobre los alumnos y mejorar así sus resultados.

¿PARA QUÉ SIRVE?

El modelo puede proporcionar predicciones estadísticas que le van a permitir al profesor saber cómo le va a ir a sus estudiantes, particularmente, a quién le puede ir mal. Con esta información, tanto él como la institución podrán intervenir a tiempo y asegurar el éxito de sus alumnos.

Con los Sistemas de Gestión de Aprendizaje (LMS, por sus siglas en inglés) es posible recoger infinidad de datos de las aulas virtuales, como el programa de la clase, el registro de tareas o la participación en los foros. Cualquier comportamiento del alumno en el sistema queda guardado allí.

Así como una golondrina no hace verano, un solo dato no permite identificar plenamente patrones de comportamiento para analizar. Lo ideal es poder utilizar numerosas variables enfocadas en un tema que, combinadas entre sí, posibilitan un análisis histórico de datos.

Ejemplos de variables: • Frecuencia en el ingreso a la plataforma.• Tiempo que duró en esta o palabras usadas que se repiten queda guardado allí.

Con base en la observación de las variables y la aplicación del modelo a los datos actuales, se podrán predecir los resultados del aprendizaje. Los reportes que se construyen sirven para identificar estudiantes en riesgo, a partir de:

• La frecuencia y uso de palabras clave.• Interacción entre ellos.• Influencia entre sí.

EXACTITUD

Finalizados y registrados correctamente.

SINGULARIDAD

Registrados una sola vez.

OPORTUNOS

Se mantienen actualizados y están disponibles a tiempo

CONSISTENCIA

De acuerdo con sí mismos.

CONFIABILIDAD

Se recogieron sistemáticamente, con definiciones y metodologías.VALIDEZ

Miden lo que se pretende medir.

INTEGRIDAD

Están protegidos de la manipulación externa

CALIDAD DE LOS DATOS

¿CÓMO FUNCIONA? * ALMACENAR DATOS * ANÁLISIS DE VARIABLES * MODELO PREDICTIVO * APLICACIÓN E IDENTIFICACIÓN

DEL MODELO ANTERIOR

Moodle, el LMS destacado.

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Moodlerooms