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Not everything that counts can be counted, and not everything that can be counted counts
Einstein
Learning Analytics
By @cristobalcobo
@fundacionceibal
in loving memory of erik duval (1965 - 2016)
always pushing the boundaries of technology and education
¿Qué es Big Data?
h"p://www.newyorker.com/news/daily-­‐comment/obamas-­‐change-­‐of-­‐heart-­‐on-­‐tes:ng	
  
“There’s	
  no	
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  adding	
  tes:ng	
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improves	
  academic	
  performance”	
  	
  
School Climate Measurement Tool
https://safesupportivelearning.ed.gov/edscls
3 lecciones
-  Cambiar la forma de evaluar
-  Repensar las formas de recopilar información
-  Ampliar los indicadores para comprender el aprendizaje
FROM	
  EVALUATION	
  INTO	
  ASSESSMENT	
  
Big Data's Making Education Smarter https://www.youtube.com/watch?v=K_wAHEHTy-g
¿Qué es Learning Analytics?
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.
: Construir experiencias pedagógicas más personalizadas;
: Identificar poblaciones de estudiantes en riesgo;
: Analizar factores que afectan completar exitosamente el ciclo escolar
by @R3beccaF at @OpenUniversity
uso de las huellas digitales dejadas por los alumnos en los entornos de aprendizaje en línea
con el fin de mejorar la enseñanza y el aprendizaje y los entornos en los que éstos ocurren.
by @R3beccaF at @OpenUniversity
 
	
  
Analíticas de Aprendizaje:
Colección y análisis de los datos generados durante el proceso de
aprendizaje para mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje
	
  
360°	
  
Comprender mejor cómo se utiliza la tecnología para el aprendizaje
(e.j. patrones de uso, formas de crear conocimiento, creación de
comunidades de aprendizaje).
by @R3beccaF at @OpenUniversity
by @R3beccaF at @OpenUniversity
Datos Masivos en Educación: La informática y las tecnologías
móviles han generado una evolución en la educación hacia nuevos
paradigmas de enseñanza/aprendizaje.
El acceso a una importante cantidad de datos que representan
procesos de aprendizaje (individual o grupal) para ser analizados y
apoyar procesos de mejora.
Learning analytics posibilita:
•  Educación basada en evidencias
•  Permite contrastar teorías o enfoques con evidencias
•  Visualizaciones posibilitan “traducir” los resultados
Brooks, C., Greer, J., & Gutwin, C. (2014). The data-assisted approach to building intelligent technology-enhanced learning
environments. In Learning Analytics (pp. 123-156). Springer New York.
¿Qué taxonomías existen?
Administrators,	
  government	
   Learners,	
  faculty	
  
Verbert, K., Manouselis, N., Drachsler, H., & Duval, E. (2012). Dataset-driven research to
support learning and knowledge analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 133-148.
1.  Recolectar grandes cantidades de datos
2.  Traducir esos datos en información relevante
3.  Usar la información estratégicamente
(ej. personalización, evaluación formativa o sumativa, predictivo)
Pasos: Collection > Storage > Analysis > Processing
Ayuda a evaluar las acciones pasadas para estimar el potencial
de las acciones futuras con las cuales tomar mejores decisiones y
adoptar estrategias más eficaces
Cumulative contributions by user type. Power learners are highlighted in red
Bulger Bright Cobo (2016) What role do “power learners” play in online learning communities?
o Medir - recopilar - analizar y presentar datos.
sobre los estudiantes y sus contextos.
o Descubrir información y conexiones sociales
para predecir y asesorar.
deep analytics
Diferentes niveles:
1.  Información sobre los estudiantes a nivel individual (y sus
patrones de comportamiento).
2.  Predicción de qué estudiantes requieren apoyo.
3.  Apoyo a docentes a monitorear y planificar su trabajo.
4.  Ofrece a los docentes guías para acciones formativas.
5.  A los administradores les brinda retroalimentación sobre la
efectividad de sus estrategias.
The	
  Value	
  of	
  Learning	
  Analy:cs	
  h"ps://www.youtube.com/watch?v=PJbQ16Qj8Fc	
  
¿Quién realiza esto?
NUEVOS PERFILES
PROFESIONALES >
NUEVOS PERFILES
PROFESIONALES >
Alfabetización de datos
(Data Awareness)
o  La capacidad de formular y
responder preguntas usando
datos.
o  El pensamiento basado en
evidencias (datos apropiados,
y herramientas para
interpretar la información).
o  Capacidad de interpretar,
representar y comunicar los
datos para encontrar
soluciones.
¿Cuáles son las
fases críticas?
by @R3beccaF at @OpenUniversity
Siemens,	
  G.,	
  Dawson,	
  S.,	
  &	
  Lynch,	
  G.	
  (2014).	
  Improving	
  the	
  Quality	
  and	
  Produc:vity	
  of	
  the	
  Higher	
  Educa:on	
  Sector	
  –	
  Policy	
  and	
  Strategy	
  for	
  Systems-­‐Level	
  Deployment	
  of	
  
Learning	
  Analy:cs.	
  Canberra,	
  Australia:	
  Office	
  of	
  Learning	
  and	
  Teaching,	
  Australian	
  Government.	
  Retrieved	
  from	
  h"p://solaresearch.org/Policy_Strategy_Analy:cs.pdf	
  
www.jisc.ac.uk/rd/projects/effective-learning-analytics
Creación de Capacidades
¿Qué sabemos hasta
ahora?
The	
  Smartest	
  Tutor	
  -­‐	
  Personalized	
  learning	
  from	
  Knewton	
  
h"ps://www.youtube.com/watch?v=IjJDH_WeREQ	
  
a new, free tool that aims to automate
personalized instruction for teachers.
h"p://www.wired.com/2015/08/knewton-­‐robot-­‐tutor/#slide-­‐2	
  
Plan Ceibal - Uruguay:
Caso uno
Sistema de Evaluación en Línea en
Uruguay
Presentación originalmente realizada por Dr. Andrés Peri, Director
División de Investigación, Evaluación y Estadística
Administración Nacional de Educación Pública Uruguay
Sistema de Evaluación en Línea en Uruguay

Administración Nacional de Educación Pública Uruguay – Plan Ceibal

Evaluación formativa en línea:
Diseño:
•  800,000 usuarios: 6 años de aplicación.
3er año primaria a 3er año media.
•  Más que medir busca identificar el grado de
logro, no acredita saberes
•  fortalezas y debilidades (ex-post).
•  No pretende asignar una calificación sino
identificar el desempeño del alumno.
Evolución de las pruebas aplicadas en línea
95000	
  
240000	
  
370000	
  
480000	
  
793000	
  
852000	
  
0	
  
100000	
  
200000	
  
300000	
  
400000	
  
500000	
  
600000	
  
700000	
  
800000	
  
900000	
  
2009	
   2010	
   2011	
   2012	
   2013	
   2014	
  
2º	
  	
   2º	
  y	
  6º	
   3º-4º,5º-6º3º	
  a	
  6º	
   3º	
  a	
  6º	
   3º	
  a	
  3º	
  
La devolución de resultados en tiempo real
Retroalimenta	
  con	
  información	
  
relevante	
  	
  
Para	
  diseñar	
  estrategias	
  de	
  intervenciones	
  
oportunas	
  
al	
  maestro	
   a	
  nivel	
  de	
  su	
  grupo	
  
al	
  director	
   a	
  nivel	
  de	
  su	
  centro	
  educa:vo	
  
al	
  inspector	
  	
   a	
  nivel	
  de	
  su	
  jurisdicción	
  
a	
  las	
  autoridades	
  educa:vas	
   a	
  nivel	
  nacional	
  
h"p://docentes.sea.edu.uy	
  
h"p://alumnos.sea.edu.uy	
  
h"p://directores.sea.edu.uy	
  
h"p://inspectores.sea.edu.uy	
  
Portal de
directores
Resultados	
  de	
  la	
  acDvidad	
  y	
  
porcentaje	
  de	
  respuestas	
  
correctas	
  por	
  grado	
  
JusDficacion
es	
  
Portal	
  de	
  docentes	
  
	
  
Cédula:	
  CONVIE	
  	
  
Contraseña:	
  CONVIE	
  
	
  
	
  
mirada	
  horizontal	
  
desempeño	
  individual	
  
de	
  cada	
  alumno	
  en	
  las	
  
ac:vidades	
  propuestas
mirada	
  ver/cal	
  
desempeño	
  del	
  grupo	
  en	
  
cada	
  una	
  de	
  las	
  ac:vidades
Pantalla de
resultados
Plan Ceibal - Uruguay:
Caso dos
By @cecilmarconi
By @cecilmarconi
By @cecilmarconi
By @cecilmarconi
By @cecilmarconi
Objectives:
(i) to implement a monitoring system in
Learning Analytics which integrate and
analyze existing large-scale information in
the different CEIBAL databases;
> 24 months project <
PHASE	
  ONE:	
  TO	
  CREATE	
  THE	
  CONDITIONS:	
  	
  
How	
  does	
  the	
  database	
  inventory	
  and	
  dic:onary	
  of	
  CEIBAL	
  looks	
  like?	
  
Objec:ve	
  1.	
  Data	
  Landscape.	
  
Objec:ve	
  2.	
  Data	
  Management.	
  
	
  	
  
PHASE	
  TWO:	
  TO	
  CONDUCT	
  THE	
  ANALYTICS	
  
Can	
  we	
  trace	
  the	
  learning	
  pathway	
  of	
  students	
  when	
  using	
  different	
  
online	
  platorms?	
  
Objec:ve	
  3.	
  Data	
  Analysis.	
  
Objec:ve	
  4.	
  Users	
  Modeling.	
  
	
  
PHASE	
  THREE:	
  PROMOTING	
  DATA	
  AWARENESS	
  
How	
  to	
  make	
  learning	
  analy:c	
  more	
  meaningful?	
  	
  
Objec:ve	
  5.	
  Visualiza:on.	
  	
  
	
  
How	
  and	
  when	
  using	
  big	
  data	
  in	
  learning?	
  And	
  Why?	
  
Objec:ve	
  6.	
  Awareness.	
  
¿Cuáles son los desafíos
pendientes que plantea
Learning Analytics?
Varios métodos han sido
utilizados para proteger la
privacidad del paciente.
Este dibujo (1822 por
Jacques-Pierre Maygnier)
muestra un procedimiento de
"compromiso", en la que el
médico está de rodillas
delante de la mujer, pero no
puede ver a sus genitales.
¿Cuál es el problema con la Privacidad?
DELICATE:
lista de
verificación -
para establecer
la confiabilidad
de Learning
Analytics
by @R3beccaF at @OpenUniversity
Sharon Slade, catedrática
Faculty of Business, Management and Law at The Open University.
"Los desarrolladores de software están muy entusiasmados con lo que los datos
pueden entregar, pero no se cuestionan las preocupaciones (ej. privacidad de los
estudiantes o exactitud de los algoritmos utilizados).
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).
Fuente:	
  Learning	
  analy:cs	
  in	
  small-­‐scale	
  teacher-­‐led	
  innova:ons:	
  Ethical	
  and	
  data	
  privacy	
  issues	
  infoscience.epfl.ch/record/216899/files/MJRodriguezTriana%20et
%20al.%20-­‐%202016%20-­‐%20LA%20in%20small-­‐scale%20teacher-­‐led%20innova:ons.pdf?version=1	
  
La participación de los maestros en el diseño del proceso contribuye a introducir "la ética
desde el diseño" (además “privacy by design”).
El maestro es clave para definir los propósitos educativos del análisis contribuye a mejorar la
validez de los resultados (añade evidencias directamente de los profesores y estudiantes) y
es consciente de las limitaciones de los resultados.
Analíticas de aprendizaje:
"tiene problemas para representar la naturaleza de las conexiones,
entre los conjuntos de datos y personas."
Necesitamos interpretaciones humanas.
http://bdes.datasociety.net
Criterios a considerar 1.0:
1. Comienza con escalas pequeñas
2. El potencial es evidente, también las
responsabilidades que implica
3. Incluir al docente en el diseño, análisis y
explotación
4. Gobierno: Adopta estructuras horizontales del
gobierno de learning analytics (conjuntos de
datos, infraestructura técnica y intervenciones)
5. Conflictos: Minimizar los posible conflictos
(diferentes grupos de interés) sobre
interpretación y uso de datos
Criterios a considerar 2.0:
1. Anonimización: Puede ser imposible eliminar
toda posibilidad de identificar a una persona sin
reglas sobre el uso de archivos anónimizados.
2. Reduccionismo: El análisis de grandes volúmenes
de datos puede contener información imprecisa
sobre los individuos (ej: modelos incorrectos o
observación parcial).
3. Propiedad de la información: Aspectos éticos y
legales en acceso y uso de LA (informar usuario)
Estamos en la infancia de Analíticas de Aprendizaje
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  • 8.
  • 9. FROM  EVALUATION  INTO  ASSESSMENT   Big Data's Making Education Smarter https://www.youtube.com/watch?v=K_wAHEHTy-g
  • 10. ¿Qué es Learning Analytics? 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.
  • 11. : Construir experiencias pedagógicas más personalizadas; : Identificar poblaciones de estudiantes en riesgo; : Analizar factores que afectan completar exitosamente el ciclo escolar
  • 12. by @R3beccaF at @OpenUniversity
  • 13. uso de las huellas digitales dejadas por los alumnos en los entornos de aprendizaje en línea con el fin de mejorar la enseñanza y el aprendizaje y los entornos en los que éstos ocurren. by @R3beccaF at @OpenUniversity
  • 14.
  • 15.     Analíticas de Aprendizaje: Colección y análisis de los datos generados durante el proceso de aprendizaje para mejorar la calidad de la enseñanza y el aprendizaje   360°   Comprender mejor cómo se utiliza la tecnología para el aprendizaje (e.j. patrones de uso, formas de crear conocimiento, creación de comunidades de aprendizaje).
  • 16. by @R3beccaF at @OpenUniversity
  • 17. by @R3beccaF at @OpenUniversity
  • 18.
  • 19.
  • 20. Datos Masivos en Educación: La informática y las tecnologías móviles han generado una evolución en la educación hacia nuevos paradigmas de enseñanza/aprendizaje. El acceso a una importante cantidad de datos que representan procesos de aprendizaje (individual o grupal) para ser analizados y apoyar procesos de mejora.
  • 21. Learning analytics posibilita: •  Educación basada en evidencias •  Permite contrastar teorías o enfoques con evidencias •  Visualizaciones posibilitan “traducir” los resultados Brooks, C., Greer, J., & Gutwin, C. (2014). The data-assisted approach to building intelligent technology-enhanced learning environments. In Learning Analytics (pp. 123-156). Springer New York.
  • 23.
  • 24.
  • 25. Administrators,  government   Learners,  faculty  
  • 26. Verbert, K., Manouselis, N., Drachsler, H., & Duval, E. (2012). Dataset-driven research to support learning and knowledge analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 133-148. 1.  Recolectar grandes cantidades de datos 2.  Traducir esos datos en información relevante 3.  Usar la información estratégicamente (ej. personalización, evaluación formativa o sumativa, predictivo) Pasos: Collection > Storage > Analysis > Processing
  • 27.
  • 28. Ayuda a evaluar las acciones pasadas para estimar el potencial de las acciones futuras con las cuales tomar mejores decisiones y adoptar estrategias más eficaces Cumulative contributions by user type. Power learners are highlighted in red Bulger Bright Cobo (2016) What role do “power learners” play in online learning communities?
  • 29. o Medir - recopilar - analizar y presentar datos. sobre los estudiantes y sus contextos. o Descubrir información y conexiones sociales para predecir y asesorar.
  • 31. Diferentes niveles: 1.  Información sobre los estudiantes a nivel individual (y sus patrones de comportamiento). 2.  Predicción de qué estudiantes requieren apoyo. 3.  Apoyo a docentes a monitorear y planificar su trabajo. 4.  Ofrece a los docentes guías para acciones formativas. 5.  A los administradores les brinda retroalimentación sobre la efectividad de sus estrategias.
  • 32. The  Value  of  Learning  Analy:cs  h"ps://www.youtube.com/watch?v=PJbQ16Qj8Fc  
  • 36. Alfabetización de datos (Data Awareness) o  La capacidad de formular y responder preguntas usando datos. o  El pensamiento basado en evidencias (datos apropiados, y herramientas para interpretar la información). o  Capacidad de interpretar, representar y comunicar los datos para encontrar soluciones.
  • 38. by @R3beccaF at @OpenUniversity
  • 39. Siemens,  G.,  Dawson,  S.,  &  Lynch,  G.  (2014).  Improving  the  Quality  and  Produc:vity  of  the  Higher  Educa:on  Sector  –  Policy  and  Strategy  for  Systems-­‐Level  Deployment  of   Learning  Analy:cs.  Canberra,  Australia:  Office  of  Learning  and  Teaching,  Australian  Government.  Retrieved  from  h"p://solaresearch.org/Policy_Strategy_Analy:cs.pdf  
  • 40.
  • 43.
  • 44. The  Smartest  Tutor  -­‐  Personalized  learning  from  Knewton   h"ps://www.youtube.com/watch?v=IjJDH_WeREQ   a new, free tool that aims to automate personalized instruction for teachers. h"p://www.wired.com/2015/08/knewton-­‐robot-­‐tutor/#slide-­‐2  
  • 45. Plan Ceibal - Uruguay: Caso uno
  • 46. Sistema de Evaluación en Línea en Uruguay Presentación originalmente realizada por Dr. Andrés Peri, Director División de Investigación, Evaluación y Estadística Administración Nacional de Educación Pública Uruguay
  • 47. Sistema de Evaluación en Línea en Uruguay Administración Nacional de Educación Pública Uruguay – Plan Ceibal Evaluación formativa en línea: Diseño: •  800,000 usuarios: 6 años de aplicación. 3er año primaria a 3er año media. •  Más que medir busca identificar el grado de logro, no acredita saberes •  fortalezas y debilidades (ex-post). •  No pretende asignar una calificación sino identificar el desempeño del alumno.
  • 48. Evolución de las pruebas aplicadas en línea 95000   240000   370000   480000   793000   852000   0   100000   200000   300000   400000   500000   600000   700000   800000   900000   2009   2010   2011   2012   2013   2014   2º     2º  y  6º   3º-4º,5º-6º3º  a  6º   3º  a  6º   3º  a  3º  
  • 49.
  • 50. La devolución de resultados en tiempo real Retroalimenta  con  información   relevante     Para  diseñar  estrategias  de  intervenciones   oportunas   al  maestro   a  nivel  de  su  grupo   al  director   a  nivel  de  su  centro  educa:vo   al  inspector     a  nivel  de  su  jurisdicción   a  las  autoridades  educa:vas   a  nivel  nacional   h"p://docentes.sea.edu.uy   h"p://alumnos.sea.edu.uy   h"p://directores.sea.edu.uy   h"p://inspectores.sea.edu.uy  
  • 52.
  • 53. Resultados  de  la  acDvidad  y   porcentaje  de  respuestas   correctas  por  grado   JusDficacion es  
  • 54. Portal  de  docentes     Cédula:  CONVIE     Contraseña:  CONVIE      
  • 55. mirada  horizontal   desempeño  individual   de  cada  alumno  en  las   ac:vidades  propuestas mirada  ver/cal   desempeño  del  grupo  en   cada  una  de  las  ac:vidades Pantalla de resultados
  • 56. Plan Ceibal - Uruguay: Caso dos
  • 62. Objectives: (i) to implement a monitoring system in Learning Analytics which integrate and analyze existing large-scale information in the different CEIBAL databases; > 24 months project <
  • 63. PHASE  ONE:  TO  CREATE  THE  CONDITIONS:     How  does  the  database  inventory  and  dic:onary  of  CEIBAL  looks  like?   Objec:ve  1.  Data  Landscape.   Objec:ve  2.  Data  Management.       PHASE  TWO:  TO  CONDUCT  THE  ANALYTICS   Can  we  trace  the  learning  pathway  of  students  when  using  different   online  platorms?   Objec:ve  3.  Data  Analysis.   Objec:ve  4.  Users  Modeling.     PHASE  THREE:  PROMOTING  DATA  AWARENESS   How  to  make  learning  analy:c  more  meaningful?     Objec:ve  5.  Visualiza:on.       How  and  when  using  big  data  in  learning?  And  Why?   Objec:ve  6.  Awareness.  
  • 64. ¿Cuáles son los desafíos pendientes que plantea Learning Analytics?
  • 65.
  • 66. Varios métodos han sido utilizados para proteger la privacidad del paciente. Este dibujo (1822 por Jacques-Pierre Maygnier) muestra un procedimiento de "compromiso", en la que el médico está de rodillas delante de la mujer, pero no puede ver a sus genitales. ¿Cuál es el problema con la Privacidad?
  • 67. DELICATE: lista de verificación - para establecer la confiabilidad de Learning Analytics
  • 68. by @R3beccaF at @OpenUniversity
  • 69. Sharon Slade, catedrática Faculty of Business, Management and Law at The Open University. "Los desarrolladores de software están muy entusiasmados con lo que los datos pueden entregar, pero no se cuestionan las preocupaciones (ej. privacidad de los estudiantes o exactitud de los algoritmos utilizados).
  • 70. 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).
  • 71. Fuente:  Learning  analy:cs  in  small-­‐scale  teacher-­‐led  innova:ons:  Ethical  and  data  privacy  issues  infoscience.epfl.ch/record/216899/files/MJRodriguezTriana%20et %20al.%20-­‐%202016%20-­‐%20LA%20in%20small-­‐scale%20teacher-­‐led%20innova:ons.pdf?version=1   La participación de los maestros en el diseño del proceso contribuye a introducir "la ética desde el diseño" (además “privacy by design”). El maestro es clave para definir los propósitos educativos del análisis contribuye a mejorar la validez de los resultados (añade evidencias directamente de los profesores y estudiantes) y es consciente de las limitaciones de los resultados.
  • 72. Analíticas de aprendizaje: "tiene problemas para representar la naturaleza de las conexiones, entre los conjuntos de datos y personas." Necesitamos interpretaciones humanas.
  • 73.
  • 75. Criterios a considerar 1.0: 1. Comienza con escalas pequeñas 2. El potencial es evidente, también las responsabilidades que implica 3. Incluir al docente en el diseño, análisis y explotación 4. Gobierno: Adopta estructuras horizontales del gobierno de learning analytics (conjuntos de datos, infraestructura técnica y intervenciones) 5. Conflictos: Minimizar los posible conflictos (diferentes grupos de interés) sobre interpretación y uso de datos
  • 76. Criterios a considerar 2.0: 1. Anonimización: Puede ser imposible eliminar toda posibilidad de identificar a una persona sin reglas sobre el uso de archivos anónimizados. 2. Reduccionismo: El análisis de grandes volúmenes de datos puede contener información imprecisa sobre los individuos (ej: modelos incorrectos o observación parcial). 3. Propiedad de la información: Aspectos éticos y legales en acceso y uso de LA (informar usuario) Estamos en la infancia de Analíticas de Aprendizaje