Este documento trata sobre el análisis de aprendizaje (Learning Analytics) y su aplicación a la educación. Explica que el Learning Analytics se refiere a la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre estudiantes y contextos de aprendizaje con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje. Algunos objetivos del Learning Analytics incluyen elaborar mejores pedagogías, identificar estudiantes en riesgo de abandono y crear sistemas de apoyo personalizados. El gran desafío será decidir cómo utilizar

1. Í n d i c e
1.- Breve Introducción a los BIG DATA
2.- Entornos de aplicación
3.- ¿Qué hacemos con todos estos datos?
4.- Nuevos campos de aplicación
5.- LEARNING ANALYTICS: BIG Data en versión educativa
6.- Objetivos del Learning Analytics
7.- Aplicaciones en educación
8.- Investigaciones
9.- Para saber más…
10.- Referencias

3. …la cantidad de información
se duplica como mínimo,
cada 2 años

6. se define como “aquellos recursos de
información caracterizados por su alto
volumen, velocidad o variedad, que
requieren formas de procesamiento innovadoras
y eficientes para la mejora del conocimiento y la
toma de decisiones.

7. Volumen (cantidad de
datos generados)
Velocidad (frecuencia
con la que se generan los datos)
Variedad
(proliferación de nuevas
fuentes de datos)
BIG DATA
CUARTA V Veracidad
CRECIMIENTO EXPONENCIAL
LA VELOCIDAD DE CAPTURA, ALMACENAMIENTO Y ANÁLISIS
DATOS QUE PROVIENEN DE REDES SOCIALES, BLOGS, WEBS,
TELEFONÍA MÓVIL

10. datos estructurados
datos no
estructurados
PODCASTS
FOTOS
MENSAJES DE TEXTO
VIDEOS DE YOUTUBE
MENSAJES EN FACEBOOK
BLOGS
TWEETS DE TWITTER
EMAILS
MÚSICA

11. Las experiencias actuales en torno
al permiten afirmar que la recogida
y tratamiento de datos a gran
escala conllevarán beneficios a las
personas en muchos ámbitos

12. HUELLAS FINANCIERAS:
TRANSACCIONES EN TIEMPO REAL

13. Learning Analytics

14. Medición
Recopilación
Análisis
Presentación DE DATOS
SOBRE EL ALUMNADO Y SU CONTEXTO
CON EL OBJETIVO DE ENTENDER
Y OPTIMIZAR EL APRENDIZAJE
LEARNING ANALYTICS
Trata de la medición,
recopilación, análisis y
presentación de los datos sobre
los alumnos y sus contextos con
el propósito de entender y
optimizar el aprendizaje y los
entornos en que se produce
(George Siemens, 2011)
Y LOS ENTORNOS EN QUE SE PRODUCE

15. Learning AnalyticS
Objetivos
Elaborar mejores pedagogías
Atender a alumnos con riesgo
de abandono
Evaluar programas
Verificar si los diseños de los
programas han sido eficaces
Saber cómo interactúa el
alumnado por internet
Crear sistemas de apoyo que se
ajusten a las necesidades de aprendizaje

16. Análisis
Comprensión
conceptual
Análisis de
redes sociales
PL
E
Currículo
impacto
Señales:
- Fallos
- Éxitos
Pedagogía
Predicción
Datos
inteligentes
Perfil
Datos
generados
por
Estudiantes
Personalización y
adaptación
Tecnología
Social
Datos
semánticos
Móvil
Auto identificación
Datos
vinculados
Medios
Sociales
LM
S
Inferencia de datos
existentes
PROCESO DEL
ANÁLISIS
DE
APRENDIZAJE

17. LEARNING ANALYTICS
COMO MOTOR DE CAMBIO HACIA
UN
APRENDIZAJE
MÁS PERSONALIZADO

18. EL GRAN DESAFÍO
DE LA ERA
DIGITAL
NO SERÁ EL DEL
ALMACENAMIENTO
DE DATOS,
SINO DECIDIR QUÉ HACER
CON TODOS ELLOS

19. La problemática
• Se calcula que para este año se habrán creado en el sector de las TIC 4,4 millones
de puestos de trabajo en todo el mundo, de los cuales 1,2 se crearán en
Europa (Gartner, 2012), por lo tanto la figura del científico de datos será
indispensable, pero el problema es que no habrá suficientes especialistas
que cubran esta demanda, los expertos estiman que solo en EEUU puede haber
una carencia de entre 140 y 190 mil profesionales con conocimientos profundos
sobre técnicas de análisis.
• La protección de la privacidad

20. HABLAMOS DE BIG DATA
ENLACES/WEB/VIDEOS
EL BIG DATA ESPAÑOL
http://www.abc.es/cultura/20150413/abci-santos-data-201504122208.html
CONCEPTO DE BIG DATA
https://www.youtube.com/watch?v=mqMFMgVnRO8
BLOG
http://blogs.plos.org/biologue/2015/02/09/ethics-big-data-focus-feature/
BIG BANG DATA
http://bigbangdata.cccb.org/es/#
EMPRESA CONSULTORA GARTNER
http://www.gartner.com/technology/home.jsp#
MCKINSEY&COMPANY
http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/
big_data_the_next_frontier_for_innovation
INTERXION
http://www.interxion.com/es/quienes-somos/
PARA SABER MÁS…

21. PARA SABER MÁS…
LEARNING ANALYTICS en la práctica
THE GLASS CLASSROOM
http://glassclassroom.blogspot.com.es/2012/12/the-glass-classroom-big-data.html
HORIZONT REPORT EUROPE 2014 SCHOOLS EDITION
https://ec.europa.eu/jrc/sites/default/files/2014-nmc-horizon-report-eu-en_online.pdf
EL POTENCIAL DE LOS BIG DATA
http://www.ariadne.ac.uk/issue71/charlton-et-al
EDUCATION DATA AND LEARNING ANALYTICS
http://hackeducation.com/2012/12/09/top-ed-tech-trends
-of-2012-education-data-and-learning-analytics/
LAS MEJORES PRÁCTICAS PARA BIG DATA:
aprender del pasado mientras que mira el futuro
http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2012/10/19/
best-practices-for-big-data-learning-from-the-past-while-looking-to-the-future/

22. R e f e r e n c i a s
McKinsey Global Institute, BIG DATA: The nex frontier for innovation, competition and productivity. Mayo 2011
Martin Fuentes, E., & Martin Mayorga, D. (2014). The impact of" Big Data" in the language.
REVISTA DE OCCIDENTE, (395), 5-15.
Ferguson, R. (2012). The state of learning analytics in 2012: A review and future challenges.
Knowledge Media Institute, Technical Report KMI-2012, 1, 2012.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology
Enhanced Learning, 4(5), 304-317.
Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012, April). Course signals at Purdue: using learning analytics to increase student success.
In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 267-270). ACM.
De Liddo, A., Buckingham Shum, S., Quinto, I., Bachler, M., & Cannavacciuolo, L. (2011).
Discourse-centric learning analytics. Paper presented at the LAK 2011: 1st International Conference on
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Springer New York.
García-Tinizaray, D., Ordoñez-Briceño, K. & Torres-Diaz, J. C. (2014). Learning analytics para predecir la deserción de estudiantes a
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Jo, I. H., Yu, T., Lee, H., & Kim, Y. (2015). Relations between Student Online Learning Behavior and Academic Achievement
in Higher Education: A Learning Analytics Approach. In Emerging Issues in Smart Learning (pp. 275-287). Springer Berlin Heidelberg.

23. Siemens, G., & d Baker, R. S. (2012, April). Learning analytics and educational data mining: towards communication
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