5. Grupo de Investigación en
Tecnologías para la Enseñanza y el Aprendizaje
• Suitable material at the appropriate time.
• Automatically measure student progress.
• Virtual instructor – student.
8. Los datos revelan:
• Nuestros sentimientos
• Nuestras actitudes
• Nuestas conexiones sociales
• Nuestras intenciones
• Lo que hicimos
• Lo que hacemos
• Lo que haremos
10. Exa
Up to
10,000
Times
Peta larger
Data Scale
Tera
Data at Rest
Data Scale
Giga
Traditional Data
Mega Warehouse and
Business Intelligence
Up to 10,000
Data in Motion times faster
Kilo
yr mo wk day hr min sec … ms s
Occasional Frequent Real-time
Decision Frequency
16. Sensemaking
“Sensemaking is a motivated, continuous effort
to understand connections . . . in order to
anticipate their trajectories and act effectively”
(Klein et al. 2006)
34. Que pasa en Educación
¿Porqué los alumnos se retiran?
¿En que invertir los fondos?
¿Como van nuestros profesores?
¿Cómo va tu curso?
¿Están tus estudiantes aprendiendo?
¿Funcionan tus estrategias?
¿Estoy estudiando suficiente?
¿Que hago para mejorar?
¿Donde estoy fallando?
36. Analítica del Aprendizaje
“La Analítica del Aprendizaje es la
medida, colección, análisis y reporte de datos de
los aprendices y su contexto, con el propósito de
entender y optimizar el aprendizaje y los
ambientes donde ocurre.”
SoLAR
http://www.solaresearch.org
37. Analítica del Aprendizaje
“La Analítica del Aprendizaje es la
medida, colección, análisis y reporte de datos de
los aprendices y su contexto, con el propósito de
entender y optimizar el aprendizaje y los
ambientes donde ocurre.”
SoLAR
http://www.solaresearch.org
L. Johnson, R. Smith, H. Willis, A. Levine, and K. Haywood, The 2011 Horizon Report (Austin, TX: The New
Media Consortium, 2011), http://www.nmc.org/pdf/2011-Horizon-Report.pdf 6
38. Raices de la Analítica del Aprendizaje
Métodos
Estadísticos
Tutores
EDM
Inteligentes
Big Data Personalización
Analítica
Business Aprendizaje
Intelligence del Adaptativo
Aprendizaje
40. Analítica de la Academia
“La Analítica de la Academia ayuda a
satisfacer el deseo público de hacer cuentas
sobre el éxito de los estudiantes, dadas las
preocupaciones a nivel mundial del costo de
la educación y las dificultades económicas y
presupuestarias existentes.”
http://www.educause.edu/EDUCAUSE+Quarterly/EDUCAUSEQuarterlyMagazi
neVolum/SignalsApplyingAcademicAnalyti/199385
42. Análisis del Aprendizaje
• Ciencias Educacionales y Cognitivas
– Motores
• Analítica del Aprendizaje
– Panel de Control (Dashboard)
• Minería de Datos Educacional
– Vehículos Automáticos
43.
44.
45. Creación de Datos
Cada una de estas
interacciones puede generar
datos
U.S. Department of Education, National Education Technology Strategy, 2010
46.
47.
48.
49.
50.
51.
52. Big Data en Educación
Estudiantes
Profesores Investigadores
Institución
52
57. “Colleges Mine Data to
Predict Dropouts”
“At the University System of
Georgia, researchers monitored
how frequently students viewed
discussion posts and content pages
on course Web sites for three
different courses to find
connections between online
engagement and academic
success. In the graph below,
students who were "successful"
received an A, B, or C in the class,
and students who were
"unsuccessful" received a D, F,
or an incomplete.”
- 5/30/08 Chronicle of Higher Ed.
65. Govaerts, S Verbert, Katrien, Duval, Erik;
ten;
Pardo,Abelardo, The S tudent Activity Meter for
Awareness and S elf-reflection. Proceedings of CHI
Conference on Human Factors in Computing
Systems, 2012,Austin,Texas,ACM.
26
68. Cohere
• Annotations or
discussion as a
network of
rhetorical moves
• Users must reflect
on, and make
explicit, the nature
of their contribution
Simon Buckingham Shum, Anna De Liddo
69. Open Mentor
Denise Whitelock
Analyse, visualise and compare quality of feedback
84. Reconocimiento
• Esta presentación está basada trabajo CC de:
– George Siemens
– John Fritz
– Erik Duval
– Simon Buckingham Shum
– Matin Jouzdani
– Jiawan Zhang
– Louis Soares
Key (to UMBC) is that CMS usage ALONE is established as an indicator of student success. To date, many academic analytics projects have focused on predictive data models that may have more to do with what students did or where they came from BEFORE stepping foot on campus.
Highly interactive online courses are predictive of student success, but variability among faculty course design means the LMS can never rise above “the course level” in terms of a “one size fits all” intervention solution.
A unified framework for multi-level analysis of distributed learninghttp://dl.acm.org/citation.cfm?id=2090124&CFID=82269174&CFTOKEN=35344405
Attention please!: learning analytics for visualization and recommendationhttp://dl.acm.org/citation.cfm?id=2090118&CFID=82269174&CFTOKEN=35344405
Learning networks, crowds and communitieshttp://dl.acm.org/citation.cfm?id=2090119&CFID=82269174&CFTOKEN=35344405
Social Learning Analyticshttp://kmi.open.ac.uk/publications/pdf/kmi-11-01.pdf
iSpot analysed: participatory learning and reputation http://dl.acm.org/citation.cfm?id=2090121&CFID=82269174&CFTOKEN=35344405
Macfadyen, L.P., & Dawson, S. (2010). Mining LMS data to develop an “early warning system” for educators: A proof of concept. Computers & Education, 54(2), 588-599.Campbell, J. P., Collins, W.B., Finnegan, C., & Gage, K. (2006). "Academic analytics: Using the CMS as an early warning system." WebCT Impact 2006. Chicago, IL