PLANIFICACIÓN

La planificación, consiste en definir el entorno y los lineamientos bajo los cuales se va a realizar el Learning Analytics.

En este caso conviene identificar ¿de quién? y ¿para quién? va dirigida la información que se obtendrá luego del análisis.

Conociendo estas respuestas se procede a identificar en donde están los datos, sus características y procesos de los que son resultado. 

Figura 1: Etapa de Planificación – Modelo de LA Implementado

Fuente: Elaboración Propia

En la Figura 1, se ilustran las entradas y salidas del proceso definición del ámbito de Evaluación, perteneciente a esta etapa.

Las salidas de este proceso son: 

Involucrados

Personas que intervienen en la generación de datos y necesitan de información resultante del análisis.

Los involucrados de este modelo son los docentes y los alumnos, estos interactúan mediante  un entorno virtual, sobre el cual desarrolla el plan de contenidos de una asignatura.

Los mismos que buscan:

• Docentes: validar la efectividad de la propuesta de contenidos que está a disposición de los alumnos, conocer el nivel de comprensión y satisfacción que tienen los estudiantes al trabajar con esta propuesta académica, tener instrumentos para realizar retroalimentación y superar posibles lagunas de aprendizaje.
• Estudiantes: validan las temáticas del plan de contenido según sus necesidades, y cada uno cumple las actividades propuestas según su criterio personal. En el proceso de aprendizaje, pueden toparse con factores que limiten su desempeño, para ellos es importante que exista un acompañamiento personalizado. 

Fuente de datos

Los rastros del aprendizaje dependen muchísimo de la modalidad de estudio, siendo así que para la a Distancia se cuenta con los entornos virtuales de aprendizaje, como principal herramienta para el desarrollo de contenidos.

En el caso de la modalidad presencial, el entorno virtual de aprendizaje, es una herramienta de apoyo, debido a que las clases se dan en un aula física.

Es posible que para este escenario, sea conveniente un cambio en el modelo de enseñanza, adoptando la filosofía del Flipped Classroom.

La disponibilidad de los datos depende del tipo de análisis y de las políticas de la institución en la cual se aplica el modelo de Learning Analytics.

El Moodle presenta la limitante para realizar réplicas tipo espejo del curso virtual, cuando el análisis es histórico, éste se realiza sobre la base de datos creada en mysql.

En cambio si se trata de seguimiento real del curso, lo ideal es que se utilicen plugins, de uso exclusivo de los docentes, en este caso se trabaja desde la interfaz gráfica, no hay necesidad de exportar la base de datos.

Objetivos

Con este nombre se conoce al conjunto de indicadores, cuyo valor va a obtenerse después del análisis y tienen dos propósitos especiales que son:

• Reflexión: en esta categoría se ubican todos los indicadores, útiles para pensar y considerar atentamente dos aspectos de interés como son: el desempeño de los estudiantes, comprendiendo los problemas que éstos tienen para culminar con éxito una asignatura. Y la efectividad del esquema de contenidos propuesto por los docentes. Los valores que se obtienen guían a la toma de decisiones, relacionadas con un proceso de retroalimentación.
• Predicción: en este grupo se encuentran los indicadores, que revelan el comportamiento de los estudiantes, tanto en forma individual o colectiva. Esta información es usada por el docente para personalizar el plan de contenidos, recursos y actividades, que se conoce que son preferidos por los alumnos.

Instrumentos de análisis

Con este nombre se conoce a las herramientas que se utilizarán para analizar los datos del Big Data. 

Las que se proponen son:

• Analytics Graph: brinda la posibilidad de totalizar por grupos la participación de los estudiantes, como por ejemplo los que accedieron y los que no accedieron a un recurso. Principalmente analiza el comportamiento de la variable estudiante, en relación con el inicio de sesión en el EVA, Acceso a los recursos educativos y Cumplimiento de tareas. 
• Snapp: sirve para obtener un diagrama de la interacción de los estudiantes en los foros del Entorno Virtual de aprendizaje y facilitando la exportación de estos datos en formato vna, este archivo puede ser analizado con el NetDraws.
• Excel: mediante el uso de las tablas y gráficos dinámicos se pueden extraer valores estadísticos, que muestran el comportamiento de los alumnos en Entorno Virtual de Aprendizaje.

Tipos de análisis

Existen dos tipos que son:

• Histórico: este análisis trabaja con los datos obtenido de las asignaturas que ya terminaron su periodo académico, se lo puede realizar sobre una copia de la base de datos de MySQL o en el Entorno Virtual de Aprendizaje mediante el uso de un Plugin o sobre una copia de los logs exportados desde la interfaz gráfica a un archivo de Excel.
• En tiempo real: se realiza durante el desarrollo del curso, se requiere que sea haya culminado al menos una semana de labores antes de su ejecución. Para este análisis se hace uso de Plugins que se instalan en el Entorno Virtual de Aprendizaje.

Dimensiones del Análisis  

Es otra forma de clasificar al grupo de indicadores, que se obtiene al final del análisis y pueden son:

• Esfuerzo: Esta dimensión reúne un conjunto de indicadores útiles para calificar el desempeño de alumno, colocándoles en tres niveles que son: Alto, medio y en riesgo. El primer, grupo son dignos de felicitación por su cumplimiento y constante interacción con los contenidos. El segundo, es un grupo que requiere de sugerencias para mejorar su rendimiento. Mientras que el tercero, corresponde a aquellos que están en riesgo de reprobar la materia.
• Social: En esta dimensión se realiza un análisis de las interacciones sociales de los alumnos, como es su participación en los foros.

Limitantes

Son aspectos que impiden o delimitan la ejecución del análisis, estas son:

• Internas: provienen de los involucrados en el proceso de Learning Analytics, como son: Falta de competencias o capacitación en los docentes para realizar el análisis, interpretarlo y realizar las mejoras necesarias. También puede ser que exista falta de tiempo para cumplir con estas actividades. Falta de aceptación, es decir que los alumnos se opongan a la aplicación del Learning Analytics por relacionarlo con problemas éticos, o por desconfianza.
• Externas: son causadas por agentes externos al modelo o involucrados en el Learning Analytics, asi como las normas o convenciones que limitan la ejecución de herramientas, como versiones, uso de aplicaciones externas, políticas de la institución que frenan el acceso a datos, etc.