Learning Analytics: 5 claves para un aprendizaje personalizado
Learning Analytics puede definirse como la medida y análisis de información recolectada durante el proceso de aprendizaje en un entorno digital. Esta herramienta educativa se basa en el Big Data, el almacenamiento y gestión de datos masivos para su posterior estudio en busca de patrones que permitan anticiparse a comportamientos futuros.
El almacenamiento y gestión de amplios volúmenes de datos nos permite descomponer un objeto de estudio para averiguar como funciona cada una de sus partes. Aplicado al ámbito educativo, el Big Data nos da la posibilidad de avanzar hacia un modelo centrado en el alumno como individuo único dotado de características y necesidades propias. El objetivo del Learning Analytics no es otro que optimizar los procesos de aprendizaje.
Aprendizaje adaptativo
La integración de un sistema de gestión de aprendizaje permite registrar todas las interacciones que el alumno realizada con la plataforma digital, información que posibilita mantener un control sobre su ritmo de aprendizaje. Así, un profesor puede detectar las características que definen a cada alumno de forma individual y diseñar un programa de aprendizaje adaptado que le permita seguir avanzando en su trayecto académico.Podría interesarte
El Big Data puede acabar con los alumnos desmotivados
Optimización de contenidos educativos
Directamente relacionado con el punto anterior, conocer al alumno y ser consciente tanto de su potencial como de sus necesidades especiales permite al profesorado diseñar y complementar el contenido guiado por objetivos específicos.El objetivo del Learning Analytics no es otro que optimizar los procesos de aprendizaje.
Detección de patrones de estudio y resolución de ejercicios
Learning Analytics permite al profesor conocer cuánto tiempo tarda cada alumno en realizar un ejercicio o examen, detectar las preguntas en las que más se falla, averiguar dónde se atascan y dejan de avanzar…Esta información permite, por ejemplo, determinar si los ejercicios se adecuan al contenido visto en clase o si el planteamiento de los mismos es comprensible para los alumnos.Seguimiento del progreso del alumno
Imaginemos que un alumno presenta dificultades ante una tarea o competencia determinada. Valiéndose del Learning Analytics, el profesor podrá analizar los datos generados por el alumno, dar con la raíz del problema y diseñar soluciones eficaces. Además, también podrá acceder al historial académico del estudiante, donde podrá comprobar si el alumno enfrenta dificultades de aprendizaje que se repiten a lo largo de diferentes cursos académicos.En esta misma línea, las métricas de aprendizaje agilizan la comunicación entre profesores en relación al progreso del alumnado, haciendo más fácil el intercambio de información necesaria para al análisis y control de su evolución académica global.El profesor podrá analizar los datos generados por el alumno, dar con la raíz del problema y diseñar soluciones eficaces.
Anticipación y prevención del fracaso escolar
El tratamiento de datos permite detectar patrones que avisan del riesgo de fracaso escolar de un alumno. Con esta información, el profesor podrá adelantarse al problema al disponer de información recogida en tiempo real y accesible de forma inmediata. A continuación, podrá diseñar un plan de aprendizaje personalizado que prevenga la desmotivación.Podría interesarte
Luz Rello – #Realinfluencers: dislexia, un trastorno oculto
Fotografía propiedad de Diane Horvath
