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Evaluación del aprendizaje, learning
analytics y big data para la mejora
del aprendizaje online: red eMadrid
Pedro J. Muñoz-Merino
Twitter: @pedmume
Univ. Carlos III de Madrid, www.it.uc3m.es
Red eMadrid, www.emadridnet.org
2
Imagen tomada de http://www.datadial.net/blog/index.php/2011/08/24/why-your-website-isnt-as-fast-as-it-should-be/
Datos en crudo
3
Perfiles de
aprendizaje
Efectividad,
eficiencia,
interés
Comportamientos
Habilidades
Sentimientos
Transformación: Indicadores de alto
nivel
4
Fases Analítica de aprendizaje
Generación y
captura de
datos
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de datos
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informes
Datos de
bajo nivel Información de
alto nivel
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necesarios
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información de alto nivel
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cómo obtenerlo
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Evaluación
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Encuestas, entrevistas, etc.
Métodos evaluación
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Cualitativos
Qué evaluar
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Proceso aprendizaje
Madrid, 2013-06-13
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6
ALAS-KA: Analítica en KA
7
Ejemplo análisis proceso aprendizaje y
alumnos
• Efectividad, eficiencia, interés
• 76.81% no utilizan actividades opcionales
• 50.9% metas completadas
• Perfiles alumnos
 
Hint 
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Unrefl. user 0.607 0.289 1
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8
ANALYSE: Analítica en Open edX
Ejemplo análisis materiales
Más información en:
http://www.it.uc3m.es/pedmume/ANALYSE/
9
Ejemplo predicción
Ganancia aprendizaje = 25.489 - 0.604 *
pre_test + 6.112 * intentos_medios + 0.017
* tiempo_total + 0.084 * maestría_ejercicios
10
Ejemplo análisis tutor
Tutor [2.06, 3.25]
Instructor [1.69, 3.31]
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  • 1. Evaluación del aprendizaje, learning analytics y big data para la mejora del aprendizaje online: red eMadrid Pedro J. Muñoz-Merino Twitter: @pedmume Univ. Carlos III de Madrid, www.it.uc3m.es Red eMadrid, www.emadridnet.org
  • 2. 2 Imagen tomada de http://www.datadial.net/blog/index.php/2011/08/24/why-your-website-isnt-as-fast-as-it-should-be/ Datos en crudo
  • 4. 4 Fases Analítica de aprendizaje Generación y captura de datos Transform. de datos Visualizador Recomendador Generador de informes Datos de bajo nivel Información de alto nivel Qué datos son necesarios Qué hacer con la información de alto nivel Qué obtener y cómo obtenerlo Surgen problemas tecnológicos Relaciones, causas, clustering, predicción Adaptador
  • 5. Evaluación Información para la evaluación Indicadores de las plataformas y sistemas Encuestas, entrevistas, etc. Métodos evaluación Cuantitativos: Compar. grupos, relaciones, etc. Cualitativos Qué evaluar Materiales Alumnos Herramientas Proceso aprendizaje Madrid, 2013-06-13 5
  • 7. 7 Ejemplo análisis proceso aprendizaje y alumnos • Efectividad, eficiencia, interés • 76.81% no utilizan actividades opcionales • 50.9% metas completadas • Perfiles alumnos   Hint  avoid. Video  avoid. Unrefl . User Hint  abuser Hint  avoidance 1 0.382 0.607 -0.186 Video avoid. 0.382 1 0.289 0.096 Unrefl. user 0.607 0.289 1 0.317
  • 8. 8 ANALYSE: Analítica en Open edX Ejemplo análisis materiales Más información en: http://www.it.uc3m.es/pedmume/ANALYSE/
  • 9. 9 Ejemplo predicción Ganancia aprendizaje = 25.489 - 0.604 * pre_test + 6.112 * intentos_medios + 0.017 * tiempo_total + 0.084 * maestría_ejercicios
  • 10. 10 Ejemplo análisis tutor Tutor [2.06, 3.25] Instructor [1.69, 3.31] Diferencia [-0.38, 0.70]
  • 11. 11