{"id":2226,"date":"2018-07-24T11:30:56","date_gmt":"2018-07-24T11:30:56","guid":{"rendered":"http:\/\/www.nebrija.com\/medios\/nebrijaglobalcampus\/?p=2226"},"modified":"2018-07-24T11:30:56","modified_gmt":"2018-07-24T11:30:56","slug":"proyectos-gcn-learning-analytics-lorena-delgado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.nebrija.com\/medios\/nebrijaglobalcampus\/2018\/07\/24\/proyectos-gcn-learning-analytics-lorena-delgado\/","title":{"rendered":"Proyectos GCN: \u201cLearning Analytics\u201d [Lorena Delgado]"},"content":{"rendered":"

Terminamos el repaso a todos los proyectos de Global Campus con Anal\u00edtica del aprendizaje \/ Learning Analytics<\/em><\/span><\/strong>. Este proyecto lo lidera Lorena Delgado, psic\u00f3loga educativa y experta en anal\u00edtica de del aprendizaje, que nos va a explicar un poquito m\u00e1s del complejo mundo de los datos\u2026<\/p>\n

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Autora<\/strong>: Lorena Delgado<\/p>\n

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\u201cTodo lo que se mide y es observado, mejora\u201d<\/em><\/p>\n

Bob Parsons<\/p>\n

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Y eso es lo que empezamos a hacer en Global Campus, empezar a medir y a observar, para poder empezar a mejorar. Hoy en d\u00eda manejamos gran cantidad de informaci\u00f3n, pero tambi\u00e9n somos emisores constantes de datos. El volumen es tan grande que en ocasiones ni siquiera podemos dimensionarlo. El quid<\/em> de la cuesti\u00f3n es qu\u00e9 parte de esa informaci\u00f3n es \u00fatil y qu\u00e9 podemos hacer con ella.<\/p>\n

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Las posibilidades son enormes. En el \u00e1mbito de la educaci\u00f3n, en Global Campus partimos de un objetivo: mejorar la experiencia del estudiante. Bajo esta premisa, nos propusimos comenzar analizando cu\u00e1l era la actividad de los alumnos en la plataforma Blackboard Learn. Durante el curso pasado, con la ayuda de los compa\u00f1eros de Explotaci\u00f3n de Datos, nos pusimos manos a la obra. Las primeras bases de datos que extrajimos del campus virtual contaban con m\u00e1s de 50 millones de l\u00edneas; definitivamente, est\u00e1bamos trabajando con Big Data.<\/p>\n

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Gracias al an\u00e1lisis de todas las variables, pudimos trabajar una serie de informes por programa que nos ofrec\u00eda datos tan interesantes como en qu\u00e9 franjas horarias y qu\u00e9 d\u00edas se conectan m\u00e1s nuestros alumnos, qu\u00e9 herramientas son las m\u00e1s utilizadas, cu\u00e1nto participan en los foros o c\u00f3mo responden (en tiempo y cantidad) a las diferentes actividades. Esto nos ha permitido compartir la informaci\u00f3n con las direcciones acad\u00e9micas para adaptar todo lo posible cada programa a los perfiles de estudiantes que los est\u00e1n cursando. Y estamos alineando toda esta informaci\u00f3n con un proyecto con el que pretendemos segmentar a nuestros alumnos en funci\u00f3n de ciertas variables para poder establecer estrategias pedag\u00f3gicas espec\u00edficas en cada caso. Estamos seguras de que de esta manera la experiencia de aprendizaje mejorar\u00e1 considerablemente, pero es un proyecto vivo que se modifica y evoluciona curso tras curso, ya que actualmente solo podemos analizar los datos desde el punto de vista descriptivo, pero trabajamos para lograr empezar a predecir situaciones o conductas con estas variables.<\/p>\n

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Prevenci\u00f3n del abandono<\/strong><\/p>\n

Derivado de este proyecto de Learning Analytics<\/em>, durante este curso, hemos comenzado a medir y a observar cuales son las causas del abandono en las titulaciones online<\/em>\/semipresencial. Se deriva de manera natural, puesto que al obtener tantos datos en base a la medici\u00f3n, uno de los objetivos b\u00e1sicos aparte de mejorar la experiencia del usuario es que \u00e9ste, no abandone y finalice con \u00e9xito sus estudios. Aunque part\u00edamos de una tasa baja (alrededor del 4%), nuestra motivaci\u00f3n este curso era conocer y entender qu\u00e9 estaba pasando para que un alumno abandonara, con el objetivo de intentar reducir a\u00fan m\u00e1s este \u00edndice. Para ello, hemos planteado algunas acciones espec\u00edficas como:<\/p>\n

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