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Subject's code : 31120040
El objetivo de este tema es hacer una breve introducción a los contenidos de esta asignatura, que se pueden dividir en tres áreas de conocimiento: analítica del aprendizaje, minería de datos en educación y modelado del estudiante.
Las dos primeras áreas de conocimiento tienen muchos puntos en común. En este tema se hará una presentación de cada área con especial interés en señalar sus semejanzas y diferencias. Ambas áreas aplican técnicas de análisis en el contexto educativo, pero tienen motivaciones y objetivos distintos. Por esta razón, en este tema no distinguiremos en los contenidos las dos áreas, como si se hará en el resto de los temas.
La otra área del conocimiento es el modelado del estudiante, que es el área de conocimiento que se encarga del proceso de adquirir, gestionar y utilizar información sobre el estudiante, sus características, proceso de aprendizaje y conocimiento. Es fundamental si se quiere realizar una instrucción personalizada centrada en el propio estudiante. En este tema trataremos conceptos básicos.
Este tema contiene dos subapartados:
Este tema tiene un carácter eminentemente teórico. Se ofrece documentación que tendrá que ser leída y estudiada.
El objetivo de este tema es centrarse en la analítica del aprendizaje, que se introdujo en el tema 1. Las analíticas de aprendizaje son una encarnación específica del cambio hacia una sociedad en donde el análisis de los datos que se generan, y su impacto más amplio en la educación necesita una consideración cuidadosa. En los últimos diez años, la analítica del aprendizaje ha pasado de ser un futuro hipotético a un campo concreto de investigación y una comunidad global de investigadores y profesionales. Aunque el espacio de la analítica del aprendizaje puede parecer extenso y complejo, hay algunas líneas claras que se pueden usar como puntos de entrada.
En este tema se profundizará en distintos aspectos de la analítica del aprendizaje desde un punto de vista teórico siguiendo el manual Lang, C., Siemens, G., Wise, A., & Gasevic, D. (Eds.). (2017). Handbook of learning analytics. New York: SOLAR, Society for Learning Analytics and Research.
Los contenidos del tema se dividirán en los siguientes conceptos:
Se ofrece documentación que tendrá que ser leída y estudiada.
La minería de datos es un campo de la estadística y las ciencias de la computación referido al proceso que intenta descubrir patrones en grandes volúmenes de conjuntos de datos. Utiliza los métodos de la inteligencia artificial, aprendizaje automático, estadística y sistemas de bases de datos. El objetivo general del proceso de minería de datos consiste en extraer información de un conjunto de datos y transformarla en una estructura comprensible para su uso posterior.
El objetivo de este tema es centrarse en la minería de datos en el contexto educativo, dando importante rol al proceso de minería de datos, que se puede dividir en: recolección de datos y preprocesado; técnicas de análisis y descubrimiento de nuevo conocimiento; objetivos que realizar con el nuevo conocimiento descubierto; aplicaciones en el entorno educativo del conocimiento descubierto.
Tanto los objetivos como las aplicaciones son conceptos que también se tratan en la analítica del aprendizaje y el modelado del estudiante, por lo que en este tema no se profundizará. Nos centraremos, por tanto, en:
Este tema tiene un carácter teórico. Se ofrece documentación que tendrá que ser leída y estudiada.
El objetivo de este tema en ofrecer una visión del modelado del estudiante. Para ello el tema se centra en los siguientes apartados:
El objetivo del tema es complementar lo estudiando en los temas anteriores con contenidos relativos a técnicas utilizadas en la analítica del aprendizaje, minería de datos y modelado. Como se estudió en el tema 1, la analítica del aprendizaje y la minería de datos en la educación comparten algunos métodos de análisis, es decir, las técnicas.
De todas las posibles técnicas o herramientas de análisis, en este tema nos centraremos en:
Este tema tiene un carácter mixto entre teórico y práctico. Se van a enseñar técnicas de análisis, pero lo importante es saber cómo utilizarlas y en qué circunstancias. Se ofrece documentación que tendrá que ser leída y estudiada.
