{"id":93,"date":"2023-06-05T09:10:17","date_gmt":"2023-06-05T07:10:17","guid":{"rendered":"http:\/\/learning-analytics-aula.azurewebsites.net\/?page_id=93"},"modified":"2023-07-18T09:18:58","modified_gmt":"2023-07-18T07:18:58","slug":"1-3-tipologia-de-analitica","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/learning-analytics.aula.uoc.edu\/es\/1-3-tipologia-de-analitica\/","title":{"rendered":"1.3. Tipolog\u00eda de anal\u00edtica"},"content":{"rendered":"<p>Cuando se hace referencia al concepto de an\u00e1lisis de datos, debemos identificar a qu\u00e9 tipo de an\u00e1lisis hacemos referencia. Existen cuatro tipos principales: an\u00e1lisis descriptivo, an\u00e1lisis diagn\u00f3stico, an\u00e1lisis predictivo y an\u00e1lisis prescriptivo (figura 3):<\/p>\n<figure id=\"attachment_3\" aria-describedby=\"caption-attachment-3\" style=\"width: 800px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-223 aligncenter\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/figura_cas3.jpg\" alt=\"\" width=\"800\" height=\"348\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-3\" class=\"wp-caption-text\">Figura 3. Diferentes tipos de an\u00e1lisis de datos<br \/>Fuente: elaboraci\u00f3n propia<\/figcaption><\/figure>\n<ul>\n<li>La <strong>anal\u00edtica descriptiva<\/strong> se encarga de revisar los datos que han sido registrados sobre un determinado fen\u00f3meno para, posteriormente, resumirlos empleando medidas estad\u00edsticas que nos ayuden a comprender qu\u00e9 ha ocurrido y c\u00f3mo se ha producido el fen\u00f3meno.<\/li>\n<li>La <strong>anal\u00edtica diagn\u00f3stica<\/strong> usa los elementos descriptivos para comprender por qu\u00e9 se ha producido un determinado resultado o se ha dado un comportamiento espec\u00edfico.<\/li>\n<li>La <strong>anal\u00edtica predictiva<\/strong> se ocupa de predecir qu\u00e9 ocurrir\u00e1 si se reproducen las condiciones en las cuales un fen\u00f3meno act\u00faa.<\/li>\n<li>Finalmente, la <strong>anal\u00edtica prescriptiva<\/strong> establece pautas de actuaci\u00f3n para obtener un resultado espec\u00edfico que se persigue conseguir cuando se dan las condiciones oportunas.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Veamos un ejemplo de ellas aplicadas al an\u00e1lisis del \u00edndice de abandono de los estudiantes que cursan una asignatura en l\u00ednea:<\/p>\n<ul>\n<li>La <strong>anal\u00edtica descriptiva<\/strong> nos mostrar\u00eda informaci\u00f3n sobre el n\u00famero de veces que un estudiante se conecta al campus, cada cu\u00e1nto tiempo lo hace, cu\u00e1les son sus calificaciones medias de las actividades de evaluaci\u00f3n, el n\u00famero de mensajes que ha enviado a sus compa\u00f1eros, etc.<\/li>\n<li>La <strong>anal\u00edtica diagn\u00f3stica<\/strong> nos permitir\u00eda conocer las causas del bajo rendimiento de determinados estudiantes, bas\u00e1ndonos en la informaci\u00f3n que la anal\u00edtica descriptiva nos hubiera proporcionado.<\/li>\n<li>La <strong>anal\u00edtica predictiva <\/strong>nos ayudar\u00e1 a calcular la probabilidad de que un estudiante abandone la asignatura en funci\u00f3n de su nivel de desempe\u00f1o, mediante el uso de determinados patrones de comportamiento que, en el pasado, han evidenciado el mismo resultado.<\/li>\n<li>La <strong>anal\u00edtica prescriptiva<\/strong> ayudar\u00e1 a definir marcos procedimentales para que el personal docente act\u00fae frente a determinadas situaciones que le ayuden a facilitar el proceso de aprendizaje del estudiante y, de este modo, ayudarle a cumplir sus objetivos acad\u00e9micos.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Las principales oportunidades de las anal\u00edticas del aprendizaje como disciplina son el desvelar y contextualizar la informaci\u00f3n oculta hasta ahora en los datos educativos y prepararla para las diferentes partes interesadas. No obstante, existen dos objetivos fundamentales de las anal\u00edticas (figura 5): la <strong>reflexi\u00f3n<\/strong> sobre las evidencias del aprendizaje (vertiente descriptiva) y la <strong>predicci\u00f3n<\/strong> futura en base a los datos y patrones detectados (vertiente predictiva). Podr\u00edamos plantearnos algunas preguntas derivadas de cada uno de los objetivos especificados, de esta forma, para el <strong>objetivo descriptivo o reflexivo <\/strong>las preguntas que las anal\u00edticas del aprendizaje resuelven son las siguientes:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfQu\u00e9 ha ocurrido?<\/li>\n<li>\u00bfCu\u00e1nto, cu\u00e1ndo y d\u00f3nde?<\/li>\n<li>\u00bfD\u00f3nde est\u00e1 exactamente el problema?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 acciones son necesarias realizar?<\/li>\n<\/ul>\n<p>En contrapartida, las preguntas derivadas del <strong>objetivo predictivo<\/strong> de las anal\u00edticas del aprendizaje se muestran a continuaci\u00f3n:<\/p>\n<ul>\n<li>\u00bfPor qu\u00e9 est\u00e1 ocurriendo eso?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 suceder\u00e1 si la tendencia contin\u00faa?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 ocurrir\u00e1 despu\u00e9s?<\/li>\n<li>\u00bfQu\u00e9 es lo mejor que podr\u00eda ocurrir?<\/li>\n<\/ul>\n<p>Para enriquecer la contextualizaci\u00f3n de las anal\u00edticas del aprendizaje es interesante destacar que son una gran aportaci\u00f3n en el <a href=\"https:\/\/www.boe.es\/diario_boe\/txt.php?id=BOE-A-2022-8042\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">marco de regulaci\u00f3n<\/a> de la Competencia Digital Docente. Esto ocurre porque en una de sus \u00e1reas (\u00c1rea 4. Evaluaci\u00f3n y retroacci\u00f3n) incide especialmente, puesto que las anal\u00edticas del aprendizaje son muy \u00fatiles para encontrar evidencias del aprendizaje. Una vez se han obtenido un conjunto de datos de los estudiantes mediante el uso de las tecnolog\u00edas digitales, posibilita que el personal docente pueda analizar, organizar e interpretar estos datos, tanto individualmente como en forma grupal (figura 4).<\/p>\n<figure id=\"attachment_4\" aria-describedby=\"caption-attachment-4\" style=\"width: 701px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-223 aligncenter\" src=\"\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/figura_cas4.jpg\" alt=\"\" width=\"701\" height=\"99\" \/><figcaption id=\"caption-attachment-4\" class=\"wp-caption-text\">Figura 4. Contextualizaci\u00f3n de la competencia digital en el proceso de evaluaci\u00f3n<br \/>Fuente: Adaptaci\u00f3n a partir de la ponencia del GTTA para la actualizaci\u00f3n del MRCDD.\u00a0 Creative Commons BY-SA 4.0<\/figcaption><\/figure>\n<p style=\"text-align: center;\">\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Cuando se hace referencia al concepto de an\u00e1lisis de datos, debemos identificar a qu\u00e9 tipo de an\u00e1lisis hacemos referencia. 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