Introducción

Las analíticas de aprendizaje son los procedimientos de almacenamiento, gestión, tratamiento y análisis de datos para mejorar los procesos de aprendizaje y enseñanza.

Las analíticas y evidencias de aprendizaje en la competencia digital docente son esenciales para medir y mejorar el rendimiento académico de los estudiantes en un entorno educativo ya esa presencial o en línea, ya que permiten a los docentes recolectar y analizar datos sobre el uso de herramientas digitales, la participación en discusiones en línea, el rendimiento en evaluaciones, entre otros.

Estos datos pueden ser utilizados para identificar áreas de fortaleza y debilidad en el aprendizaje de los estudiantes y ajustar la enseñanza en consecuencia.

Por otro lado, las evidencias de aprendizaje proporcionan una visión más completa y detallada de cómo los estudiantes están adquiriendo y aplicando los conocimientos, permitiendo a los docentes evaluar la efectividad de las estrategias pedagógicas utilizadas. La combinación de analíticas y evidencias de aprendizaje proporciona una comprensión más profunda del proceso de aprendizaje de los estudiantes y permite ajustar la enseñanza para mejorar el rendimiento académico.

En este sentido, el segundo paso de la fase de evaluación consiste en la recopilación sistemática y rigurosa de datos, el análisis de esta información y la extracción de conclusiones. Este estadio corresponde con la competencia 4.2 Analíticas y evidencias de aprendizaje. Una vez obtenidos los datos mediante el uso de TTDD, analizaremos, organizaremos e interpretaremos dichos datos, tanto a nivel de alumno como a nivel de grupo.

Los tipos de analíticas de aprendizaje que habitualmente se emplean son los siguientes:

• Las descriptivas, con el fin de extraer conclusiones a partir del análisis de los datos obtenidos
• Las predictivas, cuyo propósito es anticipar resultados a partir de la comparación de patrones de conducta con otros dados previamente
• Por último, las dirigidas a la toma automatizada de decisiones en función de la actividad y resultados del alumnado. Las dos últimas utilizan “Big Data”, sin embargo, la primera se puede aplicar a conjuntos pequeños de datos, como los obtenidos de las actividades de enseñanza y aprendizaje en un grupo-clase.
  

De acuerdo con el MRCDD, los contenidos que integran esta competencia son:

• Criterios pedagógicos, didácticos y de contenido para la selección de las variables relevantes.
• Configuración de los servicios y plataformas para obtener los datos de forma selectiva y
adecuada al tratamiento posterior.
• Técnicas, medios e instrumentos digitales para la validación, almacenamiento, agregación, y
análisis de datos.
• Análisis estadístico de datos por medios y tecnologías digitales que pueden ser empleadas
para su representación gráfica y visualización.
• Garantía de la privacidad, la protección de datos personales y los derechos digitales de todo
el alumnado.

O podríamos resumirlo en:

• ¿Qué nos interesa evaluar?
• ¿Cómo vamos a medirlo?
• ¿Dónde vamos a almacenarlo?
• ¿Qué implicaciones tiene en nuestra práctica?
• y finalmente, privacidad y protección de datos.