Problemas y objetivos a resolver según la perspectiva del alumnado, profesorado y centros educativosPara Para el alumna
Para el alumnado
Personalización del aprendizaje:
Utilizar analíticas para adaptar contenidos y actividades según el progreso y
estilo de aprendizaje del alumno.
Retroalimentación: Brindar retroalimentación continua y detallada en tiempo real para mejorar el aprendizaje autónomo.
Predicción del riesgo de
abandono o fracaso: Identificar estudiantes que puedan necesitar
apoyo extra para prevenir el abandono.
Para el profesorado
Evaluación de instrumentos de
evaluación: Medir la validez de instrumentos como cuestionarios y
prácticas para ajustar su dificultad y efectividad.
Apoyo al diseño instruccional:
Analizar datos para perfeccionar la planificación y estructura de las
experiencias educativas.
Seguimiento y asesoría: Usar plataformas educativos para monitorear el rendimiento y la participación del alumnado.
Para el centro
Optimización de recursos y
planificación: Ajustar la asignación de recursos, personal y
horario según datos de uso de recursos.
Gestión de riesgos y prevención
de fracaso: Implementar sistemas de alerta temprana para
identificar necesidades y riesgos de estudiantes y grupos.
Mejora del currículo: Identificar
áreas del currículo que necesitan ajustes según el rendimiento y las
necesidades del alumnado.
Técnicas aplicables y su proceso para
resolver los objetivos planteados
ESTADISTICAS
DESCRIPTIVAS
Objetivo: Descripción y
diagnóstico de datos del rendimiento del alumnado y la efectividad de la
instrucción.
• Proceso: Aplicar
estadísticas descriptivas (media, mediana, moda) para obtener tendencias y
puntos de referencia; utilizar técnicas inferenciales como regresión para
establecer correlaciones entre variables (rendimiento, asistencia, etc.)
APREENDIZAJE AUTONOMO
TENCICAS:
·
Objetivo: Predicción de éxito o abandono del
alumnado.
·
Proceso: Utilizar modelos de clasificación
(árboles de decisión, redes neuronales) con datos etiquetados (por ejemplo,
rendimiento académico histórico) para identificar patrones predictivos y
brindar alertas tempranas sobre posibles fracasos.
• Objetivo: Agrupación
de estudiantes en función de comportamientos o características similares.
• Proceso: Aplicar
algoritmos de clustering para detectar grupos de
estudiantes con necesidades comunes que faciliten intervenciones grupales
efectivas.
VISUALIZACION DE DATOS
Objetivo: Facilitar
la interpretación y toma de decisiones informada para docentes y
administradores.
• Proceso: Crear lugares que muestren gráficos de barras, diagramas de dispersión y tablas de
resumen que representen el rendimiento del alumnado y su evolución en el
tiempo.
evaluación con la lista de verificación
delicate
Evaluar continuamente el cumplimiento de la privacidad y la
seguridad
Realizar auditorías regulares y evaluar el cumplimiento de las
normas de privacidad y seguridad para asegurar la protección continua de los
datos personales del alumnado.
Tener en cuenta la durabilidad de los datos
Limitar el tiempo de almacenamiento de los datos a lo necesario,
destruyéndolos una vez cumplido su propósito educativo, con revisiones
periódicas de los datos almacenados.
Adoptar un enfoque de transparencia
Proveer documentación transparente sobre los métodos de análisis y
los resultados obtenidos, así como las medidas adoptadas para asegurar la
privacidad de los datos.
Considerar los derechos de los estudiantes
Asegurar que el alumnado pueda acceder a sus datos y recibir
explicaciones sobre cualquier modelo predictivo que afecte sus oportunidades
educativas
Involucrar a expertos en análisis y ética de datos
Contar con el asesoramiento de expertos para asegurar que los
análisis de datos y los modelos de aprendizaje automático se implementen de
manera ética y eficiente, minimizando sesgos y protegiendo la privacidad.
Limitar la recogida de datos a los estrictamente necesarios
Limitar la recogida a datos esenciales como el rendimiento
académico, asistencia y participación en actividades, sin incluir información
sensible sin justificación pedagógica.
Explicar la existencia de este uso de datos a los involucrados
Limitar la recogida a datos esenciales como el rendimiento académico, asistencia y participación en actividades, sin incluir información sensible sin justificación pedagógica
Detallar el contexto de uso de datos
Informar
claramente al alumnado, al profesorado y al personal administrativo sobre el
tipo de datos que se recogen, su finalidad y los beneficios educativos
esperados.
