A lo largo de mi búsqueda de información acerca de la analítica de aprendizaje me he topado con muchas taxonomías, sobretodo de ejecución. Algunas de ellas muy simplistas, otras detallistas y otras con analogías a objetos, como semáforos.
No hay que subestimar el poder de las categorías, puesto que favorecen a comprender conceptos y a establecer relaciones entre ellos.
De todas ellas he querido hacer un resumen que las englobe e interrelacione en niveles, fases y tiempos de ejecución, y en el que se muestre claramente el propósito de la analítica del aprendizaje.
Nivel 1 Explicar |
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Nivel 2 Diagnosticar |
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Nivel 3 Predecir |
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Nivel 4 Prescribir |
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Personalmente el nivel 3 lo describiría como un nivel de dos matices:
- Por un lado, la predicción es algo que hacemos de forma automática. Si sabemos por el nivel 2 que algo ha sucedido por una razón en concreto, suponemos automáticamente que volverá a suceder. Podemos saltar directamente al nivel 4 para actuar y evitar que vuelva a pasar.
- Por otro lado, podemos accionar la predicción voluntaria en el nivel 3 para predecir fracasos, pocas interacciones en un foro, éxito de un curso u otros aspectos relacionados con contextos de aprendizaje virtual. Esta acción voluntaria requiere de unos dominios estadísticos avanzados. Te recomiendo el siguiente libro, breve pero resolutivo ante cualquier duda de concepto ante la predicción analítica Predictive Analytics: How to Use Analytics at Work for Positive Results (English Edition)
Recomendaciones del autor
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Hola, estoy realizando un programa de inv dentro de esta tematica y tengo algunas preguntas…. he visto que pocas personas hispanohablantes abordan este tema con tanta claridad…puedo escribir a algun face, mail o blog para realizarlas?
Hola Nathalia,
Soy Daniel Amo, el autor de este blog. Agradezco tus comentarios 🙂 Voy a comunicarme contigo en el correo que has utilizado para enviar tu comentario y seguimos conversación ahí.