1.PLAN DE ANÁLISIS PREDICTIVO.

A lo largo de las siguientes entradas en el blog pretendo abordar los conceptos básicos que sacude la analítica del aprendizaje en plataformas cerradas. Lo haré a través de un caso práctico propuesto en la asignatura de Analítica del Aprendizaje Conectada. 

En primer lugar, tendremos que hacer un plan a partir del uso del modelo de análisis predictivo de Ekowo y Palmer para analizar los datos y la información de un grupo determinado de estudiantes, con el objetivo principar de impedir el abandono temprano de los estudiantes del curso online. Se persigue interpretar los datos estadísticos necesarios para así poder poner soluciones eficientes. 

El análisis predictivo según Ekowo & Palmer, ha ayudado a las instituciones a cumplir con sus objetivos anuales haciendo que se puedan adaptar mejor sus servicios de asesoramiento y personalizar el aprendizaje para mejorar los resultados de los estudiantes. Para que los esfuerzos de los análisis valgan finalmente la pena, es muy importante que las instituciones usen este análisis predictivo de forma ética.

A continuación, se presentan los distintos objetivos que se quieren conseguir con las distintas preguntas que surgen:

Objetivos:
- Prevenir el abandono de estudiantes en el curso online. – ¿Quiénes son? ¿Qué característica comparte el alumno que abandona el curso? ¿Por qué abandonan?

- Detectar al alumnado con mayor probabilidad de abandono. - ¿Cuáles son las causas de este abandono?

- Descubrir los obstáculos de la plataforma para la mejora del aprendizaje del alumnado. - ¿Podemos ofrecen solución a esos obstáculos.

Seguidamente, los indicadores de logro (KPI) que se relacionan estrechamente con los objetivos anteriormente expuestos. Estos indicadores se centran en cómo se realiza la tarea, midiendo su desempeño y si logran ciertos objetivos.
- Número de personas que abandonan el curso. Esto se comparará en el primer cuarto del curso, en la mitad y al final. Con este indicador se comprobará en qué momento del proceso se producen los abandonos.

- Número de personas que acceden a la plataforma y la evolución de ésta. Nos dará una idea de la motivación y participación de los alumnos/as.
- Número de personas en cuanto a participación del alumnado y su evolución en los foros. Nos permitirá hacernos una idea de la necesidad que tienen los alumnos de aprender a aprender.

- Conocer las edades y procedencia de los alumnos, de esta forma se pretende tener una idea del punto de partida de las personas que realizan el curso.

BIBLIOGRAFÍA

Domínguez, D. (2018). Big Data, analítica del aprendizaje y educación basada en datos. Recuperado de: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3124369

Ekowo, M., & Palmer, I. (2016). Predictive Analytics in Higher Education. Technical Report. Ner America Foundation, Washington, DC. Recuperado de: https://www.newamerica.org/education-policy/reports/predictive-analytics-in-higher-education/#