Learning Analytics como cultura digital de las universidades: Diagnóstico de su aplicación en el sistema de educación a distancia de la UNAM basado en una escala compleja

• Ismene Ithaí Bras Ruiz ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Autónoma de México

     Universidad Nacional Autónoma de México

     México

     
• Localización: Revista Iberoamericana de Educación, ISSN 1022-6508, ISSN-e 1681-5653, Vol. 80, Nº. 1, 2019 (Ejemplar dedicado a: Analítica del aprendizaje y la educación (Learning Analytics and education): clasificación, descripción y predicción del aprendizaje de los estudiantes), págs. 89-116
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Learning Analytics as digital culture of universities: Diagnosis of its application in the education system distance from the UNAM based on a complex scale
  • Learning Analytics como cultura digital das universidades: Diagnóstico de sua apli-cação no sistema de educação a distância da UNAM a partir de uma escala complexa
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  • español

    El texto examina los resultados del estudio sobre la implementación de Learning Analytics dentro de ocho divisiones del Sistema Universidad Abierta y Educación a Distancia de la UNAM, como forma de analizar la cultura digital y praxis digital. Para ello, se diseñó un instrumento con un enfoque en sistemas complejos (interacciones, conexiones e integración de agentes) que permitiera valorar el estado de la analítica a partir de una escala de cinco niveles, basada en los campos de conocimiento pro-puestos por Chatti, Dyckhoff, Schroeder y Thüs (2012). Las universidades tradicio-nalmente cubren básicamente el manejo de datos con fines informativos internos a la gestión; sin embargo, dentro de los agentes educativos, los tomadores de decisiones han comenzado a asignar un sentido más amplio e integral al uso de los datos con el fin de conocer a su población y resolver problemas más complejos. La conclusión del texto se centra en mostrar que las divisiones analizadas, tienen la posibilidad de mejorar las metodologías de extracción de datos dada su experiencia e, incluso, en algunos casos podría darse ensayos para generar sistemas de recomendación con base a perfiles y patrones detectados.

  • português

    O texto examina os resultados do estudo sobre a implementação do Learning Analytics em oito divisões do Sistema de Universidade Aberta e Educação a Distância da UNAM, como forma de analisar a cultura digital e a práxis digital. Para tanto, foi elaborado um instrumento com foco em sistemas complexos (interações, conexões e integração de agentes) que permitisse avaliar o estado da análise a partir de uma escala de cinco níveis, com base nos campos de conhecimento propostos por Chatti, Dyckhoff., Schroeder e Thüs (2012). As universidades, de forma tradicional, realizam basicamente o tratamento de dados para fins informativos internos de gestão; no entanto, dentro dos agentes educacionais, os tomadores de decisão começaram a atribuir um sentido mais amplo e abrangente ao uso dos dados, a fim de conhecer a sua população e resolver problemas mais complexos. A conclusão do texto concentra-se em mostrar que as divisões que foram analisadas são capazes de melhorar as metodologias de extração de dados, dada a sua experiência e, até mesmo em alguns casos, poderiam dar origem a estudos para gerar sistemas de recomendação baseados em perfis e padrões detectados

  • English

    he article examines the results of the study about the implementation of Learning Analytics within eight divisions of the Open University and Distance Educa-tion System of the UNAM, as a way to analyze digital culture as digital praxis. For this purpose, an instrument was designed with a focus on complex systems (interactions, connections and, agents integration) that would allow the assessment of the state of the analytics from a scale of five levels based on the fields of knowledge proposed by Chatti, Dyckhoff, Schroeder and Thüs, H. (2012). It is proposed initially that universities have traditionally covered the basic level that is the management of data for internal informational purposes; However, educational stakeholders have begun to assign a broader and more comprehensive sense to the use of data in order to know their population and solve more complex problems. The conclusion of the text focuses on showing that the divisions that were analyzed are in the possibility of improving data extraction methodologies given their experience and that in some cases there could be trials to generate recommendation systems based on profiles and patterns detected