期刊名称：RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia
印刷版ISSN：1138-2783
电子版ISSN：1390-3306
出版年度：2020
卷号：23
期号：2
页码：85-101
DOI：10.5944/ried.23.1.26283
出版社：Asociación Iberoamericana de Educación Superior a Distancia
摘要：Con el despegue de la popularidad del área de analítica de aprendizaje durante la última década, numerosas investigaciones han surgido y la opinión pública se ha hecho eco de esta tendencia. Sin embargo, la realidad es que el impacto que ha tenido en la práctica ha sido bastante bajo, y se está produciendo poca transferencia a las instituciones educativas. Una de las posibles causas es la elevada complejidad del campo, y que no existan procesos claros; por ello, en este trabajo, se propone un pragmático proceso de implementación de analíticas de aprendizaje en cinco etapas: 1) entornos de aprendizaje, 2) recolección de datos en crudo, 3) manipulación de datos e ingeniería de características, 4) análisis y modelos y 5) aplicación educacional. Además, se revisan una serie de factores transversales que afectan esta implementación, como la tecnología, ciencias del aprendizaje, privacidad, instituciones y políticas educacionales. El proceso que se detalla puede resultar de utilidad para investigadores, analistas de datos educacionales, educadores e instituciones educativas que busquen introducirse en el área. Alcanzar el verdadero potencial de las analíticas de aprendizaje requerirá de estrecha colaboración y conversación entre todos los actores involucrados en su desarrollo, que permita su implementación de forma sistemática y productiva.
其他摘要：With the popularity takeoff of the learning analytics area during the last decade, numerous research studies have emerged and public opinion has echoed this trend as well. However, the fact is that the impact the field has had in practice has been quite limited, and there has been little transfer to educational institutions. One of the possible causes is the high complexity of the field, and that there are no clear implementation processes; therefore, in this work, we propose a pragmatic implementation process of learning analytics in five stages: 1) learning environments, 2) raw data capture, 3) data tidying and feature engineering, 4) analysis and modelling and 5) educational application. In addition, we also review a series of transverse factors that affect this implementation, like technology, learning sciences, privacy, institutions, and educational policies. The detailed process can be helpful for researchers, educational data analysts, teachers and educational institutions that are looking to start working in this area. Achieving the true potential of learning analytics will require close collaboration and conversation between all the actors involved in their development, which might eventually lead to the desired systematic and productive implementation.
关键词：Analítica de aprendizaje; minería de datos educacionales; metodología; tecnología educativa; educación informada por datos; ciencia de datos.
其他关键词：Learning analytics; educational data mining; methodology; educational technologies; data-driven education; data science.
