# data[].attributes.headline
La AA como oportunidad para Instituciones Educativas

# data[].attributes.subject
La AA como oportunidad para Instituciones Educativas

# data[].attributes.body
En este artículo encontramos información complementaria para empezar a entender de mejor manera la AA, mediante el uso de ejemplos de las oportunidades y los beneficios que presenta la AA en relación con los principales tipos de analítica.

https://blog.formaciongerencial.com/analitica-de-aprendizaje-como-oportunidad-para-instituciones-educativas/

# data[].attributes.headline
Analítica de aprendizaje: ¿por qué implementarla en tu institución?

# data[].attributes.subject
Analítica de aprendizaje: ¿por qué implementarla en tu institución?

# data[].attributes.body
En el siguiente blog podemos encontrar una introducción a conceptos base de la AA, su funcionamiento, además de encontrar los principales beneficios en los procesos educativos que provee la implementación de este recurso.

https://blog.pearsonlatam.com/educacion-del-futuro/analitica-de-aprendizaje-por-que-implementarla-en-tu-institucion#content-1

# data[].attributes.headline
La analítica del aprendizaje y las expectativas de los estudiantes universitarios

# data[].attributes.subject
La analítica del aprendizaje y las expectativas de los estudiantes universitarios

# data[].attributes.body
El objetivo de este artículo es analizar la percepción de los estudiantes hacia los servicios que ofrece la AA. Mediante el uso de encuestas, los autores nos presentan las expectativas de los alumnos sobre la AA, la aceptación y la valoración por parte de los estudiantes hacia la AA.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Resumen: La analítica del aprendizaje implica la recopilación de datos educativos que las instituciones de educación superior pueden implementar en servicios de apoyo para ayudar en el aprendizaje de los estudiantes. A pesar de su relevancia, aún siguen siendo muy escasos las investigaciones sobre este tema, lo cierto es que cada vez son más las instituciones educativas interesadas en conocer más de esta tendencia y sus alcances. El propósito de este artículo fue medir las expectativas de los estudiantes de los servicios de la analítica del aprendizaje a través de un instrumento descriptivo con escala de tipo Likert que estima 12 expectativas relacionadas con la ética y privacidad, así como las características del servicio; se tomó una muestra de 675 estudiantes de nivel de licenciatura y maestría de una Universidad en México. Los resultados revelaron que existe una aceptación por los servicios de la analítica del aprendizaje donde las mujeres lo valoran más que los hombres, así como se evidenciaron áreas de oportunidad que permiten que la institución de educación superior pueda adaptar estas expectativas en la implementación y desarrollo de su política de la analítica del aprendizaje.

Palabras clave: Analítica del aprendizaje, enseñanza superior, estudiantes universitarios, expectativas.

Abstract: Learning analytics involves the collection of educational data that higher education institutions can implement into support services to aid student learning. Despite its relevance, research on this topic is still very scarce, the truth is that more and more educational institutions are interested in learning more about this trend and its scope. The purpose of this article was to measure the expectations of the students of the learning analytics services through a descriptive instrument with a Likert-type scale that estimates 12 expectations related to ethics and privacy as well as the characteristics of the service; A sample of 675 undergraduate and master's level students from a University in Mexico was taken. The results revealed that there is an acceptance of learning analytics services where women value it more than men, as well as areas of opportunity that allow the higher education institution to adapt these expectations in the implementation and development of his politics of learning analytics.

Keywords: Learning analytics, higher education, university students, school performance.

INTRODUCCIÓN

Actualmente, el análisis del Big Data o la Minería de Datos, se ha convertido en un recurso relevante por aprovechar grandes volúmenes de datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades, de tal manera que organizaciones de diferentes áreas y disciplinas se han visto interesadas en conocer su funcionamiento por la utilidad que genera al identificar problemas y ofrecer alternativas y soluciones (Ozgur, Colliau, Rogers y Hughes, 2021; Mosquera, 2018; Romero y Rojas, 2014). El Big Data supone el empleo de herramientas tecnológicas para la recolección y tratamiento de datos masivos ( Peñaloza, 2017) procesados en determinado tiempo a fin de analizar e interpretar la información para la mejor toma de decisiones (Instituto Nacional de Tecnologías Educativos y de Formación del Profesorado [INTEF], 2017).

El Informe Horizon del año 2019 ( Alexander et al. 2019) así como Tsai y Gasevic (2017) señalan que dentro de los retos tecnológicos en el ámbito educativo es que las instituciones se sumen a estos procesos y aprovechen la recolección de datos masivos que generan con la información de los estudiantes y sus contextos; estos datos a gran escala o de big data dan lugar a una Analítica de Aprendizaje (Learning Analytics) definido como: "la medición, recopilación, análisis y notificación de datos sobre los alumnos" ( Siemens y Baker, 2012) que sirven para mejorar la practica educativa, optimizando el rendimiento de alumnos y profesores, así como la gestión y calidad del modelo educativo (Nguyen, Tuunanen, Gardner y Sheridan, 2021; Whitelock-Wainwright, Gasevic, Tejeiro, Tsai y Bennett, 2019; Ifenthaler, 2017; Elias 2011).

Si bien la analítica del aprendizaje es un nuevo campo de aparición -la INTEF (2017) lo señala en año el 2011- hasta el momento existen variedad de investigaciones que describen su evolución y crecimiento, así como el análisis de sus elementos que lo distinguen de otras prácticas similares ( Ruipèrez, 2020; Carrillo, 2018; Rojas, 2017; Ifenthaler, 2017; Romero y Rojas; 2014; Gasevic, Dawson y Siemens, 2015). En contextos de la educación superior, la analítica del aprendizaje ofrece un futuro prometedor para avanzar en la comprensión del proceso de aprendizaje y de beneficios potenciales para las partes interesadas: instituciones, docentes y alumnos ( Schumacher e Ifenthaler, 2018).

Un buen inicio para implementar sistemas de análisis de aprendizaje en las instituciones de educación superior es indagar qué podrían esperar los alumnos de estos sistemas (Lester, Klein, Rangwala y Johri, 2017); de lo contrario se arriesga a que los servicios de la analítica del aprendizaje como medio para apoyar el aprendizaje pudieran fallar o no tener la suficiente aceptación por parte de los estudiantes. Autores como Whitelock-Wainwright et al. (2019) y Schumacher e Ifenthaler (2018), determinan que es recomendable que las instituciones educativas antes de introducir un servicio educativo, inspeccionen la amplia gama de opiniones que pueden tener los alumnos evitando no satisfacer las necesidades de sus estudiantes.

A pesar de estas recomendaciones, son escasos los estudios relacionados sobre las expectativas de los estudiantes sobre la analítica del aprendizaje, pues incluso el tema es limitado y de poco conocimiento por parte de estudiantes, planta docente y de las propias instituciones educativas. Por ello, el motivo de esta investigación -a pesar de contar con esa debilidad en la escases de estudios- es la de contribuir, explorando cómo los estudiantes podrían reaccionar ante el incremento en el uso de sus datos personales y educativos por parte de su institución académica con el fin de informarles sobre su progreso de aprendizaje y rendimiento escolar; y que posteriormente otras investigaciones surjan para fortalecer o enriquecer este campo relacionado con la minería de datos educativa.

Por todo lo expuesto, el propósito de este estudio es valorar las expectativas que tienen los estudiantes al respecto al servicio del análisis de aprendizaje. Para ello se realizó un estudio cuantitativo a través de un instrumento descriptivo que considera 12 características enfocadas en conocer cómo los estudiantes califican el servicio del análisis del aprendizaje en términos de expectativas sobre ética, privacidad y del servicio de la analítica del aprendizaje; a través de dos tipo de análisis: uno por género y el otro sobre las expectativas de los estudiantes de licenciatura en contraste con los estudiantes de maestría (nivel académico); así mismo probar la hipótesis ¿se percibe el servicio de la analítica del aprendizaje de manera diferente los hombres a las mujeres en la institución educativa?. Para ello participaron 675 estudiantes de nivel de licenciatura y de maestría de una universidad pública en el estado de Nuevo León.

Se prevé que la utilidad y los resultados derivados del estudio coadyuven a que las instituciones de educación superior adquieran una comprensión general en el campo e implementación de sistemas basados en la analítica del aprendizaje así como de las expectativas de los estudiantes que les ayude a identificar áreas clave en los servicios de la analítica del aprendizaje, el tipo de percepción a nivel académico, por género y global, así como conocer por qué ciertas características del servicio generan expectativas más altas que otras.

La analítica del aprendizaje también conocida con el término en inglés como learning analytics, es un término iniciado por el autor Siemens (2013) que la define como el análisis generado desde una plataforma de datos basados en los modelos de educación existentes por medio de las tecnologías; esto es, el término implica el manejo, análisis e interpretación de grandes conjuntos de datos disponibles por las instituciones educativas a fin de optimizar procesos y sistemas de enseñanza.

La analítica del aprendizaje requiere de herramientas analíticas para la visualización de grandes volúmenes de datos institucionales y sobre ello, detectar patrones de comportamiento de los estudiantes en base a resultados, logros y desempeño, así como también medir el impacto de alguna acción educativa ( Macfadyen y Dawson, 2012; Slade y Prinsloo 2014; Avolio, Benzaquen y Pretell, 2019). De esta manera, estos datos manejados por las instituciones educativas pueden implementarse como servicios de apoyo que sirvan para ayudar en el proceso de enseñanza de los estudiantes ( Montgomery, Mousavi, Carbonaro, Hayward y Dunn, 2019; Ifenthaler y Schumacher, 2016).

Algunos de los beneficios del Learning Analytics que se pueden mencionar y los que destacan son: predecir la deserción o abandono estudiantil a tiempo (Wibawa, Siregar, Asrorie y Syakdiyah, 2021; Mosquera, 2018), mejorar metodologías pedagógicas e identificar patrones de estudio ( INTEF, 2017; Aristizabal, 2016), asegurar la calidad de la gestión escolar así como para sus acreditaciones y en la generación de reportes a los gobernantes y a la comunidad en general ( De freitas et al., 2015; Ifenthaler, 2017). Así mismo, aplicarlo para adaptar las clases a los conocimientos reales de los alumnos e identificar necesidades actuales de aprendizaje ( Hooda y Chhavi, 2020; Tempelaar, Rienties y Nguyen, 2020; Macfadyen y Dawson, 2012) en la evaluación de los programas de educación superior ( Bollenback, 2015; Lawson, Beer, Rossi, Moore y Fleming, 2016) entre otros.

No obstante, también existen retos dentro del funcionamiento de la analítica de datos en las instituciones educativas; como la ausencia de un equipo técnico y herramientas con formación analítica que pueda ayudar a darle sentido a los datos recopilados (Cáceres, Rodríguez, Gómez, y Rodríguez, 2020; Carrillo, 2018; Romero y Rojas, 2014) no cuentan con el presupuesto necesario, la preparación y experiencia del personal administrativo para el uso e interpretación en la selección de variables de interés, restringido acceso a la totalidad de los datos de aprendizaje que los estudiantes están produciendo si la gestión la realiza personal externo a la institución ( Sabulsky, 2019; Domínguez, 2018; Ifenthaler, 2017).

Otro aspecto a destacar es el tratamiento de la información y los derechos éticos y de privacidad en la información de los estudiantes ( Ifenthaler y Yau, 2020; INTEF 2017; Lawson et al, 2016;) donde la ética se refiere a un sistema de principios fundamentales y valores universales de conducta correcta ( Ifenthaler y Schumacher, 2016), es decir, el soporte de la analítica del aprendizaje es precisamente el manejo y uso de la información de los estudiantes, y ésta debe estar alineada con los principios y valores éticos por parte de las instituciones educativas Whitelock-Wainwright et al. (2019), pues les representa una carga de responsabilidad el garantizar que todos los datos sigan siendo privados, según lo expresan Prinsloo y Slade (2016).

METODOLOGÍA

El objetivo principal del estudio es examinar la percepción de los estudiantes universitarios de una institución de educación superior pública con respecto a las características de los servicios de la analítica del aprendizaje; desde dos vertientes: por nivel de género y nivel académico (estudiantes de licenciatura versus maestría), así como de la comprobación de hipótesis planteada al inicio de este estudio. Para ello, se empleó una metodología descriptiva con un enfoque cuantitativo (Sampieri, Fernández y Baptista, 2014).

Instrumento y validación

Se utilizó un cuestionario para el acopio de los datos siguiendo el trabajo desarrollado por Whitelock-Wainwright et al. (2019), donde se utiliza 12 ítems enfocados a evaluar dos tipos de expectativas para la analítica del aprendizaje entre las "expectativas éticas y de privacidad" y las "expectativas sobre las características del servicio". En la tabla 1, se presenta el instrumento que servirá de base para el análisis del estudio.

Expectativa

Tipo de expectativa con denominación y número de pregunta.

1. La escuela pedirá mi consentimiento antes de usar cualquier dato identificable sobre mí (por ejemplo, origen étnico, edad y género).2. La escuela asegurará de que todos mis datos educativos se mantengan de forma segura.3. La escuela solicitará mi consentimiento antes de que mis datos educativos sean subcontratados para su análisis por empresas de terceros. 4. La escuela me actualizará periódicamente sobre mi progreso de aprendizaje en función del análisis de mis datos educativos 5. La escuela solicitará mi consentimiento para recopilar, usar y analizar cualquiera de mis datos educativos (por ejemplo, calificaciones, asistencia y accesos al entorno de aprendizaje virtual). 6. La escuela solicitará más consentimiento si mis datos educativos se utilizan para un propósito diferente al que se indicó originalmente. 7. El servicio de análisis de aprendizaje se utilizará para promover la toma de decisiones de los estudiantes. 8. El servicio de análisis de aprendizaje mostrará cómo se compara mi progreso de aprendizaje con mis metas de aprendizaje/los objetivos del curso. 9. El servicio de análisis de aprendizaje me presentará un perfil completo de mi aprendizaje en cada módulo (por ejemplo, número de accesos al material en línea y asistencia)10. El personal docente será competente para incorporar la analítica en la retroalimentación y el apoyo que me brinden.11. El personal docente tendrá la obligación de actuar (es decir, apoyarme) si los análisis muestran que estoy en riesgo de fracasar y tener un rendimiento bajo o si puedo mejorar mi aprendizaje 12. El servicio de análisis de aprendizaje se utilizarán para promover el desarrollo de habilidades académicas y profesionales claves para mi futura empleabilidad.

Expectativa de Ética y Privacidad (EEP 1)Expectativa de Ética y Privacidad (EEP 2) Expectativa de Ética y Privacidad (EEP 3) Expectativa del servicio educativo (ESE 1) Expectativa de Ética y Privacidad (EEP 4) Expectativa de Ética yPrivacidad (EEP 5) Expectativa del servicio educativo (ESE 2) Expectativa del servicio educativo (ESE 3) Expectativa del servicio educativo (ESE 4) Expectativa del servicio educativo (ESE 5) Expectativa del servicio educativo (ESE 6) Expectativa del servicio educativo (ESE 7)

El tipo de escala presenta una calificación numérica de tipo Likert de 1 a 7, donde 1 representa la calificación más baja (totalmente en desacuerdo) y donde 7 representa la calificación más alta (totalmente de acuerdo) en los 12 ítems. Para el análisis de la fiabilidad en las dos categorías de las expectativas, se manejó el alfa de cronbach que accede a evidenciar si cada pregunta mide lo mismo y si la respuesta tiende a covariar, es decir, si los participantes del estudio se manifiestan de una manera coherente y de esta forma concluir que los reactivos si varían en el mismo sentido. En este caso, se obtuvieron coeficientes por encima de 0.70, lo que sugiere una adecuada fiabilidad de las puntuaciones obtenidas, así como una fiabilidad en escala total satisfactorio (α = 0.98) como lo sugieren los siguientes estudios de Nunnally (1967) y Cronbach y Meehl (1995) ( Tabla 2).

Muestra y Participantes

Se realizó un muestro probabilístico de conveniencia ( Canavos, 1986) con estudiantes de un programa educativo de nivel de licenciatura y maestría en la especialidad de administración impartido en una institución de educación superior situada en el noroeste del país. De esta manera, la muestra final estuvo conformada por 675 estudiantes, representando la población meta para este trabajo. En la tabla 3 se presentan las frecuencias por género, edad y nivel académico.

Durante un período de dos semanas en febrero de 2021, se aplicó el cuestionario en la plataforma de Google forms -un software de administración de encuestas-, donde se generó un link que fue enviado durante una sesión de teams en donde se les dio una breve introducción (7 minutos aproximadamente) a través de una presentación de diapositivas exponiendo el contexto de la analítica del aprendizaje, a fin de proporcionarles una visión clara acerca de los servicios que se pueden ofrecer con la analítica del aprendizaje y cómo estos les pueden apoyar en su aprendizaje escolar.

Análisis de datos

La información obtenida se integró en un archivo de SPSS para su tratamiento estadístico. Se inició con el análisis de la estadística descriptiva (media, desviación estándar y error estándar) con un intervalo de confianza para la media del 95%. En la parte inferencial se procedió primero a verificar los supuestos de normalidad (usando el test de Kolmogorov-Smirnov) y a la aplicación de pruebas paramétricas con la prueba t de Student para muestras independientes ( Canavos, 1986) y la prueba de Levene para igualdad de varianzas y de medias; con un nivel de significancia (alfa) 5% =0.05.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

Los resultados se han estructurado de la siguiente manera, el primero enfocado a conocer el análisis descriptivo a nivel general, por género, por nivel académico y posteriormente se presenta el análisis inferencial para cada nivel de expectativas.

Análisis general por tipo de expectativas de la analítica del aprendizaje

En la tabla 4, se presentan los estadísticos descriptivos para las expectativas de ética y privacidad con la denominación (EEP) preguntas 1, 2, 3, 5 y 6; y las del servicio con denominación (ESE), preguntas 4, 7, 8, 9, 10,11 y 12.

Las expectativas éticas y de privacidad la respuesta media más alta fue el ítem 2 (La escuela se asegurará de que todos mis datos educativos se mantengan de forma segura, M=5.89; DE=1.93); y la respuesta media más baja el ítem 1 (La escuela solicitará mi consentimiento antes de usar mis datos personales, M=5.61; DE=1.97). Esto es, aunque sus creencias son altas en que la institución cuidará de su información perciben que no será así, al momento de solicitarles autorización para usar sus datos personales. En el estudio de Slade y Prinsloo (2014) encontraron que los estudiantes lo que más valoran es que la universidad requiera de su consentimiento al utilizar sus datos y mantengan la privacidad de la información recopilada.

Para las expectativas de las características del servicio, la respuesta promedio más alta fue el ítem 12 (El uso de los datos se utilizarán para promover el desarrollo de habilidades académicas y profesionales esenciales para el éxito laboral (M=6.71; DE=0.71). La respuesta media más baja es el ítem 7 (Los datos educativos son usados a fines de promover la toma de decisiones sobre los estudiantes (M=5.56; DE=1.83). Lo que significa que, a pesar de que los estudiantes perciben altas expectativas en el servicio de la analítica del aprendizaje les pueda ayudar a identificar con más facilidad las habilidades profesionales clave en su futuro laboral, no es suficiente para que ellos mismos tomen decisiones propias con respecto a su progreso académico.

En resumen, los ítems de las expectativas de ética y de privacidad presentan valores medio más altos (M= 5.73) que los relacionados con las expectativas de las características del servicio (M= 5.65), esto concuerda con los hallazgos de Whitelock-Wainwright et al. (2019). Estos datos indican que, aunque la percepción de los alumnos a los servicios de la analítica del aprendizaje contemple aspectos que cubren sus necesidades educativas (tales como, actualizaciones del desempeño escolar, situaciones de riesgo en reprobar, promover habilidades académicas), es evidente que los estudiantes le otorgan más peso a la privacidad de sus datos y que su institución realmente lleve practicas éticas entorno a su información; tal como lo establece el estudio de Ifenthaler y Schumacher (2016) sobre las creencias hacia el control que los estudiantes tienen sobre sus datos.

Análisis por género y tipo de expectativas de la analítica del aprendizaje

Desde la perspectiva de género, los resultados mostrados en la tabla 5 indican que las mujeres les otorgan una mayor valoración a las expectativas de ética y privacidad (M=5.86; DE= 0.04) que los hombres (M=5.59; DE=0.03). Lo mismo ocurre con las expectativas de las características del servicio, donde las mujeres le conceden mayor valoración (M= 5.79; DE=0.03) que los hombres (M=5.50: DE= 0.05).

Para los ítems de expectativas de ética y privacidad, la respuesta promedio más alta es en el ítem 2 (La escuela, asegurará de que todos mis datos educativos se mantengan de forma segura) para ambos géneros, donde (M= 5.76; DE= 1.99 y M=6.01; DE=1.88) respectivamente; no obstante, a pesar de ambos géneros perciben seguridad en el resguardo de su información, no lo perciben así que la escuela les vaya a solicitar autorización para usar sus datos identificables, donde hombres y mujeres conceden la puntuación más baja (M=5.53; DE= 2.01 y M=5.68; DE=1.94) respectivamente (Tabla 5).

Abreviaturas EEP= expectativa de privacidad y ética; ESE= expectativa del servicio educativo.

Para el caso de las expectativas de las características del servicio, las expectativas más altas en los hombres, es que la escuela les actualice periódicamente sobre su desempeño escolar (ítem 4) con (M= 5.58; DE= 1.88). Las mujeres, por el contrario, valoran más el hecho de que el servicio de la analítica del aprendizaje les ayude en detectar aquellas habilidades académicas y profesionales que sean esenciales para lograr el éxito laboral, ítem 12 (M= 5.87; DE=1.71). Por el lado contrario, tanto hombres como mujeres denotan poco convencimiento en que el servicio pueda proveerles de información importante que les sirve para hacer una buena toma de decisiones o poder comparar sus propias rutas de aprendizaje o del desempeño de sus cursos/materias que les permita ajustar estrategias de aprendizaje (ítem 7) con valores de (M=5.40; DE=1.91 y M= 5.71; DE=1.74) respectivamente.

Análisis por nivel académico y tipo de expectativas de la analítica del aprendizaje

Ahora bien, con la intención de ampliar este estudio, se realizó este apartado segmentando a los estudiantes en función de su nivel académico (licenciatura y maestría) y ver qué tan diferentes es su apreciación asumiendo más experiencia académica y edad en aquellos jóvenes que cursan una maestría. En la tabla 6, los resultados muestra que los alumnos de maestría asignan mayores valoraciones tanto a las expectativas de ética y privacidad (M=6.45; DE=0.77) y a las expectativas de las características del servicio (M=6.38; DE=0.77) en comparación con los estudiantes de licenciatura con expectativas de ética y privacidad de (M=5.67; DE= 1.97) y a expectativas de las características del servicio con (M=5.59; DE=1.87).

En cuanto a los ítems de expectativas de ética y privacidad, la respuesta promedio más baja en los alumnos de licenciatura es el ítem 1; donde no perciben que la institución educativa les vaya a solicitar la autorización para usar sus datos de identificación personal con valores de (M= 5.54; DE= 2.02); y la respuesta promedio más alta fue el ítem 2; esto es, los estudiantes perciben altas expectativas de que la institución mantendrá la protección de su datos educativos o información académica con valores de (M=5.84; DE= 1.98). En los estudiantes de maestría, el ítem 3 fue el más bajo; donde no creen que la escuela les vaya a solicitar su consentimiento y "prestar" su información para su análisis por empresas de terceros, con valores de (M= 6.24; DE= 1.13); no obstante respondieron con alta expectativa al ítem 6, donde creen que la escuela si les avisara si su información se utiliza para un propósito diferente, con M= 6.73; DE= 0.44.

Para el caso de las expectativas de servicio educativo, en licenciatura el ítem más bajo es el 7; donde los chicos se muestran escépticos si el uso de la información les ayude para la toma de decisiones académicas (M= 5.48; DE= 1.87) y para maestría, el ítem 11, donde los alumnos no estén seguros que los docentes realmente les apoyen si se encuentran en una situación de riesgo (M= 5.91; DE= 1.44). La respuesta con promedio más alta en ambos niveles académicos fue el ítem 12, donde el servicio les va a ayudar en promover el desarrollo de habilidades esenciales para asegurar el éxito laboral para licenciatura con (M= 5.65; DE= 0.075), y maestría con (M= 6.65; DE= 0.821).

En resumen, el grupo de estudiantes de maestría muestran expectativas más altas sobre los servicios de la analítica del aprendizaje que los estudiantes de licenciatura; lo que indica que los alumnos de maestría valoran y esperan más que los servicios les gratifiquen en mayor proporción que los de licenciatura.

Análisis inferencial y comprobación de hipótesis

Una vez realizado el análisis descriptivo, se procede a realizar la estimación de la prueba paramétrica t de Student para muestras independientes y la prueba de Levene para igualdad de varianzas y de medias; que dichas pruebas servirán para probar la siguiente hipótesis:

Hipótesis: ¿Perciben el servicio de la analítica del aprendizaje de manera diferente los hombres a las mujeres en su institución educativa?

En la tabla 7 se presentan los valores de las pruebas de Leven y la prueba t de Student para los 12 ítems, además se observa aquellos ítems que resultaron estadísticamente significativas (Sig. bilateral < 0.05), con un intervalo de nivel de confianza del 95%.

Para identificar específicamente dónde surgen dichas diferencias por tipo de expectativas, los resultados de la Tabla 8 y 9 muestran el ítem y género. En los ítems relacionados con la ética y privacidad se encontró que existen varianzas comunes respecto a los dos grupos y se rechaza la hipótesis nula y se puede interpretar que si existe una diferencia significativa (p<0.05) entre hombres y mujeres con respecto a las características de ética y privacidad de la analítica de aprendizaje para los ítems 3, 5, y 6 ( Tabla 8).

Las discrepancias de género en esos ítems hacen referencia a que la escuela deberá solicitar el consentimiento de los estudiantes si los datos se fueran a utilizar para otros fines distintos. Por consiguiente, todo indica que la percepción de los hombres respecto a lo que esperan de la seguridad y cuidado de su información es distinta a la de las mujeres.

Para los ítems de las características del servicio también se encontró que si se percibe de manera diferente los hombres a las mujeres; se encontró que existen varianzas comunes respecto a los dos grupos; de este modo se rechaza la hipótesis nula y se puede interpretar que si existe una diferencia significativa (p<0.05) entre hombres y mujeres en lo ítems 7,8, 9, 11 y 12. ( Tabla 9).

Los resultados indican que las mujeres perciben con gran ahínco en que el servicio brindado se adapte perfectamente a sus necesidades como usuario; esto al observar las cifras de los ítems de la tabla 9. Lo que indica que las mujeres están más convencidas de que el uso de su información por parte de la institución pueda traerles beneficios en: (ítem 8) su aprendizaje, la toma de decisiones (ítem 7), información semestral (ítem 9), habilidades académicas esenciales (ítem 12), que sus maestros les retroalimenten apoyo (ítem 11). Para los hombres, les resulta atractivo el servicio en que les ayude a detectar habilidades profesionales esenciales que para el éxito en el mercado (item12); tener un perfil completo de su aprendizaje por cada semestre (ítem 9) y que sus maestros los retroalimenten en situaciones difíciles (item11).

CONCLUSIONES

El presente estudio destacó la importancia del tema de la analítica del aprendizaje cuya utilidad radica en establecer el vínculo con las herramientas tecnológicas y la practica educativa a fin de que las instituciones puedan desarrollar plataformas, aplicaciones y herramientas adecuadas, a fin de brindar el servicio del análisis de aprendizaje con miras a promover el desarrollo de habilidades académicas y profesionales clave entre sus estudiantes ò bien la posibilidad de diagnosticar la ruta de mejoramiento para que el estudiante pueda finalizar su formación académica con éxito o de postular un plan para personalizar su proceso de aprendizaje.

Uno de los primeros hallazgos fue que la mayoría de los estudiantes que participaron en esta investigación tenían poco o nulo conocimiento sobre los beneficios de la analítica del aprendizaje; lo que respalda el trabajo de Schumacher e Ifenthaler (2018) donde señala que los estudiantes desconocen que su institución educativa cuente con información de sus trayectorias académicas, así como también de la utilidad proveniente de sus datos académicos para fines de análisis del aprendizaje.

Los resultados también indican que para los estudiantes universitarios son más altas las valoraciones en las expectativas de ética y de privacidad que las expectativas relacionadas a las del servicio que brinde la analítica del aprendizaje; esto concuerda con los resultados encontrados en ( Whitelock-Wainwright, et al. 2019). A pesar de que los estudiantes expresaron actitudes positivas hacia los servicios de la analítica del aprendizaje, al percibirlo como un servicio que los mantendrá informados en sus avances y desarrollo académicos, están preocupados por la invasión a su privacidad en la información, al igual como lo señala el trabajo de Roberts et al. (2016).

Con respecto al análisis de género, los hallazgos señalan que son las mujeres las que otorgan una mayor valoración a las expectativas de ética y privacidad y al servicio de la analítica del aprendizaje en comparación con los hombres. En el caso por nivel académico, son los estudiantes de maestría los que muestran más altas expectativas en las características de los servicios de la analítica del aprendizaje que los alumnos de licenciatura.

En lo que respecta a la hipótesis del estudio, quedó demostrado que los hombres reportan más bajas expectativas que las mujeres en la utilidad que les pueda brindar el servicio de la analítica del aprendizaje; más aún, los resultados indican que las mujeres tienen fuertes creencias en que su institución implementará un buen servicio con la utilización sus datos educativos con el fin de ayudarlas a mejorar en sus procesos de aprendizaje a diferencia de los hombres.

Por último, todo el análisis abordado en este estudio surge varios retos importantes que tienen las instituciones con respecto a esta nueva tendencia del análisis del aprendizaje, pues se requiere del personal capacitado, la estandarización de la técnica, los métodos y algoritmos para que sea considerado un sistema formal dentro de la institución que ayude al mejoramiento continuo en todo el contexto educativo de cada dependencia. Es importante destacar como limitantes que no se incluyeron las opiniones de los docentes y solo se aplicó a un tipo de perfil académico de estudiantes dentro del servicio de la analítica del aprendizaje, sería interesante replicar este ejercicio hacia otro tipo de niveles académicos o de otras carreras universitarias para comparar o fortalecer los resultados aquí encontrados y con ello alcanzar un auténtico éxito y utilidad de la analítica del aprendizaje.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS

Alexander, B., Ashford, K., Barajas, N., Dobbin, G., Knott, J., McCormack, M., Pomerantz, J., Seilhamer, R., y Weber, N. (2019). Educause Horizon Report: 2019. Higher Education Edition. Recuperado de https://www.learntechlib.org/p/208644/

Aristizabal, J. (2016). Analítica de datos de aprendizaje y gestión educativa. Gestión de la Educación, 6(2), 149-168. Recuperado de https://revistas.ucr.ac.cr/index.php/gestedu/article/view/25499

Avolio, B., Benzaquen, G., y Pretell, C. (2019). Global challenges for business education and the new educational agenda: Graduate attributes and teaching methods. e-Journal of Business Education & Scholarship of Teaching, 13(2), 80-99. Recuperado de https://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1250465.pdf

Bollenback, D. (2015). A learning analytics approach to academic program assessment in higher education. Questia, 12(3), 29-39. Recuperado de https://www.questia.com/magazine/1p3-3943417801/a-learning-analytics-approach-to-academic-program

Canavos, G. (1986). Probability and statistics: Applications and methods. Editorial: McGraw-Hill/Interamericana de México. Recuperado de https://gsosa61.files.wordpress.com/2008/03/10-canavos-g-probabilidad-y-estadistica-aplicaciones-y-metodos.pdf

Carrillo, J. (2018). Big data-analítica del aprendizaje y minería de datos aplicados en la Universidad. Pro Sciences, 2(8), 39-54. https://doi.org/10.29018/issn.2588-1000vol2iss8.2018pp29-54

Cáceres, P., Rodríguez, A., Gómez, G., y Rodríguez, C. (2020). Analítica de aprendizaje en la educación superior: una revisión de la literatura científica de impacto. IJERI: Revista Internacional de Investigación e Innovación Educativa, (13), 32-46. https://doi.org/10.46661/ijeri.4584

Cronbach, L., y Meehl, O. (1995). Construct validity in psychological tests. Psychological Bulletin, 52(4), 281-302. https: //doi.org/10.1037/h0040957

De Freitas, S., Gibson, D., Du Plessis, C., Halloran, P., Williams, E., Ambrose, M., Dunwell, I., y Arnab, S. (2014). Foundations of dynamic learning analytics: Using university student data to increase retention. British Journal of Educational Technology, 46 (6), 1175-1188. Recuperado de https://bera-journals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1111/bjet.12212

Domínguez, D. (2018). Big data, analítica del aprendizaje y educación basada en datos. La biblioteca electrónica de SSRN. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3124369

Elias, T. (2011). Learning analytics: Definitions, processes and potential. Recuperado de https://landing.athabascau.ca/file/download/43713

Gašević, D., Dawson, S., y Siemens, G. (2015). Let's not forget: Learning analytics are about learning. Techtrends tech trends, 1(59), 64-71. https://doi.org/10.1007/s11528-014-0822-x

Hooda, M., y Chhavi, R. (2020). Learning analytics lens: Improving quality of higher education. International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, 8(5), 1626-1646. Recuperado de http://www.warse.org/IJETER/static/pdf/file/ijeter24852020.pdf

Ifenthaler, D. (2017). Are higher education institutions prepared for learning analytics? TechTrends, (61), 366-371. https://doi.org/10.1007/s11528-016-0154-0

Ifenthaler, D., y Yau, JY-K. (2020). Reflections on different learning analytics indicators for supporting study success. International Journal of Learning Analytics and Artificial Intelligence for Education, 2 (2), 4-23. https://doi.org/10.3991/ijai.v2i2.15639

Ifenthaler, D., y Schumacher, C. (2016). Student perceptions of privacy principles for learning analytics. Educational Technology Research and Development, 64(5), 923-938. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9477

INTEF. (2017). Las Analíticas de Aprendizaje: Evidencias e investigación sobre su uso Implicaciones para la política y la práctica. Recuperado de https://intef.es/wp-content/uploads/2017/05/Learning-Analytics_JRC_INTEF_Abri2017.pdf

Lawson, C., Beer, C., Rossi, D., Moore, T., y Fleming, J. (2016). Identification of 'at risk' students using learning analytics: the ethical dilemmas of intervention strategies in a higher education institution. Education Tech Research Dev, (64), 957-968. https://doi.org/10.1007/s11423-016-9459-0

Lester, J., Klein, C., Rangwala, H., y Johri, A. (2017). Learning Analytics in Higher Education: ASHE. Higher Education Report, 43(5), 16-35. Recuperado de https://eric.ed.gov/?id=EJ1166870

Nguyen, A., Tuunanen, T., Gardner, L., y Sheridan, D. (2021). Design principles for learning analytics information systems in higher education. European Journal of Information Systems, 30(5), 541-568. https://doi.org/10.1080/0960085X.2020.1816144

Nunnally, J. C. (1967). Psychometric Theory. New York: McGraw-Hill.

Macfadyen, L., y Dawson, S. (2012). Numbers are not enough. why e-learning analytics failed to informan institutional strategic plan. Educational Technology & Society, 15(3), 149-163. Recuperado de https://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.298.8492&rep=rep1&type=pdf

Montgomery, A., Mousavi, A., Carbonaro, M., Hayward, D., y Dunn. W. (2019). Using learning analytics to explore self-regulated learning in flipped blended learning music teacher education. British Journal of Educational Technology, 50(1), 114-127. https://doi:10.1111/bjet.12590

Mosquera, I. (2018). Big Data en educación: Analítica de aprendizaje y aprendizaje adaptativo. Recuperado de https://www.unir.net/educacion/revista/noticias/big-data-en-educacion-analitica-de-aprendizaje-y-aprendizaje-adaptativo/549203628743/

Ozgur, C., Colliau, T., Rogers, G., y Hughes, Z. (2021). MatLab frente a Python frente a R. Journal of Data Science, 15(3), 355-372. https://doi:10.6339/JDS.201707_15(3).0001

Peñaloza, M. (2017). Big data y analítica del aprendizaje en aplicaciones de salud y educación médica. Investigación en Educación Médica, 7.(25). Recuperado de http://www.scielo.org.mx/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2007-50572018000100061

Prinsloo, P., y Slade, S. (2016). Student vulnerability, agency, and learning analytics: An exploration. Journal of Learning Analytics, (1), 159-182. https://doi.org/10.18608/jla.2016.31.10

Roberts, L., Howell, J., Seaman, K., y Gibson, D. (2016). Student attitudes toward learning analytics in higher education: The fitbit version of the learning world. Frontiers in Psychology, (7), 1959. https//doi: 10.3389/fpsyg.2016.01959

Rojas, P. (2017). Learning analytics: Una revisión de la literatura. Educación y Educadores, 20(1) ,406-127. https//doi: 10.5294/edu.2017.20.1.6

Romero, H., y Rojas, E. (2014). Learning analytics: ¿Cómo mejorar la educación universitaria? Recuperado de http://www.laccei.org/LACCEI2014-Guayaquil/RefereedPapers/RP093.pdf

Ruipérez, J. (2020). El proceso de implementación de analíticas de aprendizaje. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia, 23(2), 85-101. http://dx.doi.org/10.5944/ried.23.2.26283

Sabulsky, G. (2019). Analíticas de aprendizaje para mejorar el aprendizaje y la comunicación a través de entornos virtuales. Revista Iberoamericana de Educación, 80(1). https://doi.org/10.35362/rie8013340

Sampieri, R., Fernández, C., y Baptista, P. (2014). Metodología de la investigación. México: McGrawHill.

Schumacher, C., y Ifenthaler, D. (2018). Features students really expect from learning analytics. Computers in Human Behavior, (78), 397-407. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.06.030

Siemens, G. (2013). Learning analytics: The emergence of a discipline. American Behavioral Scientist, 57(10), 1380-1400. Recuperado de https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/0002764213498851

Siemens, G., y Baker, R. (02 de febrero 2012). Learning analytics and educational data Mining. Towards Comunication and Collaboration. LAK '12: Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge. Recuperado de https://www.upenn.edu/learninganalytics/ryanbaker/LAKs%20reformatting%20v2.pdf

Slade, S., y Prinsloo, P. (2014). Student perspectives on the use of their data: between intrusion, surveillance and care. Challenges for Research into Open & Distance Learning: Doing Things Better - Doing Better Things, 291-300. Recuperado de https://www.eden-online.org/proc-2485/index.php/PROC/article/view/1326

Tsai, Y., y Gasevic, D. (2017). The state of learning analytics in Europe. Executive summary SHEILA. Recuperado de https://sheilaproject.eu/2017/04/18/the-state-of-learning-analytics-in-europe-executive-summary/

Tempelaar, D., Rienties, B., y Nguyen, Q. (2020). Subjective data, objective data and the role of bias in predictive modelling: Lessons from a dispositional learning analytics application. PLoS ONE, 15(6). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0233977

Wibawa, B., Siregar, J., Asrorie, D., y Syakdiyah, H. (2021). Learning analytic and educational data mining for learning science and technology. Research and Education of Science and Mathematics in the Digital Age, 20(1). https://doi.org/10.1063/5.0041844

Whitelock-Wainwright A., Gasevic D., Tejeiro, R., Tsai, Y., Bennett, K. (2019). The Student Expectations of Learning Analytics Questionnaire. J Comput Assist Learn, 1(35), 633-666. Recuperado de https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jcal.12366

Notas de autor

pedraza.erika@hotmail.com

# data[].attributes.attachment_link.title
La analítica del aprendizaje y las expectativas de los estudiantes universitarios

# data[].attributes.attachment_link.description
Learning analytics involves the collection of educational data that higher education institutions can implement into support services to aid student learning...

# data[].attributes.headline
Analíticas de aprendizaje y su potencial para una educación de calidad sostenible

# data[].attributes.subject
Analíticas de aprendizaje y su potencial para una educación de calidad sostenible

# data[].attributes.body
En este ensayo podemos apreciar los beneficios y el potencial que tiene la AA en los procesos educacionales, sin embargo, también nos explica cómo los datos y resultados obtenidos, no llegan a ser aprovechados en su totalidad debido a la falta modelos de gestión y un marco teórico educativo que aproveche en su totalidad la AA.

https://ciencialatina.org/index.php/cienciala/article/view/4840/7341

# data[].attributes.headline
La AA: un desafío al desempeño del personal docente

# data[].attributes.subject
La AA: un desafío al desempeño del personal docente

# data[].attributes.body
El avance acelerado de la tecnología ha provocado mejoras en la calidad de la educación y cambios en el rol de los docentes, con esta primicia el artículo nos habla de cómo la implementación de la tecnología y la AA, permiten la creación de un entorno de aprendizaje de calidad, además de generar un cambio en el rol que cumple el docente en los procesos educativos, dándole un rol de investigador y promotor de la innovación educacional.

http://scielo.sld.cu/scielo.php?pid=S2218-36202022000600040&script=sci_arttext

# data[].attributes.body
En el siguiente podcast podremos conocer más sobre la AA, como este enfoque busca mejorar la calidad de la educación y como las nuevas tecnologías están cambiando el modo en que aprendemos y enseñamos, mientras se explora el futuro de la AA y ciertos aspectos éticos relacionados con el manejo de los datos obtenidos.

# data[].attributes.attachment_link.title
#31 - Hacia donde va la Analítica de Aprendizaje - Isabel Hilliger - Simplifying Analytics - Education

# data[].attributes.attachment_link.description
En esta plática, Isabel Hiliger nos cuenta hacia dónde se dirige la analítica del aprendizaje y cómo estas nuevas tecnologías están cambiando nuestra forma de enseñar y aprender. Exploraremos el potencial de estas nuevas herramientas para hacer que el aprendizaje sea más eficaz y eficiente.

# data[].attributes.headline
Uso de analítica de aprendizaje para mejorar la toma de decisiones pedagógicas

# data[].attributes.subject
Uso de analítica de aprendizaje para mejorar la toma de decisiones pedagógicas

# data[].attributes.body
En el siguiente artículo se analiza cómo el empleo de herramientas como los dashboards, la IA y la minería de datos, permiten detectar de manera temprana a los alumnos que se encuentren en riesgo y a su vez personalizar los métodos de enseñanza, mediante la examinación de estudios que demuestran los beneficios de la AA para la creación de estrategias educacionales y el seguimiento de los estudiantes, sin dejar de lado los desafíos que la AA enfrenta como la necesidad de un modelo de regulación y la privacidad de los datos.

https://ojs.southfloridapublishing.com/ojs/index.php/jdev/article/view/4906/3340

# data[].attributes.headline
¿Cómo contribuye la analítica del aprendizaje a prevenir el abandono estudiantil en la educación superior?

# data[].attributes.subject
¿Cómo contribuye la analítica del aprendizaje a prevenir el abandono estudiantil en la educación superior?

# data[].attributes.body
El impacto que ha tenido el desarrollo tecnológico en la educación, ha permitido la implementación de nuevas estrategias que permitan prevenir el abandono estudiantil, siendo la AA una de estas estrategias, mediante la revisión y obtención de datos que permitan personalizar la educación de los estudiantes, ser un método de ayuda para la toma de decisiones y reducir la taza de abandono escolar.

# data[].attributes.attachment_link.title
How Does Learning Analytics Contribute to Prevent Students’ Dropout in Higher Education: A Systematic Literature Review

# data[].attributes.attachment_link.description
Retention and dropout of higher education students is a subject that must be analysed carefully. Learning analytics can be used to help prevent failure cases. The purpose of this paper is to analyse the scientific production in this area in higher education in journals indexed in Clarivate Analytics’ Web of Science and Elsevier’s Scopus. We use a bibliometric and systematic study to obtain deep knowledge of the referred scientific production. The information gathered allows us to perceive where, how, and in what ways learning analytics has been used in the latest years. By analysing studies performed all over the world, we identify what kinds of data and techniques are used to approach the subject. We propose a feature classification into several categories and subcategories, regarding student and external features. Student features can be seen as personal or academic data, while external factors include information about the university, environment, and support offered to the students. To approach the problems, authors successfully use data mining applied to the identified educational data. We also identify some other concerns, such as privacy issues, that need to be considered in the studies.

# data[].attributes.body
Una nueva herramienta denominada IntelliBoard Next, ha sido desarrollada con el fin de facilitar la medición y registro de datos, mediante la generación de informes y análisis detallados de manera automática, lo que permite predecir los resultados educativos, facilitar la toma de decisiones basada en los datos, ayudar a la identificación de estudiantes en riesgo y sobre todo permite la personalización de las estrategias educativas.

https://videos.elearningmedia.es/media/IntelliBoard%2BNext%3A%2BEl%2Bfuturo%2Bde%2Bla%2Banal%C3%ADtica%2Bdel%2Baprendizaje/1_tbabwax9?utm_source=chatgpt.com