Uso de Analíticas de Aprendizaje para Mejorar las Habilidades Lectoras de Estudiantes: Un Estudio de Caso en un Colegio Americano Internacional con Inglés como Idioma Adicional (IIA)

Autores/as

  • Jorge Alexander Aristizábal International School Ho Chi Minh City American Academy

DOI:

https://doi.org/10.26817/16925777.434

Palabras clave:

Datos, Lectura, Aprendizaje estudiantil, Analítica de aprendizaje

Resumen

Este artículo muestra como un colegio internacional americano en Vietnam emplea datos y analítica del aprendizaje para conocer acerca del aprendizaje de sus estudiantes a partir de sus evaluaciones y los datos proporcionados por éstas para mejorar, entre otras áreas, las habilidades de lectura en una población predominantemente con estudiantes de Inglés como lengua adicional (EAL). La fuente es principalmente una plataforma de evaluación adaptativa por computador, comúnmente conocida como el MAP Growth Test, el cual proporciona información acerca de las habilidades en matemáticas y lectura para cada estudiante en particular.
Los datos proporcionados se transforman y presentan a los interesados a través de visualizaciones creadas en un software especializado a fin de indagar en los datos y dar respuesta a preguntas pedagógicas que emergen tanto de los profesores como de los administrativos. Este proceso involucra nuevos campos conocidos como Analítica del Aprendizaje y Minería Visual de Datos a fin de encontrar información que no es usualmente evidente en los conjuntos de datos disponibles en la institución escolar. Los resultados indican que lo profesores se ven inmersos en un procesos de reflexión para mejorar el aprendizaje de los estudiantes a través de planes de acción informados con analítica del aprendizaje (LA); la cual puede verse como los datos científicos detrás de las observaciones que los profesores han realizado tradicionalmente.

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Referencias bibliográficas

Aristizabal, J. A. (2016). Analítica de datos de aprendizaje (ADA) y gestión educativa. Gestión de la educación, 1(2), 149-168. DOI: http://dx.doi.org/10.15517/rge.v1i2.25499

Aristizábal, J. A. (2017). Diseño y aportes de un modelo para minería de datos educativos en aulas de educación media de carácter presencial. (Tesis de doctorado). Universidad Santo Tomás, Bogotá, Colombia. Retrieved from http://hdl.handle.net/11634/3945

Baker, R., & Yacef, K. (2009). Editorial Welcome. JEDM | Journal of Educational Data Mining, 1(1), 1-3. Retrieved from https://jedm.educationaldatamining.org/index.php/JEDM/article/view/6

Chen, M., et al (2009). Data, information, and knowledge in visualization. Computer Graphics and Applications, IEEE, 29(1), 12-19. Retrieved from https://www.purdue.edu/discoverypark/vaccine/assets/pdfs/ publications/pdf/Data%20Information%20and%20Knowledge.pdf

Cook, K. A., & Thomas, J. J. (Eds). (2005). Illuminating the path: The research and development agenda for visual analytics. Richland, WA: Pacific Northwest National Laboratory.

Elias, T. (2011). Learning Analytics: Definitions, Processes and Potential. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/732e/452659685fe3950b0e515a28ce89d9c5592a.pdf

Goebel, M., & Gruenwald, L. (1999). A survey of data mining and knowledge discovery software tools. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 1(1), 20-33. Retrieved from http://kdd.org/exploration_files/survey.pdf

Goldstein, P. J., & Katz, R. N. (2005). Academic analytics: The uses of management information and technology in higher education. Vol. 8, pp. 1-12. Educause. Retrieved from https://www.educause.edu/ir/library/pdf/ ers0508/rs/ers0508w.pdf

NWEA. (2016). How realiable are MAP Test Results? Retrieved from https://community.nwea.org/docs/DOC-1924

Papamitsiou, Z., & Economides, A. (2014). Learning Analytics and Educational Data Mining in Practice: A Systematic Literature Review of Empirical Evidence. Educational Technology & Society, 17 (4), 49–64. Retrieved from http://www.ifets.info/journals/17_4/4.pdf

Parentau, J., Sallam, R., Howson, C., Tapadinhas, J., Schlegel, K., & Oestreich, T. (2016, 4 de febrero). Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms. Recuperado de https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2WQY2ZG&ct=160121&st=sb.

Pechenizkiy, M. (2017). From the President of the International Educational Data Mining Society. In Lang, et al. (Eds.). Handbook of Learning Analytics. Retrieved from www.solarresearch.com. DOI: 10.18608/hla17

Prabhu, S., & Venatesan, N. (2007). Data Mining and Warehousing. New Delhi: New Age International.

Romero, C., & Ventura, S. (2007). Educational data mining: A survey from 1995 to 2005. Expert systems with applications, 33(1), 135-146. Retrieved from http://airccse.org/journal/ijdms/papers/5313ijdms04.pdf

Romero, C., Ventura, S., Pechenizkiy, M., & Baker, R. S. (Eds.). (2011). Handbook of educational data mining. Boca Ratón, Fl: CRC Press.

Shum, S. & Crick, R. D. (2016). Learning Analytics for 21st Century Competencies. Journal of Learning Analytics, 3(2), 6-21. Retrieved from http://files.eric.ed.gov/fulltext/EJ1126768.pdf

Tempelaar, D. T., Heck, A., Cuypers, H., van der Kooij, H., & van de Vrie, E. (2013,). Formative assessment and learning analytics. In Proceedings of the third international conference on learning analytics and knowledge. P. 205-209. ACM. Doi:10.1145/2460296.2460337

Veldkamp, B. P., & Matteucci, M. (2013). Bayesian computerized adaptive testing. Ensaio: Avaliação e Políticas Públicas em Educação, 21(78), 57-82.

Verbert, K., Manouselis, N., Drachsler, H., & Duval, E. (2012). Dataset- driven research to support learning and knowledge analytics. Journal of Educational Technology & Society, 15(3), 133.

Weiss, D. J. (2004). Computerized adaptive testing for effective and efficient measurement in counseling and education. Measurement and Evaluation in Counseling and Development, 37(2), 70.

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Publicado

2018-12-17

Cómo citar

Aristizábal, J. A. . (2018). Uso de Analíticas de Aprendizaje para Mejorar las Habilidades Lectoras de Estudiantes: Un Estudio de Caso en un Colegio Americano Internacional con Inglés como Idioma Adicional (IIA). GIST – Education and Learning Research Journal, (17), 193–214. https://doi.org/10.26817/16925777.434

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