Analítica del Aprendizaje

TICs y Big Data para Investigación Educativa

http://www.slideshare.net/xaoch

Ecuador

Guayaquil

ESPOL

CTI

Grupo de Investigación en Tecnologías para la Enseñanza y el Aprendizaje

Access to content• Suitable material at the appropriate time.

Learning Analytics• Automatically measure student progress.

Personalized learning• Virtual instructor – student.

Instructor

• Xavier Ochoa–Estudios

• Ingeniero en Computación (ESPOL 2000)• Master en Ciencias de la Comp. Aplicada

(VUB 2002)• Doctor en Ingeniería (KULeuven 2008)

–Trabajo• Profesor de la FIEC• Investigador en el CTI• Editor-en-Jefe Revista Tecnológica ESPOL

http://ariadne.cti.espol.edu.ec/xavier

Participantes

El Curso

• Hoy (Teoría):– Contexto e Introducción a AA– Big Data en Educación– Casos y Ejemplos– Pasos para AA

• Viernes (Práctica):– Herramientas para AA– Hacer AA– Temas Abiertos y Futuro

Contexto

Los datos son valiosos…

Los datos revelan:

• Nuestros sentimientos• Nuestras actitudes• Nuestas conexiones sociales• Nuestras intenciones• Lo que hicimos• Lo que hacemos• Lo que haremos

Abundancia de Datos

V4

Volumen

Velocidad

Variedad

Variabilidad

http://www.businessinsider.com/the-cia-just-put-a-ton-of-cash-into-a-software-firm-that-monitors-your-online-activity-2011-7

Los datos son valiosos…

Si les podemos dar sentido

Sensemaking

“Sensemaking is a motivated, continuous effort to understand connections . . . in order to anticipate their trajectories and act effectively”

(Klein et al. 2006)

Analítica

Inteligencia de Negocio

BI

• Prediction

Google Analytics

Google Analytics

Otros campos

E-Ciencia

Que pasa en Educación

¿Cómo va tu curso?¿Están tus estudiantes aprendiendo?¿Funcionan tus estrategias?

¿Porqué los alumnos se retiran?¿En que invertir los fondos?¿Como van nuestros profesores?

¿Estoy estudiando suficiente?¿Que hago para mejorar?¿Donde estoy fallando?

Definiciones

Analítica del Aprendizaje

“La Analítica del Aprendizaje es la medida, colección, análisis y reporte de datos de los aprendices y su contexto, con el propósito de entender y optimizar el aprendizaje y los ambientes donde ocurre.”

SoLARhttp://www.solaresearch.org

Analítica del

Aprendizaje

Business Intelligence

Big Data

EDM

Métodos Estadísticos

Tutores Inteligentes

Personalización

Aprendizaje Adaptativo

Raices de la Analítica del Aprendizaje

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Analítica de la Academia

“La Analítica de la Academia ayuda a satisfacer el deseo público de hacer cuentas sobre el éxito de los estudiantes, dadas las preocupaciones a nivel mundial del costo de la educación y las dificultades económicas y presupuestarias existentes.”

http://www.educause.edu/EDUCAUSE+Quarterly/EDUCAUSEQuarterlyMagazineVolum/SignalsApplyingAcademicAnalyti/199385

Analítica del Aprendizaje

CienciasEducacionales

Mineríade Datos

Educacionales

Análisis del Aprendizaje

• Ciencias Educacionales y Cognitivas– Motores

• Analítica del Aprendizaje– Panel de Control (Dashboard)

• Minería de Datos Educacional– Vehículos Automáticos

Big Data en Educación

¿Qué es Big Data?

• Es la colección de datos tan grande y compleja que se vuelve dificil de procesar usando herramientas comunes de base de datos.

Números

• ¿Cuanta data en el mundo?–800 Terabytes, 2000–160 Exabytes, 2006–500 Exabytes(Internet), 2009–2.7 Zettabytes, 2012–35 Zettabytes en 2020

• ¿Cuanto se genera en 1 día?–7 TB, Twitter–10 TB, Facebook

Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity

McKinsey Global Institute 2011

Up to 10,000 Times larger

Up to 10,000 times faster

Traditional Data Warehouse and Business Intelligence

Dat

a S

cale

Dat

a S

cale

yr mo wk day hr min sec … ms s

Exa

Peta

Tera

Giga

Mega

Kilo

yr mo wk day hr min sec … ms syr mo wk day hr min sec … ms syr mo wk day hr min sec … ms s

Exa

Peta

Tera

Giga

Mega

Kilo

Exa

Peta

Tera

Giga

Mega

Kilo

Decision FrequencyOccasional Frequent Real-timeOccasional Frequent Real-time

Data in Motion

Dat

a at

Res

t

Big Data en Educación

• Selección de Cursos• Registro en Cursos• Aplicaciones a Prestamos y Becas• Participación en Clase• Estudiar Solo o en Grupos• Uso de Recursos Digitales• Compra/Uso/Prestamo Libros• Interacción con Profesor• Evaluaciones

Creación de Datos

U.S. Department of Education, National Education Technology Strategy, 2010

Cada una de estas interacciones puede generar datos

75

Datos de Múltiple Origen

Big Data en Educación

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Datos de Múltiple Origen

Big Data en Educación

Procesos Analíticos

Analítica AprendizajePresentaciónAdaptativa Recomendadores

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Datos de Múltiple Origen

Big Data en Educación

Procesos Analíticos

Analítica AprendizajePresentaciónAdaptativa Recomendadores

Analítica Visual / Dashboards

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Profesores Investigadores

Institución

Estudiantes

Big Data en Educación

Universidad basada en Datos

“Una Universidad donde el staff y los estudiantes entienedn los datos, y a pesar de su volumen y diversidad, pueden usarlos y reusarlos, guardarlos y seleccionarlos, aplicarlos y desarrollar herramientas analíticas para interpretarlos”

Casos y Ejemplos

http://www.skyrill.com/seatinghabits/

http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0023176

Approximate spatiotemporal trajectories of some classes.

http://www.plosone.org/article/info%3Adoi%2F10.1371%2Fjournal.pone.0023176

“Colleges Mine Data to Predict Dropouts”

“At the University System of Georgia, researchers monitored how frequently students viewed discussion posts and content pages on course Web sites for three different courses to find connections between online engagement and academic success. In the graph below, students who were "successful" received an A, B, or C in the class, and students who were "unsuccessful" received a D, F, or an incomplete.”

- 5/30/08 Chronicle of Higher Ed.

http://www.itap.purdue.edu/studio/signals/

http://www.itap.purdue.edu/studio/signals/

http://www.itap.purdue.edu/studio/signals/

Bb Check My Activity (CMA)

Distributed, multi-level analytics Suthers & Rosen (2011)

Attention metadataDuval (2011)

Learning networks, crowds, communitiesHaythornthwaite (2011)

Discourse analysis (automated and manual)De Liddo & Buckingham Shum (2011)

Social learning analyticsBuckingham Shum & Ferguson (2011)

Participatory learning and reputationClow & Makriyannis (2011)

Early warningMacfayden & Dawson (2010)

Campbell et al (2006)

Learning Analytics in the workplace: Detecting and Analyzing Informal Workplace Learning

Schreurs & De Laat, 2012

Pasos de laAnalítica del Aprendizaje

Herramientas Big Data

Algoritmos Big Data

http://www.solaresearch.org/

http://www.lakconference.org

http://www.laclo.org/laclo2012

LACLO 2013 en Valdivia, Chile

Reconocimiento

• Esta presentación está basada trabajo CC de:– George Siemens– John Fritz– Erik Duval– Simon Buckingham Shum– Matin Jouzdani– Jiawan Zhang– Louis Soares

Gracias / Thank you / Merci

Xavier Ochoaxavier@cti.espol.edu.echttp://ariadne.cti.espol.edu.ec/xavierTwitter: @xaoch