Analítica del Aprendizaje
TICs y Big Data para Investigación Educativa
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
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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.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 [email protected]://ariadne.cti.espol.edu.ec/xavierTwitter: @xaoch