Learning Analytics como cultura digital de las universidades : diagnóstico de su aplicación en el sistema de educación a distancia de la UNAM basado en una escala compleja

Resumen basado en el de la publicación

Detalles Bibliográficos
Autor: Bras Ruiz, Ismene Ithaí
Tipo de recurso: artículo
Fecha de publicación:2019
País:España
Institución:Ministerio de Educación y Formación Profesional (MEFP)
Repositorio:Redined. Red de Información Educativa
OAI Identifier:oai:redined.educacion.gob.es:11162/185912
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/11162/185912
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:enseñanza a distancia
nuevas tecnologías
método de enseñanza
Méjico
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spelling Learning Analytics como cultura digital de las universidades : diagnóstico de su aplicación en el sistema de educación a distancia de la UNAM basado en una escala complejaRevista iberoamericana de educaciónBras Ruiz, Ismene Ithaíenseñanza a distancianuevas tecnologíasmétodo de enseñanzaMéjicoResumen basado en el de la publicaciónTítulo, resumen y palabras clave en español, portugués e inglésMonográfico con el título: "Analítica del aprendizaje y la educación (Learning Analytics and education): clasificación, descripción y predicción del aprendizaje de los estudiantes"Se examinan los resultados del estudio sobre la implementación de Learning Analytics dentro de ocho divisiones del Sistema Universidad Abierta y Educación a Distancia de la UNAM, como forma de analizar la cultura digital como praxis digital. Para ello, se diseñó un instrumento con un enfoque en sistemas complejos (interacciones, conexiones e integración de agentes). Se propone inicialmente que las universidades tradicionalmente han cubierto el nivel básico que es el manejo de datos con fines informativos internos a la gestión; sin embargo, dentro de los agentes educativos, los tomadores de decisiones han comenzado a asignar un sentido más amplio e integral al uso de los datos con el fin de conocer a su población y resolver problemas más complejos. Se centra en mostrar que las divisiones que se analizaron están en la posibilidad de mejorar las metodologías de extracción de datos dada su experiencia y que en algunos casos podría darse ensayos para generar sistemas de recomendación con base en perfiles y patrones detectados.ESP2019info:eu-repo/semantics/articlehttp://hdl.handle.net/11162/185912reponame:Redined. Red de Información Educativainstname:Ministerio de Educación y Formación Profesional (MEFP)EspañolRevista iberoamericana de educación. 2019, v. 80, n. 1, mayo-agosto ; p. 89-116info:eu-repo/semantics/openAccessoai:redined.educacion.gob.es:11162/1859122026-05-28T18:21:31Z
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