{"id":26085,"date":"2014-01-22T15:46:18","date_gmt":"2014-01-22T14:46:18","guid":{"rendered":"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/projecte\/learning-analytics-upcnet\/"},"modified":"2025-11-17T10:57:14","modified_gmt":"2025-11-17T09:57:14","slug":"learning-analytics-upcnet","status":"publish","type":"projecte","link":"https:\/\/inlab.fib.upc.edu\/es\/projecte\/learning-analytics-upcnet","title":{"rendered":"Learning analytics para UPCNET"},"content":{"rendered":"","protected":false},"author":8,"featured_media":5966,"template":"","meta":{"_acf_changed":false},"experteses":[9,27],"tencnologies":[69,245,704,546],"class_list":["post-26085","projecte","type-projecte","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","experteses-datascienceybigdata-es","experteses-knowledgeyserviceengineering-es","tencnologies-estadsticaycomputacin-es","tencnologies-moodle-es","tencnologies-mysql-es","tencnologies-r-es"],"acf":{"minidescripcio":"Impulsar la innovaci\u00f3n, la mejora y la competitividad de los productos y servicios de UPCnet en el \u00e1mbito del apoyo a los procesos de aprendizaje","ordre_prioritat":0,"descripcio":"Este es un proyecto de investigaci\u00f3n colaborativa e innovaci\u00f3n abierta que realizan diferentes grupos de investigaci\u00f3n con UPCnet y el apoyo del inLab FIB, que permitir\u00e1 potenciar y transferir el conocimiento dentro del \u00e1rea de \"learning analytics\" con el objetivo de impulsar la innovaci\u00f3n, la mejora y la competitividad de los productos y servicios de UPCnet en el \u00e1mbito del apoyo a los procesos de aprendizaje (e-learning y campus virtuales) y de la gesti\u00f3n de estos procesos.\n\nEl \u00e1rea de investigaci\u00f3n e innovaci\u00f3n sobre \"learning analytics\" combina diferentes t\u00e9cnicas como por ejemplo la miner\u00eda de datos educativos, business intelligence, el an\u00e1lisis de redes sociales, el an\u00e1lisis de sentimiento o la modelizaci\u00f3n conceptual de datos educativos entre otros para tener informaci\u00f3n y conocimiento sobre el funcionamiento y los resultados del sistema educativo a diferentes niveles. Estas t\u00e9cnicas permiten detectar e interpretar s\u00edntomas a partir de la informaci\u00f3n y las trazas digitales disponibles, as\u00ed como tambi\u00e9n adaptar el comportamiento del sistema de forma adecuada. Un ejemplo de aplicaci\u00f3n ser\u00eda la identificaci\u00f3n de estudiantes en riesgo de fracaso o que necesitan de ayuda especial, para poder adaptar las herramientas de aprendizaje o sugerir actuaciones concretas.\n\nA pesar de que esta es una \u00e1rea de investigaci\u00f3n muy ancha que requiere muchos esfuerzos y tiempos para abordarla en profundidad, se plantear\u00e1n un conjunto de retos iniciales a realizar en el marco de este proyecto lo cuales se ir\u00e1n revisando y priorizando peri\u00f3dicamente.\n\nLas l\u00edneas que se quieren explorar son:\n<ul>\n \t<li><strong>Definici\u00f3n de indicadores de los resultados del aprendizaje a diferentes niveles<\/strong>, empezando por el nivel global o <em>macro<\/em> (destinado a la autoridad educativa) para abordar m\u00e1s adelante los niveles <em>meso<\/em> (instituci\u00f3n educativa) y <em>micro<\/em> (a nivel de individuo).<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n \t<li><strong>Captura, integraci\u00f3n y modelizaci\u00f3n de datos<\/strong>\n<ul style=\"list-style-type: circle;\">\n \t<li>An\u00e1lisis de los datos disponibles a los campus virtuales basados en moodle.<\/li>\n \t<li>Plugins y otras herramientas moodle existentes para ofrecer indicadores sobre el seguimiento de los cursos.<\/li>\n \t<li>An\u00e1lisis otras posibles fuentes de informaci\u00f3n como por ejemplo los resultados de las pruebas de competencias o los sistemas de gesti\u00f3n de estudios.<\/li>\n \t<li>Modelizaci\u00f3n conceptual de la informaci\u00f3n.<\/li>\n \t<li>Integraci\u00f3n de los datos procedentes de diferentes fuentes bajo un modelo conceptual \u00fanico.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n \t<li><strong>Miner\u00eda de datos educativos<\/strong> que permita analizar los datos disponibles para poder obtener e inferir los indicadores deseados para dar respuesta a las necesidades de informaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n \t<li><strong>Herramientas de visualizaci\u00f3n intuitivas<\/strong> destinadas a estudiantes, profesores y gestores, desarrollando en primer lugar un cuadro de mando destinado a la autoridad educativa (nivel macro).<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n \t<li><strong>Vigilancia tecnol\u00f3gica<\/strong> sobre el uso de learning analytics a otros lugares y\/o \u00e1mbitos.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n \t<li>Relaci\u00f3n con herramientas de aprendizaje personalizado y adaptativo (adaptative and personalized learning)<\/li>\n<\/ul>\n\u00a0","image":"","url":"","data_inici_pro":"20131206","data_fi_pro":"20150604","client":[19088],"entitat_finan":null,"colab":null,"responsable":[657,674],"equip":[8,1016,991,1017,988,1018,984,1037,1033,995],"escert":"0","mpi":"1","accio":0,"padih":0,"nacional":0,"participants":"","participants2":"","projecte_final":null,"articles_presentacions":"<ul>\r\n \t<li><a href=\"http:\/\/www.talent.upc.edu\/blog\/albert-abello-i-oscar-romero-directors-del-postgrau-en-big-data-management-and-analytics-dirigeixen-el-projecte-big-data-analytics-lab\/?lang=ca\" target=\"_blank\" 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