Publicación: Learning analytics como estrategia para la disminución de la deserción escolar modalidad semipresencial
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Resumen en español
Learning Analytics como Estrategia para la Disminución de la Deserción Escolar Modalidad Semipresencial, desarrollado en la Universidad de Córdoba, aborda el desafío de la deserción estudiantil en programas de educación superior semipresenciales, utilizando herramientas de analítica de datos para predecir y mitigar este fenómeno. El trabajo se enfoca en diseñar e implementar estrategias que permitan una toma de decisiones informada, empleando como base la plataforma Moodle y un prototipo denominado EDUPREDIC, creado específicamente para este propósito. El estudio, de enfoque mixto y diseño longitudinal, se estructuró en seis fases: identificación de estrategias existentes, exploración de tendencias en Moodle, desarrollo de un prototipo de visualizaciones, elaboración de guías didácticas, validación del prototipo y diseño de estrategias formativas para docentes. Los resultados demostraron que la integración de Learning Analytics facilita la identificación temprana de estudiantes en riesgo y promueve intervenciones personalizadas que mejoran la retención. Además, se destacó la importancia de los plugins de Moodle para realizar análisis predictivo, lo que permite a los docentes optimizar sus prácticas pedagógicas. El proyecto concluye que la aplicación de tecnologías avanzadas de análisis educativo puede transformar significativamente los procesos de enseñanza-aprendizaje en modalidades semipresenciales, reduciendo la deserción escolar y fortaleciendo la experiencia educativa. Entre las recomendaciones se incluyen el fortalecimiento del acceso a datos, la implementación de un hosting adecuado para la plataforma y la promoción de una mayor colaboración institucional.
Resumen en inglés
Learning Analytics as a Strategy to Reduce School Dropouts Blended Mode, developed at the University of Córdoba, addresses the challenge of student dropouts in blended higher education programs, using data analytics tools to predict and mitigate this phenomenon. The work focuses on designing and implementing strategies that allow informed decision-making, using the Moodle platform and a prototype called EDUPREDIC, created specifically for this purpose, as a basis. The study, with a mixed approach and longitudinal design, was structured in six phases: identification of existing strategies, exploration of trends in Moodle, development of a visualization prototype, development of teaching guides, validation of the prototype and design of training strategies for teachers. Results demonstrated that the integration of Learning Analytics facilitates early identification of at-risk students and promotes personalized interventions that improve retention. In addition, the importance of Moodle plugins for performing predictive analysis was highlighted, allowing teachers to optimize their pedagogical practices. The project concludes that the application of advanced educational analysis technologies can significantly transform teaching-learning processes in blended modalities, reducing school dropouts and strengthening the educational experience. Recommendations include strengthening data access, implementing appropriate hosting for the platform, and promoting greater institutional collaboration.