Palomino Hawasly, Miguel ÁngelSalas de la rosa, Jhonatan2024-12-112024-12-112024-12-06https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8815Learning 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.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.Planteamiento del problemaDescripción del problemaHipótesisObjetivos de la investigaciónObjetivo generalObjetivos especificosJustificaciónMarco referencialAntecedentes investigativosAntecedentes internacionalesAntecedentes NacionalesAntecedentes localesMarco contextualMisiónVisiónMarco conceptualLearning AnalyticsMoodleDeserción escolarPredicciónDiseño metodológicoEnfoque de investigaciónDiseño de la investigaciónEtapas del diseñoFase 1: Identificación de estrategias de Learning AnalyticsFase 2: Indagación sobre nuevas tendencias de Learning Analytics en MoodleFase 3: Creación de un prototipo de visualizaciones para Moodle (EDUPREDIC)Fase 4: Creación de guía didáctica para docentesFase 5: Validación del prototipo de visualizacionesFase 6: Creación de estrategia didáctica para docentes, basada en analítica de datosPoblación y muestra o Unidades de análisisVariables o categorías de análisisEstrategias de Learning AnalyticsNuevas tendencias en MoodlePrototipo de visualizaciones en EDUPREDICGuía didáctica para docentesValidación del prototipo de visualizacionesEstrategia didáctica para docentesTécnicas e instrumentos de recolección de datosAnálisis de datosCapítulo 4. Desarrollo de la investigaciónIntroducción al desarrolloEstrategia didácticaConferencia introductoriaPresentación de guías físicas y EDUPREDICInteracción y prácticaEvaluación y retroalimentaciónRecursos y herramientas utilizadasInstrumentos diligenciados y evidencias de los datos recolectados durante la aplicación.ResultadosIdentificar las distintas estrategias de Learning Analytics que cuenta la universidad de CórdobaResultados entrevista al creador de CintiaResultados indagación sobre nuevas tendencias de Learning Analytics en la plataforma MoodleCrear estrategias para que los docentes puedan realizar analítica de datosResultado desarrollo del prototipo de visualizaciones para Moodle (EDUPREDIC)Resultado elaboración de guía didáctica para docentesValidar las estrategias asociadas a Learning AnalyticsResultados validar el prototipo de visualizacionesCreación de una estrategia didáctica basada en analítica de datosConclusionesRecomendacionesReferenciasapplication/pdfspaCopyright Universidad de Córdoba, 2024Trabajo de grado - PregradoAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccessLearning AnalyticsDeserción escolarEducación semipresencialMoodleRetención estudiantilAnalítica de datos educativosEstrategias didácticasintervenciones tempranas.Learning Analyticsschool dropoutBlended learningMoodleStudent retentionEducational data analyticsTeaching strategiesEarly interventions.Universidad de CórdobaRepositorio Universidad de Córdobahttps://repositorio.unicordoba.edu.co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2