Herramientas de learning analytics para caracterización del desempeño docente en el periodo 2018-2021

Autores/as

  • Pablo Caicedo Rodríguez Corporación Universitaria Autónoma del Cauca
  • Sandra Patricia Castillo Landínez Corporación Universitaria Autónoma del Cauca
  • Valentina Cerón Monje Corporación Universitaria Autónoma del Cauca
  • María Alejandra Solarte Solano Corporación Universitaria Autónoma del Cauca
  • Eduar Sánchez Ordóñez Corporación Universitaria Autónoma del Cauca

DOI:

https://doi.org/10.26507/paper.3426

Palabras clave:

learning analytics, evaluación, indicadores, business intelligence

Resumen

La UNESCO ha propuesto en su agenda 2030 que la educación en el planeta sea de calidad y esté al alcance de todo ser humano; para cumplir con tal propósito, las instituciones educativas han explorado y aprovechado diferentes herramientas soportadas en las tecnologías de la información y las comunicaciones, constituyendo una alternativa para mejorar los procesos de enseñanza-aprendizaje.

El auge de la smart education (educación inteligente) ha permitido la generación de gran cantidad de datos a partir del seguimiento a las actividades que realizan los actores académicos (estudiantes, profesores, administrativos e investigadores), los cuales son aprovechados para generar información valiosa mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial (AI, artificial intelligence), analítica de aprendizaje (learning analytics) y analítica académica (learning academic); de esta forma se busca avanzar hacia una educación incluyente y de calidad.

El ámbito académico es un ambiente ideal para aprovechar el potencial que ofrece la tecnología de la analítica de datos (data analytics) enfocada hacia la identificación de relaciones no evidentes en datos generados al interior de la institución educativa (admisiones, resultados de evaluaciones, notas finales de curso, contenidos curriculares, uso de plataformas académicas, encuestas o reportes, evaluación del desempeño docente, etc.) ) con el fin de generar indicadores de calidad, realizar la trazabilidad de los resultados de aprendizaje, formular planes de acción y soportar la toma de decisiones a nivel académico o administrativo.

En este trabajo se presentan los resultados alcanzados mediante el uso de herramientas estadísticas clásicas, machine learning y Deep learning junto a procesamiento de lenguaje natural y análisis de sentimientos que caracterizó el desempeño docente en la Corporación Universitaria Autónoma del Cauca en el periodo 2018-2021.

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Biografía del autor/a

Pablo Caicedo Rodríguez, Corporación Universitaria Autónoma del Cauca

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Publicado

11-09-2023

Cómo citar

[1]
P. Caicedo Rodríguez, S. P. Castillo Landínez, V. Cerón Monje, M. A. Solarte Solano, y E. Sánchez Ordóñez, «Herramientas de learning analytics para caracterización del desempeño docente en el periodo 2018-2021», EIEI ACOFI, sep. 2023.
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