Cómo Pueden Trabajar En La Escuela Con Big Data?

Cómo Pueden Trabajar En La Escuela Con Big Data

¿Cómo puede el Big Data mejorar la educación? – Hay una gran variedad de beneficios que el Big Data ofrece en la educación, todos los cuales tienen el poder de cambiar y mejorar el futuro de la educación, y revolucionar la forma en que analizamos y evaluamos la experiencia del e-learning.

Éstos son sólo algunos de los más significativos: Mejorar los resultados de los estudiantes El objetivo general de Big Data dentro del sistema educativo debería ser mejorar los resultados de los estudiantes.

A día de hoy, únicamente se dispone de la nota de los exámenes, la respuesta a las tares, y la actitud en general de los estudiantes para valorar el desempeño de los alumnos. Sin embargo, durante su vida estudiantil, cada alumno genera miles de datos únicos.

  • Este registro de datos puede analizarse en tiempo real para proporcionar un aprendizaje óptimo para el estudiante, así como para obtener una mejor comprensión del comportamiento individual de los alumnos;

Esta recopilación de datos puede englobar desde cuánto tiempo tardan en responder una pregunta, hasta qué fuentes utilizan, qué preguntas omiten, cuánta investigación realizan, cuál es la relación con otras preguntas contestadas, qué consejos funcionan mejor para qué estudiante, etc.

  1. Los datos obtenidos se pueden comprobar de forma instantánea y automática para dar retroalimentación inmediata a los estudiantes;
  2. Además, Big Data puede ayudar a crear grupos de estudiantes complementarios, en vez de aleatorios;

Con algoritmos es posible determinar las fortalezas y debilidades de cada estudiante, para crear grupos más fuertes que permitirán tener una curva de aprendizaje más pronunciada y ofrecer mejores resultados en grupo. Crear programas personalizados para cada estudiante El Big Data puede ayudar a crear un programa personalizado para cada estudiante, sin importar cuantos tenga el centro, para que puedan seguir las clases que les interesan, trabajar a su propio ritmo, y siempre contando con la orientación por parte de los profesores.

  • Esta personalización masiva en la educación es un desafío, pero gracias a los algoritmos, es posible rastrear y evaluar a cada estudiante individualmente;
  • Con el Big Data, los profesionales de educación adquieren la habilidad de seguir a todos sus estudiantes a lo largo de todo el proceso educativo, de principio a fin;

Ser capaz de atender a miles de estudiantes a la vez, permitirá a las universidades encontrar a los mejores estudiantes de todo el mundo. Basándose en su comportamiento individual, sus calificaciones, su perfil social y sus algoritmos de habilidades de red, podrán encontrar rápidamente a los mejores estudiantes.

  1. Esto servirá para aumentar el nivel general de la universidad;
  2. Mejorar la experiencia de aprendizaje en tiempo real Cuando los estudiantes comienzan a trabajar por su cuenta, el profesor puede monitorear a todos sus alumnos en tiempo real, y solucionar las dudas al momento;

Esto ofrece a los estudiantes la posibilidad de obtener una mejor comprensión de los temas. El aprendizaje en tiempo real puede ayudar a mejorar la experiencia de usuario, mejorando los libros de texto digitales y los esquemas de los cursos. Los algoritmos pueden monitorear cómo los estudiantes leen los textos, qué partes son difíciles de entender, qué partes son fáciles y qué partes no están claras; basándose en la frecuencia con la que se lee un texto, el tiempo que se tarda en leerlo, el número de preguntas que se hacen sobre ese tema, el número de enlaces en los que se hace clic para obtener más información, etc.

  1. Esto permite a los profesionales identificar las áreas que pueden necesitar ser afinadas dentro del libro, curso o módulo, para satisfacer las necesidades de los estudiantes, mejorando así los resultados generales;

Además, el Big Data puede dar una idea de cómo aprende cada estudiante individualmente. Esta información puede ser utilizada para proporcionar un programa personalizado a cada estudiante, lo que ofrecerá una experiencia de aprendizaje significativa y de alta calidad.

Reducir la tasa de abandono y aumentar los resultados Todos estos análisis mejorarán los resultados de los estudiantes y reducirán las tasas de abandono en las universidades o institutos. Cuando los estudiantes reciben retroalimentación instantánea y son instruidos en base a sus necesidades personales, esto puede ayudar a reducir la deserción.

Todos los datos recopilados ofrecerán a los centros la información que necesitan sobre los resultados futuros de los estudiantes. Estas predicciones se pueden utilizar para cambiar un programa si predicen malos resultados, optimizando la eficiencia de los programas educativos que aumentará los resultados, minimizando así el ensayo y error.

¿Cómo se usa el Big Data en la educación?

El siguiente nivel de la industria EdTech – El Big Data en la educación se puede utilizar para analizar el rendimiento de un estudiante en función de los resultados de sus exámenes y tareas. Estos resultados pueden conducir al desarrollo de planes y metas de educación personalizados.

Al obtener datos de una variedad de canales diferentes, se puede examinar más información. Esta información adicional puede mejorar, aún más, los métodos de enseñanza basados ​​en comportamientos y patrones específicos.

Además, al agrupar a los estudiantes en función de los patrones y las dificultades de aprendizaje, se pueden asignar los recursos y cambios necesarios adicionales. A esto se suma la capacidad de las subvenciones del Big Data para crear grupos personalizados de alumnos en función de diferentes necesidades y requisitos.

¿Qué es un ejemplo de Big Data?

Marketing, política, salud, deportes. Si miramos detenidamente a nuestro alrededor, las aplicaciones de Big Data son infinitas y cuentan con propósitos muy variados. Desde UNIR Colombia te traemos algunos ejemplos actuales de sus distintos usos. – El Big Data es un término que se utiliza para definir un gran conjunto de datos o combinación de estos. El almacenamiento, observación y procesamiento de estos para obtener información relevante está ampliamente extendido en la actualidad. Veamos algunos ejemplos de Big Data en nuestro entorno. Nuestro día a día se ve afectado por la utilización de los macrodatos como, por ejemplo, en las sugerencias que nos muestran aplicaciones como Spotify, Netflix, Amazon, Twitter, Facebook… Detrás de todas ellas encontramos algoritmos de machine learning que procesan los datos relativos a nuestras acciones en esas plataformas y que, en base a ellos, generan sugerencias para nosotros.

¿Qué es Big Data y analiticas de aprendizaje?

Big datay la analítica del aprendizaje son herramientas que permiten aprovechar enormes cantidades de datos que hoy existen en formato digital, y que se generan durante la prestación de servicios de salud y cuando se incorporan plataformas digitales al proceso de enseñanza- aprendizaje en la formación de médicos.

¿Por qué Big Data se ha vuelto tan importante para las empresas?

La importancia del Big Data y su utilidad para las empresas – La importancia del Big Data no viene dada por el simple hecho de recopilar los datos, sino por el análisis y la posterior utilización qué podemos hacer de esos datos. Sin duda, el Big Data es una herramienta de gran utilidad entre las empresas y está revolucionando la forma de ver los negocios. Es un hecho que las empresas que incorporan entre sus instrumentos de trabajo el Big Data consiguen valor en los siguientes aspectos:

  • Costes: se detectan maneras más eficientes de hacer negocios e incluso se puede restructurar la forma de trabajar un departamento con el fin de aumentar su productividad.
  • Toma de decisiones más eficaz y rápida: la recopilación de datos a tiempo real nos permite ser más resolutivos. Determinar las causas del origen de fallos, problemas y defectos casi en el momento en que se están produciendo.
  • Nuevos productos y servicios: podemos saber las necesidades concretas de nuestros clientes y su nivel de satisfacción. Con toda esta información podemos crear productos y servicios que se adaptan 100% a su perfil.

¿Cómo funciona el aprendizaje adaptativo?

Los educadores se apoyan cada vez más en las herramientas de aprendizaje adaptativo y EdTech que personalizan y mejoran la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Daniele Loffreda de Ciena describe el papel fundamental que desempeña la red para hacer realidad estas nuevas y disruptivas herramientas de aprendizaje.

  • En sus esfuerzos por mejorar el rendimiento de los estudiantes y los índices de graduación, los docentes y administradores están utilizando cada vez más la tecnología educativa (EdTech) para ofrecer una experiencia de aprendizaje de calidad superior;

Las aplicaciones digitales como transmisión continua de video, realidad mixta, gamificación y otras herramientas de colaboración global y en línea permiten un ” aprendizaje en un entorno más allá del aula “. Sin embargo, los educadores se están dando cuenta rápidamente de que incluso con las innovaciones EdTech, el enfoque educativo tradicional y ” único para todos ” no logra resultados satisfactorios.

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Las poblaciones de estudiantes son cada vez más diversas en términos de cultura, lugar de residencia, contexto económico y estilos de aprendizaje. Los docentes son cada vez más conscientes de que no todos los alumnos pueden absorber el plan de clase de la misma manera y que la enseñanza tiene que ser más personalizada para cada uno de los estudiantes.

Para proporcionar a los alumnos una experiencia de aprendizaje personalizado, y al mismo tiempo, asegurar el cumplimiento de los estándares de rendimiento del gobierno, los educadores están adoptando los sistemas de aprendizaje adaptativo. ¿Qué es el aprendizaje adaptativo? El aprendizaje adaptativo usa algoritmos informáticos de inteligencia artificial que ajustan el contenido educativo al estilo y ritmo de aprendizaje del estudiante. En función de la reacción del estudiante frente a los contenidos, los algoritmos detectan patrones y responden en tiempo real con instrucciones, revisiones e intervenciones según las necesidades y habilidades únicas de cada estudiante. Combinar plataformas de aprendizaje adaptativo con analítica predictiva y otras aplicaciones EdTech ayuda a transformar la experiencia de aprendizaje tanto para el estudiante como para el maestro.

Si bien el aprendizaje adaptativo se aleja de los métodos de enseñanza tradicionales, los educadores esperan que pronto se convierta en la nueva normalidad, donde los cursos estarán adaptados a las necesidades únicas de cada estudiante.

De acuerdo con Markets and Markets, se prevé que el tamaño del mercado de la EdTech global y el aula inteligente llegará a $181 mil millones para el año 2025, con una CAGR del 16,1%. De acuerdo con una encuesta reciente realizada por el Consorcio para Redes Escolares (Consortium of School Networks, CoSN), las tecnologías adaptativas se encuentran entre las 5 tecnologías más desplegadas en 2020:

  • Plataformas de colaboración digital
  • Herramientas para privacidad y seguridad en línea
  • Analítica y tecnologías adaptativas
  • Infraestructura de nube
  • Dispositivos móviles

El rol esencial de la red de comunicación La conectividad y disponibilidad de la red es cada vez más importante para los educadores y administradores. Si los estudiantes tienen que salir constantemente de una aplicación, si sus pantallas se congelan o si se cae la red, rápidamente se sienten frustrados, no pueden cumplir con sus tareas y se atrasan en sus cronogramas de estudio. Las interrupciones debido a la tecnología afectan el rendimiento de los docentes, generan quejas al director del distrito y desalienta el uso de las tecnologías entre los maestros luego de que tuvieron problemas al usarlas.

  • Las plataformas de aprendizaje adaptativo y las aplicaciones digitales de la EdTech suelen usar enorme ancho de banda y ser sensibles a la latencia;
  • Cuando se combinan con otras demandas en la red del districto como evaluaciones en línea, videovigilancia y sistemas de información de estudiantes, pueden generar rápidamente una sobrecarga en la red;

Como los estudiantes acceden a estas aplicaciones desde los campus, desde sus casas o desde ” cualquier lugar “, la red puede sufrir una degradación de su rendimiento o una interrupción total del servicio que tiene un impacto adverso en la capacidad de los alumnos y de los maestros para acceder a ellas. La Asociación de Directores de Tecnología Educativa Estatal (State Education Technology Directors Association, SETDA) formuló las siguientes recomendaciones para el acceso a internet, la nube y la red de área amplia del distrito: Cómo Pueden Trabajar En La Escuela Con Big Data Las redes de educación necesitan evolucionar Para brindar un mejor soporte a las aplicaciones de aprendizaje cada vez más digitales, las redes de educación necesitan evolucionar de varias maneras:

  • Las redes de educación todavía tienen capacidad estática y fija que requiere arduos ciclos de expansión o contracción según fluctúen las necesidades de la red.
  • Las configuraciones de la red normalmente agregan las necesidades de conectividad a internet y a la nube de cada uno de los campus a través de un centro de datos del distrito centralizado en lugar de hacerlo con una conexión directa en cada campus.
  • La gestión de red tiende a ser reactiva e involucra procesos manuales que requieren la intervención humana en cada paso.
  • Típicamente cada campus tiene dispositivos separados para conmutación, enrutamiento, firewall y optimización. Modernizar, cambiar o reparar estos dispositivos requiere una visita en persona a cada campus por parte del personal de TI del distrito o de un técnico del proveedor de servicios.

La combinación de estos problemas hace que las redes de educación sean estáticas, inflexibles, costosas e ineficientes. Para respaldar las nuevas aplicaciones de la EdTech y del aprendizaje adaptativo, las redes de educación deben evolucionar para ser más rápidas, estar más cerca del borde y ser más inteligentes y seguras:

  • Más rápidas : tanto en términos de capacidad como en velocidad de los datos
  • Más cerca del borde : las funciones de computación basadas en la nube estarán más cerca del borde de la red
  • Más inteligentes : a través de la automatización, análisis, inteligencia artificial y capacidades de virtualización.
  • Más seguras : con tecnologías que mejoran el conocimiento del estado de la red para abordar problemas de manera proactiva antes de que ocurran

Resumiendo, las redes de educación necesitan ser más adaptativas. Adaptive Network Ciena ha liderado un nuevo enfoque de redes que se conoce como Adaptive Network TM , que combina: Infraestructura programable : elementos de red físicos y virtuales sumamente instrumentados en un entorno de múltiples dominios y múltiples proveedores que brinda telemetría de red en tiempo real Análisis e inteligencia : plataforma basada en el aprendizaje automático que utiliza telemetría de streaming para predecir proactivamente cuándo y dónde puede ocurrir un evento que impacta en el rendimiento de la aplicación Control y automatización mediante software que con inteligencia orquesta los componentes de múltiples proveedores, automatiza los procesos de red manuales y toma medidas para evitar una situación adversa en la red sin necesitar la intervención humana Servicios: se requieren servicios técnicos y profesionales de gran experiencia con metodologías probadas para ayudar a los clientes a crear, operar y mejorar sus redes continuamente, acelerando su viaje a la Adaptive Network Cómo Pueden Trabajar En La Escuela Con Big Data Los beneficios de la Adaptive Network para la educación La Adaptive Network permite la automatización y control mediante software para ofrecer servicios de ” banda ancha bajo demanda ” más flexibles que hacen más fácil ampliar o reducir la capacidad de ancho de banda con rapidez, según sea necesario. El análisis predictivo permite la identificación proactiva de los causas potenciales de congestión y corte del servicio, y el control basado en software ayuda a evitarlos sin necesitar la intervención humana. La sustitución de múltiples dispositivos de red físicos por equipos en las instalaciones del cliente universales (uCPE) que alojan funciones de red virtualizadas permite la gestión y solución de problemas en forma remota, lo que reduce costos y complejidad.

Las aplicaciones de EdTech y aprendizaje adaptativo y los recursos de computación se trasladan más cerca del borde, donde se crean y consumen los contenidos, para reducir significativamente la latencia y las causas potenciales de congestión, lo que ayuda a garantizar una experiencia de alta calidad tanto para los estudiantes como para los docentes.

El aprendizaje adaptativo y las innovaciones en EdTech son el futuro de la educación. Los estudiantes y maestros tendrán la posibilidad de personalizar los cursos y módulos de aprendizaje en función de cómo los alumnos prefieren y necesitan aprender. .

¿Que se busca con el aprendizaje adaptativo?

El aprendizaje adaptativo es una metodología que utiliza las nuevas tecnologías, concretamente el análisis de datos, para adaptar la educación a las necesidades personales de cada estudiante.

¿Dónde se aplica el Big Data?

Sostenibilidad e igualdad  – Según el informe Smart Cities de McKinsey, el big data puede tener importantes aplicaciones en el ámbito de la sostenibilidad, mejorando diversos indicadores de calidad de vida entre un 10% y un 30%. En este sentido, podemos mencionar las siguientes aplicaciones:

  • En el ámbito de la seguridad , puede utilizarse, entre otras muchas opciones, para la predicción de conflictos, para sistemas de alerta temprana y vigilancia, para gestión de multitudes en emergencias.
  • En el sector energético , puede aplicarse para diseñar sistemas de automatización en edificios, control de consumo o mejoras en el alumbrado público.
  • En cuanto a movilidad , nos encontramos con aplicaciones como el control de transporte público en tiempo real, señales inteligentes o servicios de transporte compartido (car sharing, bike sharing, etc.
  • En las aplicaciones en salud pública , podemos mencionar el control de la calidad del aire o la gestión de alertas sanitarias.
  • Otros ámbitos relevantes son la gestión del suministro de agua, de residuos, o de vivienda.

Por otra parte, también desde la Organización de Naciones Unidas se han destacado las aplicaciones del big data en relación con la detección de desigualdades, la evaluación del bienestar y la intervención temprana en grupos vulnerables. De este modo, el big data podría convertirse en una valiosa herramienta para alcanzar algunos de los objetivos mundiales en materia de igualdad y desarrollo sostenible.

¿Dónde se aplica la Big Data?

Muchas fuentes y tipos de datos – Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta. Las fuentes de datos de big data son muy amplias:

  • Datos de internet y móviles.
  • Datos de Internet de las Cosas.
  • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
  • Datos experimentales.
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Y los tipos de datos también lo son:

  1. Tipos de datos no estructurados : documentos, vídeos, audios, etc.
  2. Tipos de datos semi-estructurados : software, hojas de cálculo, informes.
  3. Tipos de datos estructurados

Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de datos.

¿Quién utiliza la Big Data?

Amazon – Amazon es uno de los gigantes del Retail online. Cuando una persona contacta a servicio al cliente con una solicitud o consulta, el empleado que responde ya tiene en su pantalla toda la información sobre el consumidor: qué productos busca, cuáles ha comprado, en qué momento del día, etc.

En pocas palabras, tienen el poder de saber cómo gasta su dinero. Amazon es el rey del ecommerce porque adoptó tecnología de vanguardia para recolectar, analizar y utilizar la cantidad masiva de datos a la que tienen acceso a partir del historial de búsqueda y de compra de una persona.

Por eso, son los mejores en temas como optimización de la cadena de suministro, optimización de precios y detección de fraudes. Dos de sus herramientas más avanzadas para el análisis de datos son sus algoritmos publicitarios y a su ” Amazon Elastic MapReduce platform for machine learning “, que les permite proporcionar a sus clientes los productos que buscan y que necesitan, más rápido y más económico que cualquiera de sus competidores.

¿Qué tipo de aprendizaje hay?

¿Qué es la educación analitica?

La analítica de aprendizaje describe el uso de datos para comprender las necesidades de los alumnos y, en consecuencia, mejorar los servicios educativos. Puede usarse para probar la efectividad de diferentes técnicas de aprendizaje, hacer seguimiento al progreso de los estudiantes e identificar áreas de mejora, y brindar a los educadores información sobre las tácticas más exitosas.

La analítica de aprendizaje utiliza tecnologías como la minería de datos, la analítica y la inteligencia artificial (AI) para mejorar la experiencia de aprendizaje y brindar un mejor apoyo a los estudiantes con enfoques basados en datos.

A través de la analítica de aprendizaje, las instituciones podrán observar una mejora en las calificaciones de los estudiantes, la retención y los porcentajes de graduación. La analítica de aprendizaje se ocupa de recopilar datos escolares y universitarios, medir la comprensión y el éxito de los estudiantes en diferentes áreas o materias, y evaluar los recursos y las estrategias de seguimiento que funcionan mejor para los educadores. La analítica puede ayudar a los educadores a comprender las áreas problemáticas de los estudiantes y las oportunidades de aprendizaje. Es un enfoque educativo basado en datos porque no todos los estudiantes tienen los mismos problemas o aprenden de la misma manera.

  1. La analítica de aprendizaje les ayuda a los educadores a individualizar sus planes para abordar esas necesidades y desafíos específicos;
  2. Muchas plataformas brindan resultados personalizados y recomendaciones para los estudiantes que pueden ayudar a los docentes a desarrollar planes de futuras lecciones, pero también brindar a los estudiantes una mejor idea de dónde enfocar sus estudios;

La analítica de aprendizaje puede emplear macrodatos recopilados por escuelas, universidades, fuentes en línea, gobiernos y otras instituciones educativas. Al minar estos enormes orígenes de datos se obtiene una gran oportunidad para mejorar los resultados educativos.

¿Qué es el análisis de aprendizaje?

El aprendiz – Un aprendiz profesional en una red de aprendizaje utilizando una plataforma social web 2. 0 puede ver no sólo cuáles son los recursos populares, sino que también puede recibir recomendaciones en función de sus intereses y lecturas. Además, mediante la aplicación de un componente de calificación social permite que el análisis del aprendizaje identifique los recursos que los amigos del aprendiz han valorado altamente.

Utilizando el análisis de redes sociales (ARS) los recursos y las personas pueden estar vinculados, y permiten predecir y recomendar recursos interesantes para aprendices concretos sobre la base de lo que miran sus contactos.

En esta sección se tratan los aspectos teóricos y perspectivas sobre el análisis del aprendizaje. Se compone de dos secciones principales: (a) las definiciones de análisis de aprendizaje, y (b) el marco del análisis del aprendizaje. La intención es obtener una mejor comprensión de lo que es el análisis del aprendizaje, y qué elementos son críticos, cómo se relacionan con otros campos de investigación o cómo difiere de ellos.

  1. Para empezar en los conceptos teóricos del análisis del aprendizaje, echa un vistazo a la siguiente presentación de George Siemens;
  2. Da un buen panorama introductorio del análisis del aprendizaje y es una buena base para seguir estudiando;

Poco a poco está evolucionando una comprensión común del análisis del aprendizaje. Hay varios enfoques iniciales para definirlo. Una forma es a partir de una hoja de papel en blanco y tratar de capturar lo que abarca el análisis del aprendizaje. *  George Siemens tiene esta descripción que se cita más a menudo:

El análisis del aprendizaje es el uso de datos inteligentes, datos producidos por el aprendiz y modelos de análisis para descubrir información y conexiones sociales y predecir y asesorar sobre el aprendizaje.

* El informe  Horizon 2011 usa esta redacción:

El análisis del aprendizaje se refiere a la interpretación de una amplia gama de datos producidos por y reunidos en favor de los estudiantes con el fin de evaluar el progreso académico, predecir el rendimiento futuro y detectar posibles problemas.

* En el contexto del congreso 2011 Learning and Knowledge Analytics (LAK11) se dice:

El análisis del aprendizaje es la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los aprendices y sus contextos, a efectos de entender y optimizar el aprendizaje y el entorno en que se produce.

* Nuestra propia definición está en general de acuerdo con los enfoques anteriores y de algunos de las referencias citadas al final, pero tiene una visión especial sobre los beneficios para el aprendiz.

El análisis del aprendizaje utiliza conjuntos de datos educativos de los sistemas digitales de aprendizaje, administración y sociales para analizar la posición del aprendiz y para beneficio y automejorar la eficacia del aprendizaje a través de la retroalimentación/feedback y la predicción.

Otra manera de definir el dominio es para diferenciarlo de disciplinas de investigación similares. La pregunta que debemos hacernos es ¿cómo difiere el análisis del aprendizaje (LA)  de la minería de datos educativos (Educational Data Mining, EDM), el aprendizaje automático, o el análisis de negocios educativos? ¿Cuál es la diferencia entre LA y EDM? Siemens otra vez resumió esta relación como parental.

Él considera que la EDM cubre el análisis del aprendizaje, así como el análisis académico, que él describe como los datos sobre el aprendizaje y datos sobre cosas relacionadas con el aprendizaje, como la administración, la investigación, etc.

En nuestro modelo de marco, consideramos la EDM como uno de los posibles métodos que se pueden utilizar para el análisis del aprendizaje, pero no el único. El análisis de redes sociales, por ejemplo, sería otro método que se puede aplicar. Diferencia entre LA e inteligencia empresarial Otra cuestión clave es la diferencia entre análisis del aprendizaje y las técnicas de inteligencia empresarial.

Divergemos del término análisis del aprendizaje en la medida en que lo consideramos demasiado impreciso para describir lo que contiene. Por lo general, se considera que abarca todo tipo de datos de organización, administrativos o de negocios.

Sin embargo, nos gustaría diferenciar más precisamente entre análisis de negocios educativos (EBA) [Educational Business Analytics] y Análisis de Aprendizaje [Learning Analytics]. En esta distinción, el análisis del aprendizaje analiza los datos y la información que estrictamente se refiere al proceso de aprendizaje, incluyendo los datos de rendimiento.

  • El análisis de negocios educativos sigue una estructura muy similar, pero utiliza los datos relacionados con el aprendizaje, administrativos y de negocios;
  • Ejemplos de conjuntos de datos para EBA son los datos del libro de calificaciones (para la concesión de grados), los datos de los antecedentes de los estudiantes (por ejemplo, su lengua materna), o los datos de investigación (por ejemplo, índice de cotización/citas bibliográficas entre papers [quotation]);

El tópico análisis del aprendizaje está estructurado en seis dimensiones fundamentales, mostradas en el diagrama de abajo. Cada una de estas dimensiones tiene instanciaciones que se ejemplifican en los ítems del rectángulo interior. Éstos son sólo ejemplos típicos y no una lista completa de posibles instanciaciones. Las seis dimensiones son: (a) Partes interesadas o stakeholders; (b) Metas u objetivos; (c) datos educativos; (d) Métodos y tecnologías; (e) Restricciones; (f) Competencias. Hay una presentación en slideshare que es bastante interesante al respecto. Quiénes son los stakeholders del proceso de análisis del aprendizaje. Distinguimos dos tipos de partes interesadas: (1) Los sujetos/titulares de los datos y (2) los clientes de los datos.

  • En esta comunidad tópico usamos estas dimensiones y subdivisiones como mecanismo de etiquetado para categorizar nuevos ítems, tópicos de debate, posts de blogs y recursos de aprendizaje;
  • Los sujetos de los datos son las acciones de las personas que están siendo analizadas, mientras que los clientes de datos son los que se benefician del análisis;

Ambos tipos de partes interesadas se puede llenar con cualquier persona o grupos, e incluso organizaciones enteras. Para que el análisis del aprendizaje cumpla su papel, por lo general los sujetos de los datos serían aprendices o grupos de aprendices, tales como clases.

  • Sin embargo, cuando pensamos en organizaciones de aprendizaje, también podemos abarcar toda una institución o empresa;
  • En la práctica, esto significa que las acciones del aprendiz  y el progreso se capturan registran y analizan;
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Los clientes de datos son las personas que reciben la información que el análisis revela. En un ejemplo práctico típico, los profesores serían los clientes de los datos, para que puedan ver cómo están progresando sus estudiantes. En otro caso de uso, los estudiantes pueden ver su propia información, para que puedan reflexionar sobre sus actividades.

  • El análisis del aprendizaje, dependiendo del diseño de aprendizaje en sus nuevas formas, servirá a un gran número de objetivos y metas de aprendizaje;
  • Es importante diseñar el proceso de análisis con los objetivos bien claros;

Dos diferencias fundamentales en los objetivos son la reflexión y la predicción  (relación con las técnicas del « análisis predictivo «). El primero permite a los estudiantes mirar su propio desempeño y ver cómo lo están haciendo (lo auto que comentaba más arriba), mientras que el segundo trata de predecir lo que podría hacerlo después.

Esto es especialmente útil para personalizar la experiencia de aprendizaje, por ejemplo, mediante la sugerencia de los materiales de aprendizaje personales o trayectorias de aprendizaje, con base en lo que los aprendices ya saben.

Un ejemplo práctico comparable para los objetivos reflexivos sería una herramienta para la pérdida de peso que muestre el consumo diario de calorías en base a lo que se come y bebe. Con el uso de un panel de aprendizaje, la información sobre el consumo de calorías puede informar al usuario sobre cómo lo está haciendo en relación con el objetivo de perder peso.

Los conjuntos de datos educativos son fundamentales para el análisis del aprendizaje. Cualquier resultado reflejará los datos en que se basa. A partir de los datos en bruto, que a menudo no son fáciles de leer (se debe tener competencia en visualizar y ver resultados «invisibles» u ocultos como pasa en un grafo social), las herramientas de análisis están extrayendo  información significativa que se pueda presentar al usuario (serán lso paneles del futuro en términos autoevaluativos).

Aparte de cuadros estadísticos, visualizaciones ricas a menudo se utilizan para presentar los resultados y la información para el usuario final. Hay diferentes tipos de conjuntos de datos de los cuales los más importantes son los siguientes: – Datos personales : datos sobre el individuo, tales como nombre, dirección, edad, etc.

– Datos de interacción : datos sobre el comportamiento del usuario en el sistema, que pueden incluir mensajes en los foros, clasificaciones de estrellas, etc. – Datos de navegación : datos de navegación del usuario en el sistema, que enlaces siguió, mapas de calor/riesgo, etc.

– Datos relacionales : conexiones relacionadas con el usuario: amigos, seguidores, a quién sigue, los recursos relacionados, etc. Técnicas de Análisis de Redes  Sociales (ARS). – Datos de contexto : datos que muestran el contexto el usuario está actualmente en: datos de ubicación, datos de sensores (movimiento, velocidad, etc.

  1. ), etc;
  2. – Datos textuales : textos creados pro los propios aprendices que son evaluados con téccnicas de minería de forma transparente;
  3. Es lo que llamanos el Text Mining;
  4. Los diferentes tipos de datos pueden disfrutar de diferentes niveles de protección y apertura;

Los datos personales, por ejemplo, están legalmente protegido por las leyes de protección de datos. Los contextuales y relacionales pueden estar sujetos a normas de privacidad.

¿Qué lenguajes y herramientas se usan en Big Data?

¿Qué se necesita para implementar Big Data?

¿Qué se hace en Big Data?

Posibles usos del big data en las empresas – La utilización del big data facilita acometer una serie de actividades empresariales desde el análisis de datos masivos hasta la experiencia del cliente. A continuación se reflejan algunas de ellas: – Desarrollo de productos.

Grandes compañías hacen uso del big data para anticiparse a la demanda de los usuarios. Generan modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando aspectos clave de productos actuales y anteriores.

– Experiencia del cliente. Disponer de una visión clara de la experiencia del cliente es más fácil que nunca. El big data permite recopilar información de las visitas de la página web, redes sociales, registros de llamadas y otros orígenes de datos para perfeccionar la experiencia de interacción, así como optimizar el valor que se ofrece.

  1. Reducir las tasas de abandono de los visitantes, gestionar incidencias de forma proactiva… Todo con un único objetivo: obtener una mayor clientela;
  2. – Conformidad y fraude;
  3. Los requisitos de conformidad y los contextos de seguridad están evolucionando constantemente;

El big data facilita la identificación de patrones de datos que puedan ocasionar un fraude, al mismo tiempo que aglutina grandes volúmenes de datos para agilizar la creación de informes normativos. – Aprendizaje automático. Los datos son una de las causas de este proceso.

Las máquinas en vez de programarse pueden aprender gracias a la disponibilidad de big data para generar modelos de aprendizaje automático. – Impulso de la innovación. Puede ayudar a innovar en la empresa gracias al análisis de las interdependencias entre instituciones, procesos, entidades y seres humano.

Y posteriormente mediante la determinación de maneras novedosas de emplear dicha información. Las posibilidades son ilimitadas: mejorar las decisiones financieras y las consideraciones de planificación, implantación de precios dinámicos, análisis de tendencias y los deseos de los clientes para desarrollar nuevos servicios y productos, etc.

Para utilizar el big data, las empresas necesitan nuevas herramientas y tecnologías que permitan gestionar estas grandes cantidades de datos para así poder sacar el máximo potencial de los datos de que disponen.

Es por ello, que a día de hoy ya hay multitud de herramientas de big data que las empresas pueden utilizar para maximizar sus rendimientos. .

¿Qué es Big Data y sus 5 principios?

El volumen, la velocidad, la variedad, la veracidad y el valor de los datos son las cinco claves para convertir el big data en todo un negocio.

¿Qué es el Big Data resumen corto?

Casos de uso de big data – El big data puede ayudarle a abordar una serie de actividades empresariales, desde la experiencia de cliente hasta la analítica. A continuación, recopilamos algunas de ellas

Desarrollo de productos Empresas como Netflix y Procter & Gamble usan big data para prever la demanda de los clientes. Construyen modelos predictivos para nuevos productos y servicios clasificando atributos clave de productos anteriores y actuales, y modelando la relación entre dichos atributos y el éxito comercial de las ofertas. Además, P&G utiliza los datos y el análisis de grupos de interés, redes sociales, mercados de prueba y avances de salida en tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.
Mantenimiento predictivo Los factores capaces de predecir fallos mecánicos pueden estar profundamente ocultos entre datos estructurados, como año, marca o modelo del equipo, o entre datos no estructurados que cubren millones de entradas de registros, datos de sensores, mensajes de error y temperaturas de motor. Al analizar estos indicadores de problemas potenciales antes de que estos se produzcan, las organizaciones pueden implantar el mantenimiento de una forma más rentable y optimizar el tiempo de servicio de componentes y equipos.
Experiencia del cliente La carrera por conseguir clientes está en marcha. Disponer de una vista clara de la experiencia del cliente es más posible que nunca. El big data le permite recopilar datos de redes sociales, visitas a páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido.
Fraude y conformidad En lo que a seguridad se refiere, no se enfrenta a simples piratas informáticos deshonestos, sino a equipos completos de expertos. Los contextos de seguridad y requisitos de conformidad están en constante evolución. El big data le ayuda a identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de informes normativos.
Aprendizaje automático (ML) El aprendizaje automático es un tema candente en la actualidad. Los datos, concretamente big data, es uno de los motivos de que así sea. Ahora, en lugar de programarse, las máquinas pueden aprender. Esto es posible gracias a la disponibilidad de big data para crear modelos de machine learning.
Eficiencia operativa Puede que la eficiencia operativa no sea el aspecto más destacado en los titulares, pero es el área en que big data tiene un mayor impacto. El big data le permite analizar y evaluar la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros factores para reducir las situaciones de falta de stock y anticipar la demanda futura. El big data también puede utilizarse para mejorar la toma de decisiones en función de la demanda de mercado en cada momento.
Impulse la innovación Big data puede brindarle ayuda para innovar mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos, y, posteriormente, mediante la determinación de nuevas formas de usar dicha información. Utiliza las perspectivas que te ofrecen los datos para mejorar tus decisiones financieras y consideraciones de planificación. Estudie las tendencias y lo que desean los clientes para ofrecer nuevos productos y servicios. Implante políticas de precios dinámicas.

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¿Qué Big Data hay?