Evaluación de un Modelo de Madurez para la adopción de Learning Analytics en instituciones de educación superior

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.17398/1695-288X.19.2.101

Palabras clave:

Educación Superior, Learning Analytics, Políticas Educativas, Cuestionarios, Modelos

Resumen

Learning Analytics (LA) tiene como objetivo analizar los datos generados por estudiantes y profesores en entornos online con el fin de promover acciones que conduzcan a una mejor enseñanza y aprendizaje. Los resultados de estos análisis pueden ayudar a los docentes a conocer los procesos de estudio empleados por sus alumnos, además de poder ayudar en la verificación y corrección de las actividades y prácticas educativas. Para los estudiantes, LA puede ayudar con la reflexión y la autorregulación del aprendizaje. Sin embargo, a pesar de sus beneficios, las instituciones han tenido dificultades para adoptar. En este contexto, un instrumento que puede apoyar el empleo de AL es el Modelo de Madurez (MM), que se ha utilizado en diferentes áreas del conocimiento con el fin de indicar una hoja de ruta de mejora para las organizaciones. En vista de lo anterior, este artículo tiene como objetivo presentar los resultados de la evaluación de un MM propuesto para apoyar la adopción de AL en Instituciones de Educación Superior, denominado MMALA. La evaluación, centrada en la composición del modelo, se llevó a cabo mediante un cuestionario dirigido a investigadores y profesionales del área de AL. Luego de la realización de análisis, tanto cualitativos como cuantitativos, se identificaron sugerencias de mejora para el modelo propuesto y se validó, apoyando la continuación de su desarrollo.

Biografía del autor/a

  • Elyda Laisa Soares Xavier Freitas, Universidad Federal de Pernambuco (UFPE) / Centro de Computación

    Graduada em Sistemas de Informação pela Universidade de Pernambuco (UPE) e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (UFPE). Tem experiência em gerenciamento de Banco de Dados Oracle, SQL, PL/SQL, desenvolvimento de Data Warehouse e Business Intelligence, Banco de Dados em Nuvem e programação. Atualmente é professora assistente da Universidade de Pernambuco no campus de Caruaru e doutoranda no Centro de Informática da UFPE, realizando pesquisa nas áreas de Learning Analytics e Bancos de Dados não Relacionais.

  • Fernando da Fonseca de Souza, Universidad Federal de Pernambuco (UFPE) / Centro de Computación

    Possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal de Pernambuco (1976), mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco (1982) e doutorado em Ciência da Computação pela University Of Kent At Canterbury (1990). Atualmente é Professor Associado no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados, atuando principalmente nos seguintes temas: Gerenciamento de Informação Estratégica, Banco de Dados na Nuvem, Ambiente Virtuais de Ensino e Acessibilidade.

  • Vinicius Cardoso Garcia, Universidad Federal de Pernambuco (UFPE) / Centro de Computación

    O Dr. Vinicius Garcia é professor adjunto na área de Engenharia de Software da Universidade Federal de Pernambuco, Brasil, onde é membro do LABES (Laboratório de Engenharia de Software), é membro sênior do grupo RiSE (Reutilização em Engenharia de Software) e atualmente é o líder do laboratório ASSERT (Advanced System and Software Engineering Research Technologies).

  • Taciana Pontual da Rocha Falcão, Departamento de Computação. Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

    é professora e pesquisadora da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) na área de Interação Humano-Computador (IHC) e membro dos Programas de Pós-Graduação em: Tecnologia e Gestão em Educação a Distância (PPGTEG-UFRPE) e Informática Aplicada (PPGIA-UFRPE) Doutora pelo Institute of Education (IoE) - University of London, UK, sua pesquisa de doutorado tratou de como interfaces tangíveis podem contribuir para a aprendizagem de crianças com dificuldades intelectuais. Possui graduação (2004) e mestrado (2007) em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Pernambuco. Foi designer de interação no CESAR Recife de 2010 a 2013, e pesquisadora do London Knowledge Lab (University of London) na área de interfaces tangíveis para educação, de 2008 a 2010. Também já trabalhou no NAAH/S-Recife, núcleo de atividades para crianças com altas habilidades. Fez pós-doutoramento na Universidade McGill - Canadá, trabalhando com desenvolvimento de tecnologias para apoiar a comunicação de idosos. Seus interesses incluem: interfaces tangíveis para educação, tecnologias para educação, ensino de programação, pensamento computacional, jogos digitais em contextos educacionais, usabilidade, experiência do usuário e acessibilidade.

  • Elaine Cristina Moreira Marques, Departamento de Computação. Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

    Doutoranda em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) - Recife (2019). Mestra em Biometria e Estatística Aplicada pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) - Recife (2018). Possui Graduação em Estatística (Bacharelado) pela Universidade Federal da Paraíba - João Pessoa (2015). Atualmente é Tutora à Distância do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Pernambuco - (IFPE) - Recife (2019). Foi Professora substituta na Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) - Recife (2018). Foi estagiária na Empresa de Serviço Brasileiro de Apoio às Micro e Pequenas Empresas - SEBRAE/PB, na Unidade de Gestão Estratégica e Monitoramento (UGEM) - João Pessoa (2015). Trabalha na área de Probabilidade e Estatística, Ensaio Biológico e Bioequivalência, Planejamento de Experimentos e na área de Inteligência Artificial (IA) com ênfase em Mineração de Texto (MT), com foco em recuperação de informação (RI) e classificação de texto (TC).

  • Rafael Ferreira Mello, Departamento de Computação. Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)

    Rafael Ferreira Mello é doutor em ciência da computação com interesses de pesquisa que abrangem processamento de linguagem natural, learning analytics e tecnologia educacional. Ele é professor na Universidade Federal Rural de Pernambuco, no Brasil, onde é um dos coordenadores do Laboratório de Inteligência Artificial (https://aiboxlab.org/), desenvolve várias iniciativas relacionadas a learning analytics (LA) e supervisiona estudantes de graduação e pós-graduação. Dr. Mello realizou pós-doutorado na Escola de Informática da Universidade de Edimburgo em 2018, onde continua a ter colaborações. Ele trabalhou em vários projetos de pesquisa multinacionais, que envolvem parceiros acadêmicos e empresas na Europa, Austrália, Estados Unidos e América Latina. A experiência anterior do Dr. Mello também inclui um projeto de pesquisa financiado pela Hewlett-Packard, onde atuou como líder técnico. Um tema-chave de sua pesquisa recente tem sido o uso do processamento de linguagem natural aplicados como educação e temas mais focados em análise de textos como sumarização e classificação.

Referencias

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Publicado

2020-12-13

Número

Sección

Artículos / Articles

Cómo citar

Evaluación de un Modelo de Madurez para la adopción de Learning Analytics en instituciones de educación superior. (2020). Revista Latinoamericana De Tecnología Educativa - RELATEC, 19(2), 101-113. https://doi.org/10.17398/1695-288X.19.2.101

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