La analítica predictiva se centra en analizar estadísticamente determinados datos históricos o actuales para crear modelos que permitan hacer predicciones sobre un comportamiento.
En el campo de la educación puede ser utilizada para anticipar el comportamiento de los alumnos. Es especialmente útil para identificar a aquellos estudiantes que tendrán mayor probabilidad de tener bajo desempeño o malos resultados. No obstante, gracias a la información que proporciona el modelo, la institución educativa y el profesor pueden intervenir oportunamente.
4 pasos para aplicar la analítica predictiva
1. Registro
El LMS recaba los datos de las aulas virtuales: el programa de la materia, entrega de actividades y tareas, participación del alumno en foros… Todo lo relacionado con la actividad del estudiante en el sistema.
Para que el proceso siguiente cumpla con los estándares de calidad buscados, esta información debe ser exacta, singular (los datos deben ser registrados una sola vez), oportuna, confiable, consistente, íntegra y, sobre todo, válida.
2. Análisis de variables
Para analizar los datos e identificar patrones de comportamiento, se necesitan diversas variables. Algunas de ellas son tiempo que duró la sesión del alumno y frecuencia en el ingreso de éste al LMS.
3. Creación del modelo predictivo
Una vez que se han analizado las variables (comportamientos y resultados previos), se crea una relación entre ellas para formar un modelo matemático con certeza estadística.
4. Aplicación del modelo
La observación de las variables y la aplicación del modelo obtenido a los datos permite predecir los resultados del aprendizaje y tomar las medidas adecuadas para impulsar a los estudiantes en riesgo.
La analítica predictiva es una herramienta que ya se incorpora en los mejores LMS y soluciones educativas. Con más de 200 casos de éxito en Latinoamérica, Moodlerooms es un ejemplo de ello. Te invitamos a conocer más de este robusto LMS y resolver tus dudas con ayuda de nuestros asesores.
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