Mayéu tic@ 2016_final
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Cecilia Marconi| @CecilMarconi | [email protected]
MayéuTic@ 2016
18 Octubre 2016, Lima - Perú
Analíticas de aprendizajes, tecnología y pedagogía
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Bajos niveles de inversión en Capital
Humano Desigualdad de oportunidades
Baja flexibilidad
para adaptarse a cambios
Baja eficiencia
Altas tasas de repetición
Deserción escolar > Fecundidad adolescente
Desvinculación de jóvenes del mundo educativo y laboral
Baja productividad
Contexto de integración de TICs en educación en América Latina
Desafíos del sistema educativo
Calidad de los aprendizajes
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Naturaleza de Plan Ceibal
Nuestro trabajo es con el sistema educativo.Fortaleciendo y acelerando los procesos de enseñanza.
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Plan Ceibal: mucho más que entrega de laptops
• Inclusión Social • Igualdad de Oportunidades• Enseñanza y aprendizaje
+700.000Usuarios con laptops y tablets
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Pensamiento Critico
Objetivo: Estudiantes con las competencias del Siglo XXI
Ciudadanía
Creatividad
Colaboración
Carácter
Comunicación
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Contenido Educativo Digital
Educational Resources
On-line EvaluationDigital libraryLMS
Teaching English
Math Adaptive Platform
Progamming
Robotics & digital labs
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¿Qué tipo de datos se generan?
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Matriz de datos
Sistema de Información central de
Ceibal (CRM)
Fuente Dimensión Variables
Características sociodemográficas de los
usuarios
Infraestructura física desplegada
Acceso a Internet/modalidadID DispositivoModelo de laptopFecha de entrega
Ticket TrackingFecha de rotura/OTTipo de rotura
EdadSexo
Contexto sociocultural Area geográfica
Soporte técnico
Rol
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Matriz de datos
Monitoreo de performance de Red
Fuente Dimensión Variables
Tráfico de internet
Tráfico de Videoconferencia
# Conexiones de usuarios
Disponibilidad de la red (hs)
Hardward conectividad
Análisis de performance de la infraestructura en los centros educativos
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Matriz de datosFuente Dimensión Variables
SchoolServers Logs
Tracker SystemUsos del dispositivo
Tiempo de uso
Aplicaciones
Actividades en internet
PerformanceInternet
Sistema operativo
Cantidad de usuarios
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Matriz de datosFuente Dimensión Variables
Performance
Area temática#Ejercicios completos
#Ejercicios correctos Tiempo de usoTrabajo autónomo/guiado
Sistema de inglés
Aprendizajes
Asignación docente Docente Remoto a cargoInstituto asignado
Clases por Videoconferencia
Performance
Test adaptativo informático (TAI) VRG/Listening. Writing
Learning ManagementSystem
Plataforma adaptativa en matemática
Evaluación en línea
Comentarios posteadosSubmissions
Usuarios logueados/activos
Archivos subidosIP adress
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¿Cuál es el objetivo?
A partir del uso avanzado de técnicas analíticas, entender y apoyar el proceso de enseñanza y aprendizaje, adaptar contenidos, recursos y soporte a efectos de ampliar los logros alcanzados por los estudiantes en materia de aprendizajes y desarrollo de competencias.
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Innovación transversal en los procesos
Mayor eficiencia
+Tiempo pedagógico
Patrones de comportamientosClusterización de perfiles de estudiantes-docentes. Seguimiento de los aprendizajes
Sistemas de alerta tempranaAnalítica predictiva: Identificación de estudiantes en riesgo de desafiliación,rezago en los cursos
Sistemas adaptativos Algoritmia adaptativa para personalizar los procesos de aprendizajes (ej. contenidos y sistemas de evaluación)
Gestión educativa: mejorar la gestión administrativa y académica Construir trayectorias educativas
El potencial de las analíticas permite:
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Apoyo Institucional y Político
Capacidades técnicas y humanas
‘Data Literacy’ de actores educativos
Calidad de los datos: ‘missing is not at random’
Desafíos a enfrentar para una implementación exitosa
Revertir la visión de amenaza en oportunidad
Difusión de la información
Protección de datos personales
Pocos antecedentes de experiencias de analíticas de aprendizaje en educación primaria y media
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¿Cómo podemos integrar las diferentes fuentes de datos de una manera mas
comprensiva y significativa?
Unstructred Data
Structured Data
Business Inteligence
Learning Analytics
Algunos avances….
Consultoría especializada en Protección de Datos
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Algunos estudios y análisis realizados
Asociación estadística
Inferencia causal
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http://www.fundacionceibal.edu.uy/en/news/learninganalytics-education-edtech-and-bigdata-challenging-attractive-opportunity
Próximas preguntas:• Correlación [uso PAM,
Aprendizajes]
• Clusters de docentes.
Comparación de medias entre t0 y t1, según área
geográfica
H0) Cuanto mayor es la capacidad de la red de conectividad, mayores la intensidad de uso de PAM#1
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¿Cuáles son los perfiles de “participación” en CREA2 (LMS)? ¿Se identifican patrones?#2
Histogramas de la cobertura intra-grupo de acceso y actividad a CREA2
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#3 Laptops-survival analysis. Estudio sobre la incidencia de las características sociodemográficas de los estudiantes en el tiempo de sobrevivencia de las XO
La tasa de riesgo en los contextos "Muy Desfavorable” es 49% superior a un alumno de contexto "Muy Favorable”
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#4
Encuestas en línea:-Docentes de aula-Remote Teachers-Estudiantes-Directores
- Datos Administrativos
¿Cómo podemos maximizar el impacto del Programa Ceibal en Inglés? Estudio sobre la calidad docente: características y practicas, interacciones en la clase y aprendizajes
Observación videos de clase
Segunda Fase:
Factors explicativos (Independents variables)
Outcome(Dependet variables)
Asignación Aleatoria:Institutos - Escuelas
Remote Teachers - Grupos
STUDENT PERFORMANCEEvaluación adaptativa de
aprendizajes de inglés
Primera Fase: Tercera Fase:
?
LMS Data (CREA2)
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Próximos pasos….Crear capacidades técnicas y humanas a efectos de desarrollar el área de Learning Analytics
Generar redes de trabajo con Universidades, Instituciones, Expertos e Investigadores de manera de trabajar colaborativamente
Desarrollo de nuevas métricas.
Implementación de soluciones tecnólogicas