La analítica del aprendizaje como estrategia para mejorar la retención y el éxito del estudiante

Cristina Wagner
Cristina Wagner
25/01/18
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¿Por qué es importante? Las clases con una matrícula alta representan un reto para alcanzar el éxito del estudiante. Sin embargo, la analítica del aprendizaje no ha hecho más que confirmar que la estrategia del UCEM ha dado frutos.

Londres, Reino Unido

La University College of Estate Management (UCEM) desarrolló un enfoque estratégico basado en datos con la intención de mejorar el éxito académico y la retención estudiantil. Como parte de este trabajo, la institución adoptó la analítica predictiva de Moodlerooms. Los datos recolectados a través de la analítica no hacen más que confirmar que la estrategia del UCEM ha dado frutos.

El UCEM es uno de los principales proveedores de educación en línea con soporte para el Ambiente Construido y acumula más de 95 años de experiencia en el manejo de oportunidades de aprendizaje de alta calidad. En promedio, esta institución cuenta con más de 3.500 estudiantes provenientes de más de 100 países que aprovechan los conocimientos impartidos por profesores y tutores dotados de una vasta experiencia en educación.

En 2015, el UCEM implementó una estrategia llamada “Cero estudiantes rezagados”, dirigida a apoyar los esfuerzos para aumentar la retención y el éxito del estudiante. Este enfoque busca optimizar todos los aspectos del proceso de enseñanza y aprendizaje para garantizar que los estudiantes tengan las mejores perspectivas de éxito al inscribirse en el UCEM.

Peter Stone, Learning Technology Innovation Manager del UCEM, comenta, “nuestra institución se concentra en ofrecer una experiencia estudiantil excepcional, y un elemento clave dentro de ese objetivo es permitir que cada alumno aproveche su potencial y alcance el mayor éxito posible en sus estudios”. Para reforzar este enfoque, la universidad procura difundir regularmente comunicados a su personal, incluyendo reportes sobre experiencias exitosas.

Con miras a identificar estudiantes en potencial riesgo de reprobar o abandonar la universidad para intervenir a tiempo, la institución decidió desarrollar una estrategia de analítica del aprendizaje. Para hacerlo, adoptó X-Ray Learning Analytics, el módulo de analítica predictiva de Moodlerooms. “La analítica ofrece una metodología visualmente atractiva y fácil de usar que permite identificar los alumnos que posiblemente necesitan más apoyo y la estrategia “Cero estudiantes rezagados” es la base de toda la información que utiliza la institución. La analítica del aprendizaje también proporciona información más detallada con respecto a la interacción entre los estudiantes, lo cual es muy útil para mejorar el diseño y la entrega de los módulos.

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Un mejor proceso de aprendizaje

La UCEM apenas empieza a dar los primeros pasos en su proyecto de analítica del aprendizaje, ya que fue sólo en septiembre de 2016 que la institución implementó X-Ray Learning Analytics en su Ambiente de Aprendizaje Virtual (VLE, en inglés). Sin embargo, a pesar de que ha transcurrido poco tiempo, el UCEM ha generado ya hasta 30 informes que ofrecen a los profesores de la institución una gran cantidad de información. “Los nuevos datos son emocionantes, pero es un gran reto identificar dónde empezar y en qué concentrarse”, explica Stone. La iniciativa “Cero estudiantes rezagados” ha ayudado a dirigir correctamente los esfuerzos de la institución y los

informes de analítica de la información le han permitido analizar la forma en que los estudiantes interactúan entre sí, con el VLE y con los recursos de aprendizaje.

El sólo hecho de acceder a los datos de la analítica del aprendizaje ya ha dado resultados positivos para el UCEM: para Edwards, el ejemplo más claro está en la decisión de cambiar la estructura semestral de la universidad. La estructura actual permite que los estudiantes cursen hasta tres módulos al mismo tiempo y la analítica mostró que los estudiantes cambian su nivel de atención entre módulos dependiendo de los plazos de las evaluaciones.

Fue así como la institución asoció estos patrones de conducta a la planificación semanal de actividades diseñada para cada módulo y decidió implementar una estructura semestral donde se estudie un módulo secuencial por semestre, para que los estudiantes puedan concentrar toda su atención y esfuerzos en un único objetivo, y la institución espera que a la larga esto fomente una mayor retención y un mayor éxito del estudiante.

Photo Peter Stone, UCEM’s Learning Technology Innovation Manager.
Peter Stone, Learning Technology Innovation Manager del UCEM

Mayor número de estudiantes en cada módulo

Los módulos del UCEM pueden recibir desde 5 hasta aproximadamente 800 estudiantes, sin embargo, un alto número de estudiantes en algunos módulos podría representar un reto para el aprendizaje en línea. Stone explica que X-Ray Learning Analytics validó el enfoque actual del UCEM de limitar los grupos a aproximadamente 45 estudiantes con un tutor, puesto que los datos obtenidos han sido muy positivos.

Blackboard llevó a cabo un estudio de caso del UCEMi que mostró que no existen diferencias notables en el comportamiento del estudiante en clases con muchos o pocos alumnos. El estudio analiza en detalle la forma en que las bases de datos de Blackboard utilizan la información de la analítica para demostrar que estar en un módulo con muchos estudiantes, no afecta el desempeño de los mismos en el aula.

Esto no quiere decir que el tamaño del módulo sea irrelevante, sino que el UCEM virtualmente eliminó los efectos negativos de tener muchos estudiantes en el mismo módulo. Según Edwards, “la evidencia aportada por la analítica del aprendizaje ha reivindicado nuestro enfoque”.

Photo Gethin Edwards, Retention & Data Officer at UCEM.
Gethin Edwards, Retention & Data Officer del UCEM.

Relación cercana con el equipo de desarrollo de Blackboard

La adopción temprana ha sido crucial para la estrategia del UCEM, ya que al ser una de las primeras instituciones en adquirir la licencia de X-Ray Learning Analytics, la Universidad se volvió parte integral del desarrollo del producto. Uno de los resultados más notables de los informes de esta estrecha relación, es la opción de filtrarlos por tutor, lo cual facilita el proceso de gestión de información y proporciona una nueva capa de datos para estudiar.

“Creemos que nuestra retroalimentación le ha permitido a Moodlerooms mejorar su producto, lo cual a su vez nos ha beneficiado a nosotros. La opción de acceder a los datos utilizando el filtro de tutor del grupo es un gran ejemplo de la simbiosis que existe en nuestra relación”, explica Stone. Igualmente, el hecho de trabajar de la mano con sus proveedores de tecnología en las etapas iniciales del desarrollo de su producto ha hecho posible que el UCEM pueda participar directamente en las decisiones de diseño de productos gracias a su propia experiencia.

Próximos pasos

Ahora que el UCEM puede acceder a informes por grupo de tutor, la institución pretende aplicar la analítica de la información para filtrarlos de ese modo. “Esto implicará discusiones más profundas con nuestro equipo académico, incluyendo los líderes de módulo y tutores”, dice Edwards. La institución usará los informes de analítica de la información para monitorear los diferentes tipos de interacción que se producen bien sea entre los mismos estudiantes o entre ellos con el VLE y las herramientas de aprendizaje.

El personal del UCEM está interesado especialmente en explorar hasta qué punto el perfil del estudiante afecta su participación, retención y éxito académico. Además, “aunque aún estamos explorando nuestros propios datos, nos gustaría desarrollar en algún momento un dashboard estudiantil”, explica Edwards. “Nos emociona mucho la idea de continuar por este camino. Hemos avanzado mucho y apenas acabamos de comenzar, pero todavía hay mucho por explorar y aprender de los informes. Esto hace que el proceso sea mucho más emocionante”, concluye.

¿Quiere saber más sobre analítica predictiva del aprendizaje?

Peter Stone, Learning Technology Innovation Manager del UCEM

Gethin Edwards, Retention & Data Officer del UCEM

Fotos:

AFP Niklas Hallen

Fuente: 

BLACKBOARD. (2017). Using learning analytics to understand student success in large enrollment courses [PDF]

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