Aporte del Análisis Estadístico Implicativo a Learning Analytics

Abstract:

[ES]En los últimos años, la Analítica de Aprendizaje (LA, del inglés Learning Analytics) es una línea de investigación que va creciendo considerablemente. Partiendo de la definición dada en la primera Conferencia de Analíticas de Aprendizaje y Conocimiento (LAK’11): “Las Analíticas de Aprendizaje son la medición, recopilación, análisis y comunicación de datos sobre los estudiantes y sus contextos, a efectos de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se producen”; podemos observar que LA converge al aprendizaje y a la educación. El Análisis Estadístico Implicativo (ASI, del francés Analyse Statistique Implicative) se originó hace más de 40 años en la didáctica de la matemática y se aplica actualmente en la educación y otras áreas. El ASI, permite encontrar reglas de asociación entre variables y grupos de variables basándose en la definición de cuasi-implicación: si consideramos dos subconjuntos aleatorios y disjuntos 𝑋, 𝑌 ∈ 𝐸, elegidos al azar y de igual cardinalidad de A y B respectivamente; se dice que la cuasi-implicación entre a y b (𝑎 → 𝑏) es admisible al nivel de confianza 1 − 𝛼, si y solo si 𝑃𝑟[𝐶𝑎𝑟𝑑(𝑋 ∩ 𝑌) ≤ 𝐶𝑎𝑟𝑑(𝐴 ∩ 𝐵)] ≤ 𝛼. LA y ASI convergen las dos al campo educativo, entonces con el propósito de profundizar en el aporte del ASI a LA, se planteó el siguiente problema de investigación ¿Existen elementos comunes entre el ASI y LA, se puede determinar el aporte del ASI a LA? Utilizando varias revisiones sistemáticas por aproximadamente 11 años y la teoría de conjuntos, se demostró que el ASI y LA al menos son comunes en el campo educativo y en tres métodos de análisis: minería de …

Año de publicación:

2021

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