{"id":1552,"date":"2020-09-23T17:05:56","date_gmt":"2020-09-23T17:05:56","guid":{"rendered":"https:\/\/emadridnet.uc3m.es\/?p=1552"},"modified":"2021-12-02T11:01:45","modified_gmt":"2021-12-02T11:01:45","slug":"como-las-analiticas-de-aprendizaje-pueden-orientar-al-e-learning-en-la-nueva-normalidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/emadridnet.uc3m.es\/en\/2020\/09\/23\/como-las-analiticas-de-aprendizaje-pueden-orientar-al-e-learning-en-la-nueva-normalidad\/","title":{"rendered":"\u00abC\u00f3mo las Anal\u00edticas de Aprendizaje pueden orientar al e-learning en la nueva normalidad\u00bb"},"content":{"rendered":"

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Profesora Asociada de Ciencias del Aprendizaje y Tecnolog\u00eda Educativa en la Universidad de Nueva York y Directora de NYU-LEARN<\/p>\n

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Resumen de la ponencia<\/h2>\n

Las anal\u00edticas de aprendizaje (Learning Analytics) aprovechan nuevas formas de datos y m\u00e9todos de ciencia de datos para ayudarnos a comprender mejor y mejorar la forma en la que participamos en la ense\u00f1anza y el aprendizaje. A medida que avanzamos en el nuevo panorama de instrucci\u00f3n remota, combinada e h\u00edbrida, la atracci\u00f3n de la toma de decisiones\u00a0fundada en datos\u00a0para orientar al\u00a0e-learning es alta. Pero, \u00bfqu\u00e9 tipo de cosas pueden (y no pueden) los datos f\u00e1cilmente disponibles\u00a0decirnos\u00a0acerca de lo que est\u00e1 sucediendo en l\u00ednea? \u00bfQu\u00e9 ideas puede producir la inversi\u00f3n en an\u00e1lisis m\u00e1s sofisticados? Igualmente importante: \u00bfC\u00f3mo podemos nosotros (instructores, estudiantes, asesores, administradores) usar este tipo de informaci\u00f3n para tomar mejores decisiones sobre c\u00f3mo hacemos para ense\u00f1ar y aprender? \u00bfQu\u00e9 consideraciones deben tenerse en cuenta a nivel institucional para que dichos esfuerzos tengan \u00e9xito? Aprovechando el rico ecosistema de an\u00e1lisis de aprendizaje que hemos construido en los \u00faltimos cinco a\u00f1os en la Universidad de Nueva York, se abordar\u00e1 este conjunto\u00a0de preguntas como punto de partida para que maestros, alumnos, l\u00edderes y todos los miembros de la comunidad universitaria consideren las formas en que los an\u00e1lisis pueden ser de valor para ellos cuando se comprometen con el e-learning en la “nueva normalidad”.<\/span><\/p>\n

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Biograf\u00eda<\/h2>\n

La Dra. Alyssa Wise es profesora asociada de Ciencias del Aprendizaje y Tecnolog\u00eda Educativa en la Universidad de Nueva York (NYU) y directora de NYU-LEARN, la red pionera de investigaci\u00f3n de an\u00e1lisis de aprendizaje de la NYU. Tiene un doctorado\u00a0en Ciencias del Aprendizaje y un M\u00e1ster en Tecnolog\u00eda de Sistemas de Instrucci\u00f3n por la Universidad de Indiana, adem\u00e1s de ser Licenciada en Qu\u00edmica por la Universidad de Yale. La investigaci\u00f3n del Dr. Wise se centra en el dise\u00f1o de sistemas de an\u00e1lisis de aprendizaje que est\u00e1n basados en teor\u00edas, son computacionalmente robustos y pedag\u00f3gicamente \u00fatiles para orientar la ense\u00f1anza y el aprendizaje. Su trabajo m\u00e1s reciente se ha centrado en el an\u00e1lisis de la colaboraci\u00f3n, la reflexi\u00f3n y el aprendizaje de las matem\u00e1ticas y en c\u00f3mo las personas toman el an\u00e1lisis como parte de sus pr\u00e1cticas educativas. Lal Dr. Wise ejerce como coeditora jefe de la revista Journal of Learning Analytics, es coeditora del Manual de Learning Analytics y ha producido muchas publicaciones de alto impacto sobre la identificaci\u00f3n y aplicaci\u00f3n de huellas \u00fatiles de aprendizaje para orientar la toma de decisiones educativas.<\/p>\n

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V\u00eddeo<\/h2>\n

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Presentaci\u00f3n<\/h2>\n

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