«Cómo las Analíticas de Aprendizaje pueden orientar al e-learning en la nueva normalidad»

Fecha

24-09-2020

Conferenciante

Alyssa Wise

Resumen

Las analíticas de aprendizaje (Learning Analytics) aprovechan nuevas formas de datos y métodos de ciencia de datos para ayudarnos a comprender mejor y mejorar la forma en la que participamos en la enseñanza y el aprendizaje. A medida que avanzamos en el nuevo panorama de instrucción remota, combinada e híbrida, la atracción de la toma de decisiones fundada en datos para orientar al e-learning es alta. Pero, ¿qué tipo de cosas pueden (y no pueden) los datos fácilmente disponibles decirnos acerca de lo que está sucediendo en línea? ¿Qué ideas puede producir la inversión en análisis más sofisticados? Igualmente importante: ¿Cómo podemos nosotros (instructores, estudiantes, asesores, administradores) usar este tipo de información para tomar mejores decisiones sobre cómo hacemos para enseñar y aprender? ¿Qué consideraciones deben tenerse en cuenta a nivel institucional para que dichos esfuerzos tengan éxito? Aprovechando el rico ecosistema de análisis de aprendizaje que hemos construido en los últimos cinco años en la Universidad de Nueva York, se abordará este conjunto de preguntas como punto de partida para que maestros, alumnos, líderes y todos los miembros de la comunidad universitaria consideren las formas en que los análisis pueden ser de valor para ellos cuando se comprometen con el e-learning en la "nueva normalidad".

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Biografía del autor

Alyssa Wise

La Dra. Alyssa Wise es profesora asociada de Ciencias del Aprendizaje y Tecnología Educativa en la Universidad de Nueva York (NYU) y directora de NYU-LEARN, la red pionera de investigación de análisis de aprendizaje de la NYU. Tiene un doctorado en Ciencias del Aprendizaje y un Máster en Tecnología de Sistemas de Instrucción por la Universidad de Indiana, además de ser Licenciada en Química por la Universidad de Yale. La investigación del Dr. Wise se centra en el diseño de sistemas de análisis de aprendizaje que están basados en teorías, son computacionalmente robustos y pedagógicamente útiles para orientar la enseñanza y el aprendizaje. Su trabajo más reciente se ha centrado en el análisis de la colaboración, la reflexión y el aprendizaje de las matemáticas y en cómo las personas toman el análisis como parte de sus prácticas 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 identificación y aplicación de huellas útiles de aprendizaje para orientar la toma de decisiones educativas.

 

 

 

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