EduSTEAM

STEAM University Learning Research Group

Investigador principal:
Sancho Vinuesa, Teresa
Ámbito:
Ciencias sociales
Ámbito de especialización:
Educación y TIC, Tecnologías de Internet e inteligencia artificial
Centro de adscripción:
Estudios
Códigos UNESCO:
530602, 120318, 120310, 120317, 630707
  • Innovación docente
  • Acceso abierto
  • Aprendizaje en línia /elearning
  • Métodos de análisis computacional
  • Visualización de datos
  • Abandono
  • Educación superior

Learning Analytics for Innovation and Knowledge Application in Higher Education (LAIKA) es un grupo de investigación interdisciplinaria que aborda problemas complejos en contextos de enseñanza y aprendizaje, principalmente en la educación superior.

LAIKA se basa en una investigación interdisciplinaria basada en indicadores que combina la investigación desde dos ámbitos diferentes: la concepción de aprendizaje subyacente o el contexto educativo (learning) y el uso de nuevos métodos de análisis computacional, estadístico y de visualización (analytics) para su comprensión.

En concreto, la actividad del grupo se organiza en torno a tres líneas de investigación principales:

  • Línea 1: Seguimiento del estudiante, evaluación y retorno (feedback).
  • Línea 2: Desarrollo de un modelo predictivo para el análisis del abandono en la educación superior.
  • Línea 3: Análisis de prácticas de educación abierta (MOOC, repositorios, redes sociales).

Seguimiento del estudiante: evaluación y retorno (feedback)

Se analizan los procesos que sigue el estudiante a diferentes niveles: de sesión (¿qué hace cuando se conecta?), de semestre (¿cómo progresa en la asignatura?) y de programa (¿cómo adquiere y desarrolla competencias a lo largo de su vida?). En los tres niveles es necesario poder registrar qué hace el estudiante, por qué lo hace (motivaciones, expectativas, etc.) y cómo lo hace (rendimiento académico, satisfacción), y poder intervenir en estos aspectos mediante el retorno (feedback) adecuado (posicionamiento, interacción, etc.).

Desarrollo de un modelo predictivo para el análisis del abandono en la educación

Se trabajan los aspectos que describen la relación a medio y largo plazo que el estudiante tiene con la institución educativa desde dos perspectivas, con el objetivo de proporcionar un apoyo más preciso en forma de sistemas de recomendación, seguimiento y posicionamiento respecto a su desarrollo competencial, con el fin de detectar a los estudiantes en situación de riesgo de abandono.

Análisis de prácticas de educación abierta (MOOC, repositorios, redes sociales)

En esta línea se analiza el uso que hacen los estudiantes de los recursos digitales, su integración en prácticas de educación formal y el desarrollo de indicadores relacionados con el seguimiento, la satisfacción y la evaluación de los estudiantes.