Diferencia entre revisiones de «Analítica»
- Para administradores del sitio
- Modelos de analítica del aprendizaje
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- Para desarrolladores
- Para investigadores
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Moodle provides a variety of built-in reports based on log data, but they are primarily descriptive in nature -- they tell participants what happened, but not why, and they don’t predict outcomes or advise participants how to improve outcomes. Log entries, while very detailed, are not in themselves descriptive of the learning process. They tell us “who,” “what,” and “when,” but not “why” or “how well.” Much more context is needed around each micro-action to develop a pattern of engagement. | Moodle provides a variety of built-in reports based on log data, but they are primarily descriptive in nature -- they tell participants what happened, but not why, and they don’t predict outcomes or advise participants how to improve outcomes. Log entries, while very detailed, are not in themselves descriptive of the learning process. They tell us “who,” “what,” and “when,” but not “why” or “how well.” Much more context is needed around each micro-action to develop a pattern of engagement. | ||
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El sistema de analítica del aprendizaje de Moodle necesita un poco de configuración inicial antes de usarse. Vea [[Configuraciones de analítica]] for more detail. | |||
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Hay dos capacidades analíticas: | |||
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Revisión del 12:44 8 jul 2019
Moodle 3.7
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Existe documentación diferente para varias versiones de Moodle: Esta documentaciónes para Moodle 3.7 y más recientes. existe documentación anterior en 34/Analítica. |
Vista general
Comenzando con la versión 3.4, el núcleo de Moodle ahora implementa analítica del aprendizaje transparente, de próxima-generación, de código abierto, usando backends de aprendizaje de máquina que van más allá de la analítica descriptiva simple, para proporcionar predictores de éxito del estudiante, y diagnóstico final y prescripciones (recomendaciones) para estudiantes y profesores.
¿Qué es la analítica del aprendizaje?
La analítica del aprendizaje son algoritmos de software que son usados para predecir o detectar aspectos desconocidos del proceso de aprendizaje, basados en datos históricos y el comportamiento actual. Hay cuatro categorías principales de analítica del aprendizaje:
- descriptiva (¿qué pasó?)
- predictiva (¿qué pasará después?)
- diagnóstica (¿porqué pasó?)
- prescriptiva (haga esto para mejorar)
La mayoría de las soluciones comerciales son solamente descriptivas. Aquellas que son predictivas o proactivas hacen ciertas presunciones acerca del aprendizaje que no siempre aplican para todos.
Nota: Urgente de Traducir. ¡ Anímese a traducir esta muy importante página !. ( y otras páginas muy importantes que urge traducir)
Analítica versus reportes
Moodle provides a variety of built-in reports based on log data, but they are primarily descriptive in nature -- they tell participants what happened, but not why, and they don’t predict outcomes or advise participants how to improve outcomes. Log entries, while very detailed, are not in themselves descriptive of the learning process. They tell us “who,” “what,” and “when,” but not “why” or “how well.” Much more context is needed around each micro-action to develop a pattern of engagement.
Many third-party plugins also exist for Moodle that provide descriptive analytics. There are also integrations with third-party off-site reporting solutions. Again, these primarily provide descriptive analytics that rely on human judgment to interpret reports and generate predictions and prescriptions.
The system can be easily extended with new custom models, based on reusable targets, indicators, and other components. For more information, see the Analytics API developer documentation.
Often in the past, learning analytics systems have attempted to analyze past activities to predict future activities in real time. With Moodle Learning Analytics, we are more ambitious. We believe a full learning analytics solution will help us not only predict events, but change them to be more positive.
Características destacadas
- Dos tipos de modelos soportados:
- Modelos basados en aprendizaje de máquina, incluyendo modelos predictivos
- Moldelos "estáticos" para detectar situaciones de riesgo usando reglas simples
- Tres modelos incluidos: "Estudiantes en riesgo de abandonar", "Actividades próximas pendientes" y "Sin Enseñanza".¡Nueva característica
en Moodle 3.7!
- Un conjunto de indicadores de compromiso basados en la Community of Inquiry.
- Herramientas incluida para evaluar modelos contra los datos de su sitio
- Notificaciones proactivas usando Eventos
- Los instructores pueden fácilmente enviarles mensajes a los estudiantes identificados por el modelo, o saltar al Reporte del esquema para ese estudiante para más detalles acerca de la actividad del estudiante
- Una API para construir indicadores y modelos de predicción para plugins Moodle de terceros
- Tipo de plugin de backend de aprendizaje de máquina - soporta PHP y Python, y puede ser extendido para implementar otros backends' de Aprendizaje de Máquina
Limitaciones
- Los modelos de aprendizaje de máquina, tales como Estudiantes en riesgo de abandonar necesitan ser entrenados en un sitio con datos. Estos modelos no pueden hacer predicciones en un sitio hasta después de que haga esto.
- Los modelos deben ser diseñados y seleccionados para concordar con las prioridades educativas de la institución.
Configuraciones
El sistema de analítica del aprendizaje de Moodle necesita un poco de configuración inicial antes de usarse. Vea Configuraciones de analítica for more detail.
Uso de analítica
The Moodle Learning Analytics API is an open system that can become the basis for a very wide variety of models. Models can contain indicators (a.k.a. predictors), targets (the outcome we are trying to predict), insights (the predictions themselves), notifications (messages sent as a result of insights), and actions (offered to recipients of messages, which can become indicators in turn).
Most learning analytics models are not enabled by default. Enabling models for use should be done after considering the institutional goals the models are meant to support. See Uso de analítica for more information.
Gestión de modelos
Una vez que los modelos hayan sido habilitados y entrenados, serán generadas intuiciones (predicciones). Los modelos también deberían de ser monitoreados sobre su desempeño y exactitud. Vea Gestión de analítica par más información.
Capacidades
Hay dos capacidades analíticas:
- Manage models - allowed for the default role of manager only
- List insights - allowed for the default roles of manager, teacher and non-editing teacher
