PRESENTACIÓN
La expansión de los entornos virtuales de aprendizaje ha generado un volumen significativo de datos sobre el comportamiento, desempeño y trayectorias formativas de los estudiantes. El Data Driven Learning propone utilizar esta información para comprender patrones, anticipar dificultades, personalizar estrategias y optimizar la toma de decisiones pedagógicas e institucionales.
Este curso ofrece criterios rigurosos para interpretar analíticas provenientes de los LMS, integrarlas con modelos pedagógicos y transformarlas en acciones formativas con impacto verificable, respetando principios de ética, transparencia y confiabilidad.
OBJETIVOS
1. Analizar los fundamentos conceptuales, técnicos y pedagógicos del Data Driven Learning y las analíticas del aprendizaje.
2. Diseñar estrategias de seguimiento, interpretación y uso pedagógico de datos generados en plataformas LMS.
3. Implementar acciones educativas basadas en evidencia, integrando indicadores, visualizaciones y sistemas de alerta temprana.
UNIDADES DE APRENDIZAJE
Unidad 1. Fundamentos del Data Driven Learning y de las Analíticas del Aprendizaje
Naturaleza y propósito de las analíticas del aprendizaje en educación superior.
Tipos de datos generados por los LMS y su relevancia pedagógica.
Diferencias entre learning analytics, academic analytics y educational data mining.
Elementos esenciales para un enfoque data-informed en docencia e investigación.
Modelos conceptuales para interpretar comportamientos de aprendizaje.
Unidad 2. Arquitectura de Datos en los LMS y Herramientas de Extracción
Estructuras de datos en plataformas LMS y sus capas de procesamiento.
Métodos de extracción, depuración y clasificación de registros de actividad.
Visualización inicial de datos: dashboards, reportes y paneles de control.
Integración de datos LMS con otras fuentes institucionales.
Consideraciones técnicas para asegurar calidad, consistencia y trazabilidad.
Unidad 3. Interpretación Pedagógica de Datos y Toma de Decisiones
Lectura crítica de patrones de actividad, participación y progreso.
Identificación de indicadores tempranos de riesgo académico.
Análisis de correlaciones entre diseño instruccional y comportamiento estudiantil.
Traducción de evidencia en acciones pedagógicas concretas.
Evaluación de la pertinencia y el impacto de decisiones basadas en datos.
Unidad 4. Intervenciones Formativas Basadas en Evidencia
Diseño de estrategias personalizadas según perfiles de aprendizaje.
Alertas tempranas, retroalimentación automatizada y recomendaciones adaptativas.
Optimización de actividades, evaluaciones y recursos a partir del comportamiento estudiantil.
Integración del Data Driven Learning con metodologías activas.
Aseguramiento de calidad educativa en intervenciones basadas en analíticas.
Unidad 5. Ética, Gobernanza y Gestión de Datos Educativos
Normativas y criterios éticos en el uso de datos de estudiantes.
Procesos de anonimización, resguardo y manejo responsable de información.
Gobernanza institucional para proyectos de analítica del aprendizaje.
Riesgos, limitaciones y escenarios de uso indebido de datos educativos.
Diseño de políticas internas para fortalecer transparencia y responsabilidad académica.