La Analítica social de aprendizaje en los ciclos autonómicos de tareas de análisis de datos para aulas inteligentes

Abstract

La Analítica Social de Aprendizaje (SLA, por sus siglas en inglés) se deriva de la analítica de aprendizaje (Learning Analytics, LA), y en ambos casos se busca obtener información oculta en grandes cantidades de datos, normalmente de carácter educativo. Ahora bien, la SLA se enfoca principalmente en el análisis de las redes sociales (Social Network Analysis, SNA) y de la web, para tratar de descubrir patrones de interacción y de comportamiento de los actores sociales educativos. Esta investigación, busca incorporar la SLA en los ambientes inteligentes educativos, en especial, en las aulas inteligentes (SaCI). Para llevar a cabo este trabajo, se hará un análisis de los datos externos procedentes de la web y de las redes sociales más utilizadas por los estudiantes, para especificar tareas de analítica de datos sobre ellos, tales como clasificación, agrupación y búsqueda de patrones, con el fin de mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje que se da en SaCI. En general, dichas tareas de análisis de datos se organizarán en ciclos autonómicos, de manera de integrarlas entre sí. Además, el ciclo autonómico permitirá automatizar la ejecución de esas tareas y la generación de conocimiento, de tal manera de supervisar permanentemente el proceso de enseñanza-aprendizaje en SaCI, observándolo, analizándolo y planificando las acciones que permitan optimizarlo. Para el desarrollo de las tareas de SLA, se analizará el uso de la Web Semántica, Minería Semántica, Minería de Grafos, Big Data y Linked Data, entre otras técnicas. Finalmente, se especificará la arquitectura computacional de los ciclos autonómicos de tareas de SLA y LA para SaCI.