Abstract:
Normally, Learning Analytics (LA) can be focused on the analysis of the learning process or the student behavior. In this paper is analyzed the use of LA in the context of distance learning universities, particularly focuses on the students’ behavior. We propose to use a new concept, called "Autonomic Cycle of Learning Analysis Tasks", which defines a set of tasks of LA, whose common objective is to achieve an improvement in the process under study. In this paper, we develop the "Autonomic Cycle of LA Tasks" to analyze the dropout in distance learning institutions. We use a business intelligence methodology in order to develop the "Autonomic Cycle of LA Tasks" for the analysis of the dropout in distance learning. The Autonomic Cycle identifies factors that influence the decision of a student to abandon their studies, predicts the potentially susceptible students to abandon their university studies, and define a motivational pattern for these students.
Spanish Abstract:
Normalmente, La Análitica del Aprendizaje puede enfocarse en el análisis del proceso de aprendizaje, o en el análisis del comportamiento del estudiante. En este artículo se analiza el uso de LA en el contexto de las universidades a distancia, centrándonos particularmente en el comportamiento de los estudiantes. Para ello, proponemos utilizar un nuevo concepto, llamado "Ciclo Autonómico de Tareas de Análitica del Aprendizaje", que define un conjunto de tareas de LA, cuyo objetivo común es lograr una mejora en el proceso bajo estudio. En este artículo se desarrolla el "Ciclo Autonómico de Tareas LA" para analizar la deserción estudiantil en las instituciones de educación a distancia. Para ello, utilizamos una metodología de inteligencia de negocios con el fin de desarrollar dicho ciclo para el análisis de la deserción en el aprendizaje a distancia. El Ciclo Autonómico identifica factores que influyen en la decisión del estudiante de abandonar sus estudios universitarios, predice los estudiantes potencialmente susceptibles a desertar, y define un patrón de motivación para estos estudiantes.
The scalable implementation of predictive learning analytics at a distance learning university: Insights from a longitudinal case study