Show simple item record


dc.creatorSimanca H., Fredys A.
dc.creatorHERNÁNDEZ ARTEAGA, ISABEL
dc.creatorUnriza Puin, María Elsa
dc.creatorblanco garrido, fabian
dc.creatorPaez, Jaime
dc.creatorCortés Méndez, Jairo
dc.creatorAlvarez, Alicia
dc.date.accessioned2021-02-24T23:32:23Z
dc.date.available2021-02-24T23:32:23Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.issn18770509
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11323/7922
dc.description.abstractAcademic Analytics enables an analysis of data that is very important for making decisions in the educational institutional environment, aggregating valuable information in the academic research activity and providing easy to use business intelligence tools. This article shows a proposal for creating an information system based on Academic Analytics, designing a model that is supported by Academic Analytics for the collection and analysis of data from the information systems of educational institutions. The idea that was conceived proposes a system that is capable of displaying statistics on the historical data of students and teachers taken over academic periods, with the purpose of gathering the information that the director, the teacher, and finally the student need for making decisions. The model was validated with information taken from students and teachers during the last five years, and the export format of the data was pdf, csv, and xls files. The findings allow us to state that it is extremely important to analyze the data that is in the information systems of the educational institutions for making decisions. After the validation of the model, it was established that it is a must for students to know the reports of their academic performance in order to carry out a process of self-evaluation, as well as for teachers to be able to see the results of the data obtained in order to carry out processes of self-evaluation, and adaptation of content and dynamics in the classrooms.spa
dc.description.abstractAcademic Analytics permite un análisis de datos muy importante para la toma de decisiones en el entorno institucional educativo, agregando información valiosa en la actividad de investigación académica y brindando herramientas de inteligencia empresarial fáciles de usar. En este artículo se presenta una propuesta de creación de un sistema de información basado en Academic Analytics, diseñando un modelo que es apoyado por Academic Analytics para la recolección y análisis de datos de los sistemas de información de instituciones educativas. La idea que se concibió propone un sistema que es capaz de mostrar estadísticas sobre los datos históricos de estudiantes y docentes tomados durante períodos académicos, con el propósito de recopilar la información que el director, el docente y finalmente el estudiante necesitan para la toma de decisiones. El modelo fue validado con información extraída de estudiantes y profesores durante los últimos cinco años, y el formato de exportación de los datos fue archivos pdf, csv y xls. Los hallazgos nos permiten afirmar que es de suma importancia analizar los datos que se encuentran en los sistemas de información de las instituciones educativas para la toma de decisiones. Luego de la validación del modelo, se estableció que es imprescindible que los estudiantes conozcan los informes de su desempeño académico para llevar a cabo un proceso de autoevaluación, así como que los docentes puedan ver los resultados de los datos obtenidos para la realización de procesos de autoevaluación, adaptación de contenidos y dinámicas en las aulas.spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isoengspa
dc.publisherCorporación Universidad de la Costaspa
dc.rightsCC0 1.0 Universal*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.sourceProcedia Computer Sciencespa
dc.subjectAcademic Analyticsspa
dc.subjectData storagespa
dc.subjectEducationspa
dc.subjectBig dataspa
dc.subjectAnalysis of dataspa
dc.subjectLearning analyticsspa
dc.subjectAnálisis académicospa
dc.subjectAlmacenamiento de datosspa
dc.subjectEducaciónspa
dc.subjectAnálisis de datos grandesspa
dc.subjectAnálisis de aprendizaje de datosspa
dc.titleModel for the collection and analysis of data from teachers and students supported by Academic Analyticsspa
dc.title.alternativeModelo para la recopilación y análisis de datos de profesores y estudiantes apoyado por Academic Analyticsspa
dc.typearticlespa
dcterms.references[1] H. P. Luhn , «Business Intelligence System,» IBM Journal, vol. 2, nº 4, pp. 314-318, Octubre 1958.spa
dcterms.references[2] B. Martín Galán y D. Rodríguez Mateos, «La Evaluación de la Formación Universitaria Semipresencial y en Línea en el Contexto del Eees Mediante el Uso de los Informes de Actividad de la Plataforma Moodle,» Revista Uned, vol. 15, nº 1, pp. 159-178, 2012.spa
dcterms.references[3] S. Buckingham Shum y R. Ferguson, «Social Learning Analytics: Five Approaches,» 2nd International Conference on Learning Analytics & Knowledge/ACM International Conference Proceeding Series, vol. 5, nº 1, pp. 1-10, 2014.spa
dcterms.references[4] D. V. Sanz Gómez, Learning Analytics: Propuesta metodológica y caso de estudio en educación no universitaria.Tesis.Master.Especialidad en Tec., Valladolid: Universidad de Valladolid, 2018.spa
dcterms.references[5] P. J. Goldstein, «Academic Analytics: The Uses of Management Information and Technology in Higher Education,» ECAR Key Findings, vol. 1, nº 1, pp. 1-12, 2005.spa
dcterms.references[6] Academicanalytics, «Academicanalytics.com,» Academicanalytics, 14 06 2020. [En línea]. Available: https://academicanalytics.com/community/documents/. [Último acceso: 14 06 2020].spa
dcterms.references[7] P. Millares Martinez, M. B. Alfageme González y R. Rodrïguez Pérez, INVESTIGACIÓN E INNOVACIÓN EN EDUCACIÓN INFANTIL, Murcia: Universidad de Murcia Servicio de Publicaciones , 2014.spa
dcterms.references[8] A. Ureña Espa, Introducción a la investigación en el deporte mediante la metodología de la observación, España: Universidad de Granada, 2003. [spa
dcterms.references9] D. Cárdenas Vélez, J. Conde González y J. Courel Ibáñez, «El uso del Match Analysis para la mejora del rendimiento físico en los deportes de equipo,» Calle Libre, vol. 8, nº 23, pp. 147-155, 2013.spa
dcterms.references[10] F. A. Simanca H., Sistema de mejora del rendimiento académico mediante Learning Analytics. Tesis. Doc., España: Universidad Internacional de la Rioja, 2018.spa
dcterms.references[11] D. K. Garcia Tinisaray, Construccion de un Modelo para determinar el rendimiento Académico de los Estudiantes basados en Learning Analytics Mediante el uso de Técnicas Multivariantes.Tesis Doc., Sevilla: Universidad de Sevilla, 2015.spa
dcterms.references[12] S. Muñoz Armayones, Técnicas Multivariantes para el Análisis de Datos Ómicos. Tesis.Grd, Sevilla: Universidad de Sevilla, 2016.spa
dcterms.references[13] F. Simanca, R. González Crespo, L. Baena Rodríguez y D. Burgos, «Identifying Students at Risk of Failing a Subject by Using Learning Analytics for Subsequent Customised Tutoring,» Applied Sciences, vol. 9, nº 3, pp. 1-17, 2019.spa
dcterms.references[14] L. Kurgan y P. Musilek, «A survey of Knowledge Discovery and Data Mining process models,» The Knowledge Engineering Review, vol. 2, nº 1, pp. 1-24, 2006.spa
dcterms.references[15] F. A. Simanca Herrera, R. González Crespo, L. Rodríguez Baena y D. Burgos, «A Solution to Manage the Full Life Cycle of Learning Analytics in a Learning Management System: AnalyTIC,» IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologías del Aprendizaje, vol. 14, nº 4, pp. 127-134, 2019.spa
dcterms.references[16] A. D. Olofsson, G. Fransson y J. O. Lindberg, «A study of the use of digital technology and its conditions with a view to understanding what ‘adequate digital competence’ may mean in a national policy initiative,» Educational Studies, vol. 45, nº 1, pp. 1-17, 2019.spa
dcterms.references[17] C. Cruz, S. Olivares y M. González, Metodología de la Investigación, Mexico: Grupo Editorial Patria, 2014.spa
dcterms.references[18] D. Oblinger G., P. Deblois B. y J. Campbell P., «Academic Analytics A New Tool for a New Era,» EDUCAUSE Review, vol. 42, nº 4, pp. 41-57, 2007.spa
dcterms.references[19] F. Simanca, R. González, L. Rodríguez y D. Burgos, «Personalized tutoring model through the application of Learning Analytics phases,» IEEE Latin America Transactions, vol. 18, nº 1, pp. 7-15, 2020.spa
dcterms.references[20] A. Parnell, D. Jones , A. Wesaw y D. C. Brooks, Institutions’ Use of Data and Analytics for Student Success, United States : NASPA National Association of Student Personnel Administrators, 2018, pp. 1-36.spa
dcterms.references[21] T. A. Snijders y R. J. Bosker, Multilevel Analysis, London: SAGE publication Ltda, 1999.spa
dcterms.references[22] J. Garcia Carmona, «Buenas prácticas hacia el eito en el desarrollo del software.,» 15 11 2012. [En línea]. Available: https://jbravomontero.files.wordpress.com/2012/12/solid-y -grasp-buenas-practicas-hacia-el-exito-en-el -desarrollo-de-software.pdf. [Último acceso: 17 06 2020].spa
dcterms.references[23] Naciones Unidas, Comision Económica para Europa., «Guía para presentar estadísticas/ como hacer comprensibles los datos.,» Naciones unidas, Ginebra, 2009.spa
dcterms.references[24] A. Indrayan y M. P. Holt, Enciclopedia concisa de bioestadística para profesionales médicos, Delhi: CRC Press, 2016.spa
dcterms.references[25] I. Tuyub Sànchez y G. Buendìa Abalos , «Gráficas lineales: un proceso de significación a partir de su uso en ingeniería,» Ie Revista de Investigación Educativa de la Rediech, vol. 8, nº 15, pp. 11-28, 2017.spa
dcterms.references[26] C. G. Acevedo Pierart y F. Rocha Pavés, «Estilos de aprendizaje, género y rendimiento académico,» Revista de estilos de aprendizaje, vol. 4, nº 8, pp. 71-84, 2011.spa
dcterms.references[27] M. Enea y M. Attanasio, «Un modelo de asociación para datos bivariados con aplicación al análisis del éxito de los estudiantes universitarios.,» Journal of Applied Statistics, vol. 1, nº 1, pp. 1-4, 2015.spa
dcterms.references[28] B. G. Hidalgo Cajo, «Minería de datos en los Sistemas de gestión de Aprendizaje en la Educación Universitaria,» Campus Virtuales, vol. 7, nº 2, pp. 115-128, 2018.spa
dc.source.urlhttps://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050920323073?via%3Dihub#!spa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.1016/j.procs.2020.10.039
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersionspa


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

CC0 1.0 Universal
Except where otherwise noted, this item's license is described as CC0 1.0 Universal