¿Qué son los learning analytics?

Los learning analytics, o análisis del aprendizaje, se refieren al conjunto de procesos de recopilación, medición, análisis y visualización de datos relacionados con los estudiantes, sus comportamientos y su rendimiento. El objetivo es claro: comprender mejor los mecanismos de aprendizaje para mejorar los métodos pedagógicos, adaptar los contenidos y optimizar los recorridos formativos.

Procedentes de la convergencia entre la ciencia de datos (data science), la inteligencia artificial y las tecnologías educativas, estos análisis permiten tomar decisiones basadas en datos concretos. Hoy en día, forman parte de una estrategia global de transformación digital de la formación.

¿Por qué se utilizan cada vez más los learning analytics en la formación?

El auge de lo digital en la enseñanza, los cursos en línea y las plataformas LMS ha multiplicado las interacciones digitales. Estas huellas de aprendizaje representan tantas oportunidades para comprender: tiempo dedicado a un módulo, tasa de finalización, respuestas a cuestionarios, interacciones sociales en un foro, etc.

Los learning analytics permiten a los formadores personalizar los recorridos, identificar bloqueos, medir la implicación e incluso prevenir el abandono. Para los estudiantes, esto se traduce en una formación más adaptada a sus necesidades, con un mejor seguimiento, una progresión optimizada y un mayor éxito.

¿Qué tipos de datos se recopilan y analizan?

En el marco de los learning analytics, la variedad de datos recopilados es a la vez una riqueza y un desafío. Estos datos provienen principalmente de las interacciones entre el estudiante y las herramientas digitales de formación. Posteriormente se agregan, se analizan y se transforman en indicadores relevantes para la mejora pedagógica.

Podemos agruparlos en varias categorías principales:

  • Datos de comportamiento: acciones realizadas por los estudiantes en la plataforma (clics, desplazamientos, descargas, tiempo de visualización). Ayudan a analizar la implicación y la regularidad.
  • Datos de progreso: resultados obtenidos en cuestionarios, evaluaciones, tareas o exámenes en línea. Permiten seguir la evolución del rendimiento, módulo por módulo.
  • Datos de navegación: indican cómo se mueven los estudiantes por el contenido, qué módulos se consultan prioritariamente y cuáles se dejan de lado.
  • Datos sociales: en entornos colaborativos, las interacciones en foros, chats o comentarios también se analizan para medir la participación colectiva o detectar señales de abandono.
  • Datos declarativos: procedentes de cuestionarios de satisfacción o autoevaluaciones, aportan una dimensión cualitativa que complementa las observaciones cuantitativas.

La recopilación de estos datos debe cumplir estrictamente con la privacidad y la protección de datos personales (RGPD), con una política de transparencia hacia los estudiantes.

¿Cómo transforman los learning analytics la pedagogía?

Los learning analytics están cambiando profundamente la forma de diseñar, impartir y evaluar la formación. Permiten pasar de un modelo uniforme a un enfoque diferenciado y evolutivo.

Principales impactos:

  • Pedagogía adaptativa: gracias al análisis de datos en tiempo real, es posible proponer contenidos o ejercicios adaptados al nivel, ritmo y preferencias de cada estudiante.
  • Mejor acompañamiento: los datos identifican a quienes tienen dificultades, están a punto de abandonar o destacan de forma inusual, lo que permite intervenciones rápidas y específicas.
  • Mejora continua de contenidos: analizando las partes de un curso con más errores o menos consultas, se detectan los puntos débiles y se ajustan los materiales.
  • Gestión estratégica de la formación: seguimiento de indicadores globales como tasas de finalización, tiempo medio de formación o evolución de puntuaciones para evaluar la eficacia del programa y priorizar mejoras.

Más allá de las cifras, los learning analytics fomentan una cultura de retroalimentación constructiva. Los estudiantes también pueden acceder a paneles de control o informes de progreso que les ayudan a situarse, identificar fortalezas y áreas de mejora, y participar activamente en su aprendizaje.

¿Cuáles son las limitaciones y los retos éticos?

Si bien los beneficios son numerosos, los learning analytics plantean retos importantes. La recopilación masiva de datos debe respetar la privacidad de los usuarios. Es esencial informar a los estudiantes sobre la finalidad de la recopilación, obtener su consentimiento y asegurar los datos.

Otro reto clave es la interpretación de los resultados. Un dato mal analizado puede llevar a decisiones pedagógicas erróneas. Es necesario formar a los docentes en el uso de los analytics y fomentar una cultura de decisiones informadas por datos, evitando la automatización deshumanizada.

¿Qué herramientas se pueden utilizar para implementar learning analytics?

  • Plataformas LMS con paneles de análisis integrados
  • Herramientas avanzadas de análisis predictivo o visualización de datos (Power BI, Tableau, etc.)
  • Iniciativas de código abierto y proyectos académicos (LAK, International Journal of Learning Analytics)

Ejemplos de aplicaciones concretas en formación

  • Seguimiento de la tasa de finalización: identificar módulos completados o abandonados.
  • Evaluación de la calidad del contenido: detectar recursos poco consultados o con alto índice de errores.
  • Medición de la implicación: frecuencia de conexión, interacciones sociales, tiempo dedicado.
  • Orientación: guiar al estudiante hacia contenidos o recorridos más adaptados a su perfil.

En el ámbito corporativo, los learning analytics también pueden utilizarse para gestionar planes de formación, evaluar el ROI formativo o identificar competencias a desarrollar en cada empleado.

Integrar los learning analytics en sus formaciones con Edusign

En la formación profesional, el uso de datos no se limita a las plataformas LMS: también puede aplicarse a la gestión de asistencia, la recopilación de opiniones y el seguimiento administrativo.

Edusign integra funcionalidades que permiten:

  • Analizar la asistencia gracias a hojas de firma electrónicas e informes de asistencia.
  • Recoger datos cualitativos mediante cuestionarios de satisfacción automatizados.
  • Cruzar indicadores pedagógicos y administrativos para obtener una visión global del rendimiento formativo.
  • Exportar y visualizar fácilmente los datos para optimizar acciones y presentar resultados a los financiadores.

💡 Al combinar los learning analytics procedentes de su contenido pedagógico con los que proporciona Edusign, se obtiene una gestión completa de sus formaciones, desde el seguimiento en tiempo real hasta la mejora continua.

Mirando al futuro: el potencial de la pedagogía del mañana

Los learning analytics siguen evolucionando con la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural y las interfaces adaptativas. Las plataformas de formación del futuro serán capaces de ofrecer recorridos totalmente personalizados, detectar automáticamente dificultades y proponer contenidos alternativos.

Siempre que se mantenga la vigilancia sobre los aspectos éticos y el aprendizaje siga siendo centrado en las personas, los datos tienen el potencial de transformar la pedagogía de forma duradera.