Aporte del Análisis Estadístico Implicativo a Learning Analytics

[ES]En los últimos años, la Analítica de Aprendizaje (LA, del inglés Learning Analytics) es una línea de investigación que va creciendo considerablemente. Partiendo de la definición dada en la primera Conferencia de Analíticas de Aprendizaje y Conocimiento (LAK’11): “Las Analíticas de Aprendizaje son la medición, recopilación, análisis y comunicación de datos sobre los estudiantes y sus contextos, a efectos de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se producen”; podemos observar que LA converge al aprendizaje y a la educación. El Análisis Estadístico Implicativo (ASI, del francés Analyse Statistique Implicative) se originó hace más de 40 años en la didáctica de la matemática y se aplica actualmente en la educación y otras áreas. El ASI, permite encontrar reglas de asociación entre variables y grupos de variables basándose en la definición de cuasi-implicación: si consideramos dos subconjuntos aleatorios y disjuntos , ∈ , elegidos al azar y de igual cardinalidad de A y B respectivamente; se dice que la cuasi-implicación entre a y b ( → ) es admisible al nivel de confianza 1 − , si y solo si [( ∩ ) ≤ ( ∩ )] ≤ . LA y ASI convergen las dos al campo educativo, entonces con el propósito de profundizar en el aporte del ASI a LA, se planteó el siguiente problema de investigación ¿Existen elementos comunes entre el ASI y LA, se puede determinar el aporte del ASI a LA? Utilizando varias revisiones sistemáticas por aproximadamente 11 años y la teoría de conjuntos, se demostró que el ASI y LA al menos son comunes en el campo educativo y en tres métodos de análisis: minería de relaciones, descubrimiento de estructura y estadísticas, según las clasificaciones de Baker e Inventado y Papamitsiou y Economides. Se profundizó en la comparación de la complejidad algorítmica entre las técnicas de análisis comunes entre LA y ASI, debido a que LA frecuentemente necesita el análisis de grandes cantidades y nuevos tipos de datos surgidos de fuentes diversas tales como tuits, páginas web, redes sociales, emails, foros, chats, etc. Con este propósito, se utilizó un diseño pre-experimental del tipo un solo grupo aleatorio de la forma RGXO1. Se encontraron importantes resultados estadísticos sobre tiempo de ejecución y espacio de memoria entre cinco técnicas de análisis clúster y cuatro técnicas de reglas de asociación del ASI y LA. Los aportes encontrados se los determinaron: desde la definición de LA dada en LAK 2011, desde las técnicas del ASI y desde la comparación de la complejidad algorítmica entre técnicas comunes entre el ASI y LA. Además, se describen detalladamente las opciones adicionales de las técnicas ASI factibles de aportar a LA. Se ha promovido también la colaboración entre el Análisis Estadístico Implicativo y las Analíticas de Aprendizaje, proponiendo futuras investigaciones de beneficio comú

Literatura científica sobre análisis estadístico implicativo: un mapeo sistemático de la década que transcurre.

El Análisis Estadístico Implicativo cada día se abre camino como uno de los análisis más importantes cuando se trata de hallar implicaciones estadísticas o cuasi-implicaciones. Si bien no es una técnica nueva, esta ha cobrado relevancia recientemente, pues es una metodología adecuada para trabajar en grandes cantidades de datos. El presente estudio se realizó con el fin de conocer la situación del Análisis Estadístico Implicativo según la cantidad de producción científica producida en lo que va de la década, mediante el análisis de 121 documentos obtenidos mediante un procedimiento sistemático de criterios de inclusión y exclusión de documentos. Se concluyó que el Análisis Estadístico Implicativo es mayormente aplicado en el campo de la educación, con mayor producción realizada por investigadores de Francia, y con más de la mitad de publicaciones en francés, sin embargo, se observó que los documentos en idiomas distintos al francés van creciendo en número, al igual que documentos en otros campos de aplicación a parte de la educación y con un mayor número de países en los que se está realizando nueva producción científica usando la Estadística Implicativa

Comparación entre tamaños de muestras de medias pareadas con análisis de poder usando paquetes del software R y el software G*Power.

La verificación de hipótesis requiere un previo planteamiento de factores como el tamaño de muestra y su iabilidad de las pruebas estadísticas para abordar estudios experimentales, dado que se puede rechazar la presencia de un efecto derivado de un tratamiento, cuando en realidad no hay suficiente poder estadístico para arribar a dicha conclusión. El objetivo de este artículo es definir que es el poder de una prueba estadística, explicar su cálculo y determinar el nivel de aproximación de los tamaños de muestras de la prueba estadística de medias pareadas generados por tres paquetes del software R, identificar si existen imilitudes en la generación de resultados con el software G*power; dando un grado de seguridad y confianza para las pruebas estadísticas en el análisis de poder.Hypothesis verification requires a prior approach of factors such as the sample size and its reliability of statistical tests to address experimental studies, since the presence of an effect derived from a treatment can be rejected, when in reality there is not enough statistical power to arrive at that conclusion. The objective of this article is to define what is the power of a statistical test, explain its calculation and determine the level of approximation of the sample sizes of the statistical test of paired means generated by three R software packages, and identify if there are similarities in the generation of results with the G * power software; giving a degree of security and confidence for statistical tests in power analysis

Statistical implicative analysis for educational data sets: 2 analysis with RCHIC

[ES]En este trabajo mediante dos ejemplos mostramos nuestro interés en la utilización del Análisis Estadístico Implicativo (SIA) en la comprensión de relaciones entre datos en Educación. Con SIA y la herramienta RCHIC es posible construir, gráficos (árbol de jerarquía, grafo implicativo) en los cuales el profesor o experto pueden visualizar y comprender las implicaciones entre los datos. Recomendamos a los profesores e instituciones utilizar SIA, debido a que ésta es una herramienta que permite encontrar posibles soluciones para mejorar evaluaciones, encuestas, etc

Learning Analytics in Ecuador

Learning Analytics allows to describe, diagnose, predict and prescribe learning, especially in Higher Education. Two thousand eight hundred fifty-three papers related to Learning Analytics are stored in the Scopus bibliography database from 2014 until the middle of 2019, evidencing the importance and increasing interest in this line of research. This research discovers specific characteristics of investigations in Learning Analytics and answers the general question: What is the actual state of Learning Analytics research in Ecuador? This research uses a systematic mapping to answer four research questions about indexed production in Learning Analytics by Ecuadorian authors. This study has been done from 2014 until June 2019 (11 semesters). Eighty-six articles about Learning Analytics were found in RRAAE, Scopus, WOS and IEEE. Sixty-eight reports were downloaded, arranged and analysed after removing duplicates, applying inclusion, exclusion and quality criteria. The methodology used is replicable by the researchers interested in establishing a baseline in general and in particular in Learning Analytics

Las analíticas de aprendizaje en el Ecuador: Un análisis inicial basado en el mapeo sistemático de los trabajos de graduación

Las Analíticas de Aprendizaje son la recopilación, análisis y visualización de datos del proceso de aprendizaje y su entorno.  La utilización de las Analíticas de Aprendizaje provee la oportunidad para construir modelos que permitan analizar y fortalecer el proceso de aprendizaje a nivel educativo medio y superior. En los últimos 5 años (2014-2018), la base de datos bibliográfica Scopus muestra 2180 documentos relacionados con las Analíticas de Aprendizaje, esto evidencia la importancia y el interés cada vez más creciente en ésta línea de investigación. Esta investigación utiliza el Mapeo Sistemático de Literatura para responder cinco preguntas sobre los Trabajos de Graduación de pregrado y postgrado en el área de las Analíticas de Aprendizaje de autores ecuatorianos. El estudio se realizó en los últimos 5 años (2014-2018), se utilizaron como fuentes de información los repositorios digitales Senescyt y rraae. Las búsquedas iniciales dieron como resultado 13 Trabajos de Graduación sobre Analíticas de Aprendizaje producidos por autores ecuatorianos. La aplicación de los criterios de inclusión, exclusión y calidad disminuyó el número de documentos, finalmente se utilizaron tres Trabajos de Graduación. Este trabajo contribuye mostrando las instituciones de educación superior, los niveles educativos, las palabras clave, los años y los autores de los Trabajos de Graduación de pregrado y posgrado en Learning Analytics en Ecuador. Las respuestas a las preguntas de investigación planteadas permitirán a los investigadores determinar las características de los Trabajos de Graduación sobre Learning Analytics que se han realizado en Ecuador. Esta investigación es plenamente reproducible si se utilizan las mismas fuentes de información y los mismos objetivos

La investigación de pregrado en la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo: Mapeo sistemático y analíticas

[ES]Desde el año 2014 hasta agosto del 2018, Scopus muestra que existen 2180 artículos científicos sobre las Analíticas de Aprendizaje; esto evidencia la importancia y el interés en este tema. La metodología utilizada es el Mapeo Sistemático de literatura que permite responder a preguntas de investigación mediante la búsqueda secuencial, exhaustiva, sistemática y auditable de literatura científica. Esta investigación tiene el objetivo de responder a cuatro preguntas importantes en el ámbito de la investigación de pregrado, habiéndose aplicado el Mapeo Sistemático y las Analíticas Descriptivas y Predictivas a los Trabajos de Titulación de la Escuela Superior Politécnica de Chimborazo. El estudio se realizó desde el 2010 hasta el 2017 (8 años) y se utilizaron como fuentes de información el buscador especializado Google Académico, La Red CEDIA y el repositorio DSpace. En la búsqueda inicial se encontraron un total de 7310 Trabajos de Titulación; luego de la aplicación de los criterios de inclusión, exclusión y calidad se analizaron 7097. Este trabajo muestra el aporte de la utilización del Mapeo Sistemático en Trabajos de Titulación de grado, además muestra dos formas de aplicar las Analíticas de Aprendizaje en la investigación y no exclusivamente en el aprendizaje