ACTIVIDAD 3. PLAN DE ANÁLISIS PREDICTIVO.

Pregunta 1. Plan de análisis predictivo.

La primera parte de esta actividad consiste en realizar un plan de análisis predictivo para llevar a cabo un diseño experimental de un curso online cuyo objetivo principal es identificar los estudiantes en riesgo de abandono y dar respuesta a dicha problemática mediante el uso y el análisis de datos. Para hacer más sólida nuestra respuesta, nos vamos a basar en el análisis predictivo planteado por Ekowo y Palmer (2017) que justifican la importancia de tener la visión y un buen plan:

"Desarrollar una visión y un plan para el uso de datos ayudará a dirigir la dirección de un esfuerzo de análisis predictivo. Sin dicha planificación, el análisis predictivo se puede utilizar de una manera que hace más daño que bien a los estudiantes, excluye al personal clave que debería incluirse en el proceso de planificación y/o no identifica cómo se medirá el éxito de este esfuerzo"

Como en nuestro caso, se trata de analizar un curso piloto, en lugar de hacer un plan completo nos centraremos únicamente en los siguientes apartados:

•  Los objetivos a lograr con la analítica predictiva.

1. Conocer las necesidades de los estudiantes. ¿Qué buscan con nuestro curso online?
2. Identificar las causas del abandono. ¿Cuál es el principal motivo de abandono?
3. Detectar el momento del abandono. ¿Cuándo?
4. Optimizar los recursos y el material didáctico empleado. ¿Qué instrumentos y herramientas utilizaremos?
5. Prevenir el abandono de nuestro alumnado. ¿Qué método puede ser eficaz?

• Lo indicadores de logro. Asociados (por número) muy estrechamente con los objetivos anteriormente propuestos 

1. Conocer las motivaciones del alumnado, sus edades, procedencia, estudios anteriores realizados, expectativas...
2. Veces a la semana que se accede al curso, tiempo empleado en el curso, momentos del día en los que se conecta motivos del abandono...
3. Trimestre o mes en el que se abandona el curso.
4. Medición del éxito de las actividades planteadas, nota media de las tareas, nivel de participación, el tiempo empleado en unas u otras actividades según la tipología...
5. Porcentaje de alumnado que finaliza el curso, porcentaje de estudiantes que solicitan o no solicitan asesoramiento, motivaciones para realizar este tipo de curso...

A nivel de empresa se pueden plantear otros indicadores de logro como la ganancia de la misma, que girarán en torno a la optimización de los recursos, la participación de los implicados y la finalización del curso.

Bibliografía

Domínguez, D. (2018). Big Data, analítica del aprendizaje y educación basada en datos. Recuperado de: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3124369

Ekowo, M. y Palmer, I. (2016). The promise and peril of predictive analytics in higher education. Washington, DC. Recuperado de: https://na-production.s3.amazonaws.com/documents/Promise-and-Peril_4.pdf

Ekowo, M. y Palmer, I. (2017). Predictive Analytics in Higher Education. New America. Recuperado de: https://www.newamerica.org/education-policy/reports/predictive-analytics-in-higher-education/