Analíticas de aprendizaje y educación basada en datos


MONOGRÁFICO RIED
CALL FOR PAPERS
  

Coordinadores del monográfico
Daniel Domínguez Figaredo (UNED, Spain), 
Justin Reich (MIT, USA) y 
José A. Ruipérez-Valiente (MIT, USA).
 
Antecedentes
 
El avance de la ciencia de los datos y la analítica del aprendizaje ha provocado una explosión de investigaciones sobre el uso de la información que procede de la actividad de los estudiantes en espacios digitales. La educación a distancia también recurre a la mediación digital para establecer el contacto entre estudiantes, docentes y recursos, lo que hace de ella una disciplina muy propicia para incorporar métodos de analítica del aprendizaje. En ese sentido, este número especial pretende visibilizar e impulsar la relación entre la investigación educativa basada en datos y el campo de los aprendizajes digitales, con el objetivo de enriquecer el conocimiento sobre los procesos de aprendizaje y la gestión de la enseñanza en espacios no presenciales y mediados digitalmente.
 
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El fenómeno de la educación basada en datos ha dado lugar a distintos tipos de estudios. Hay una gran cantidad de investigaciones basadas en la minería de datos educativos, que buscan analizar los patrones de comportamiento de los estudiantes y establecer relaciones entre las variables implicadas en el proceso de aprendizaje. Una segunda tendencia se refiere a los estudios de marcado enfoque pedagógico, que utilizan la información agregada resultante del análisis de los datos con el objetivo de mejorar el diseño instruccional, enriquecer los métodos didácticos y comprender mejor el papel de los agentes educativos. Por último, también hay un número importante de investigaciones que se centran en las derivadas institucionales del uso de los datos y pretenden elaborar marcos para mejorar la toma de decisiones estratégicas, el diseño organizativo y las políticas curriculares.
 
Las contribuciones a este número especial pueden ser teóricas o aplicadas: se aceptarán trabajos documentales sobre el estado del arte de la educación basada en datos, y también investigaciones que presenten evidencias empíricas de interés para este campo de estudio. Asimismo, pueden emplear tanto enfoques procedentes de la ciencia de los datos y de la minería de datos educativos, como del ámbito de la pedagogía y las ciencias de la educación. En el caso de las investigaciones empíricas, serán especialmente bienvenidas y tendrán preferencia aquellas contribuciones que vayan más allá de documentar la actividad de los estudiantes en un curso. Invitamos a que se realicen estudios de caso en entornos tradicionales de educación a distancia (por ejemplo, sistemas de gestión del aprendizaje), pero también en entornos más especializados y contemporáneos, como los juegos para el aprendizaje o los sistemas de tutoría inteligentes. 

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Asimismo, se agradecerán las investigaciones que permitan obtener una visión más profunda de los diferentes procesos de aprendizaje, como por ejemplo aquellas que ayuden a medir las habilidades que adquieren los estudiantes en los cursos en línea, cómo esas habilidades cambian a lo largo de un curso o en situaciones de aprendizaje a lo largo de la vida y, en general, que propongan cadenas de razonamientos causales que permitan comprender cómo afecta el comportamiento de los estudiantes en espacios mediados digitalmente a su aprendizaje.
 
Proponemos organizar el número especial en torno a los siguientes temas:
 
  • Implicaciones de la analítica en la mejora de los procesos de aprendizaje, las prácticas docentes y el diseño instruccional.
  • Nuevas investigaciones sobre análítica exploratoria, predictiva o causal para mejorar el éxito académico.
  • Estudios piloto o marcos para la implementación de políticas institucionales basadas en la analítica del aprendizaje.
  • Analítica en espacios de aprendizaje abiertos y conectados.
  • Aproximaciones novedosas a la educación digital basada en datos.
Presentación de artículos
 
Los artículos deben enviarse a través de la web de la RIED. La extensión de los manuscritos será de hasta 7.000 palabras como máximo, incluidos resumen, notas y bibliografía. Los artículos podrán publicarse en español, portugués o inglés. La publicación y el acceso son gratuitos y abiertos. Para una información completa sobre el proceso de envío, consulte las directrices para autores y considere muy especialmente los requisitos y criterios exigidos por RIED.
 
Calendario
 
Abril de 2019: Se abre la convocatoria.
1 de noviembre - 15 de diciembre de 2019: Plazo para la presentación de artículos (subida de los mismos a la plataforma).
15 de diciembre de 2019: Fecha límite para presentación de trabajos.
Febrero-Marzo de 2020: Envío de decisiones y comentarios a los autores.
Junio de 2020: Publicación del número especial.
 
Contacto
 
Si tiene preguntas sobre este número especial, por favor contacte con los coordinadores: ddominguez@edu.uned.es, jruipere@mit.edu o jreich@mit.edu