Estrategia de análisis de datos en entornos digitales: evaluación de la actividad docente
DOI:
https://doi.org/10.31637/epsir-2025-369Palabras clave:
Evaluación del docente, análisis de datos, gestión del conocimiento, calidad de la educación, tecnología educacional, toma de decisiones, innovación educativa, educación superiorResumen
Introducción: Este artículo aborda la carencia de herramientas analíticas para evaluar el desempeño docente en sistemas de gestión del aprendizaje como Moodle, a pesar de su capacidad para monitorear el progreso estudiantil. Metodología: Se describe la implementación de una estrategia de visualización de datos mediante la consulta directa a bases de datos de Moodle y el uso de herramientas de inteligencia empresarial como Metabase, Access y Power BI. Esto permite generar informes personalizados sobre la interacción entre docentes y estudiantes. Resultados: La creación de estos informes ha mejorado la labor diaria de los docentes en las plataformas educativas y proporcionado a las instituciones educativas una herramienta valiosa para el análisis y mejora de los procesos de enseñanza. Discusión: Se discute la necesidad de adaptación de la tecnología educativa para evaluar la labor docente y se enfatiza la importancia de estas herramientas en la mejora continua de la calidad educativa. Conclusiones: La implementación de visualización de datos avanzada en LMS es crucial para optimizar la educación superior, enriqueciendo la experiencia educativa y fortaleciendo las capacidades institucionales frente a los desafíos del aprendizaje moderno.
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Agusriandi, E., Syarif, I. & Samad, I. S. (2022). Model analisis aktivitas tutor dalam learning management system berdasarkan data log menggunakan k-means dan deteksi outlier. Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), 9(4), 709-716. https://doi.org/10.25126/jtiik.202294764
Álvarez Silva, L. A., Herrera López, P. S., Lániz Vargas, C. A. & González Zhagñay, J. O. (2022). Estrés laboral docente, e-learning y tiempos de COVID-19. PODIUM, 41, 105-118. https://doi.org/10.31095/podium.2022.41.7
Antony, J., Ghadge, A., Ashby, S. A., & Cudney, E. A. (2018). Lean Six Sigma journey in a UK higher education institute: a case study. International Journal of Quality & Reliability Management, 35(2), 510–526. https://doi.org/10.1108/ijqrm-01-2017-0005
Aryan, M. & Utama, D. N. (2021). Decision Support Model for Evaluating the Performance of Tutor’s Teaching using Moodle. International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, 11(9), 1-11. https://doi.org/10.46338/ijetae0921_01
Baig, M. I., Shuib, L., & Yadegaridehkordi, E. (2020). Big data in education: a state of the art, limitations, and future research directions. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17(1). https://doi.org/10.1186/s41239-020-00223-0
Cabanach, R., Souto-Gestal, A., y Franco, V. (2016). Escala de estresores académicos para la evaluación de los estresores académicos en estudiantes universitarios. Revista Iberoamericana de Psicología y Salud, 7(2), 41-50. https://doi.org/10.1016/j.rips.2016.05.001
Chatti, M.A., Muslim, A., Schroeder, U. (2017). Toward an Open Learning Analytics Ecosystem. En Kei Daniel, B. (eds) Big Data and Learning Analytics in Higher Education. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-06520-5_12
Dobashi, K., Ho, C. P., Fulford, C. P., Grace Lin, M. F. & Higa, C. (2022). Learning pattern classification using moodle logs and the visualization of browsing processes by time-series cross-section. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3, 100105. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100105
Esarey, J.; Valdes, n. (2020). Unbiased, reliable, and valid student evaluations can be still unfair. Assessment and Evaluation in higher Education. https://doi.org/10.1080/02602938.2020.1724875
Guzmán Rincón, A., Barragán Moreno, S., Cala-Vitery, F., & Segovia-García, N. (2022). Dropout in Rural Higher Education: Analysis of Causes from Systemic Thinking. Qualitative Research in Education, 11(2), 118–150. https://doi.org/10.17583/qre.10048
Ji, Y. P., Marticorena-Sanchez, R., Pardo-Aguilar, C., Lopez-Nozal, C. & Juez-Gil, M. (2022). Activity and Dropout Tracking in Moodle Using UBUMonitor Application. IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje, 17(3), 307-317. https://doi.org/10.1109/rita.2022.3191279
Li, Q., Duffy, P. & Zhang, Z. (2022). A Novel Multi-Dimensional Analysis Approach to Teaching and Learning Analytics in Higher Education. Systems, 10(4), 96. https://doi.org/10.3390/systems10040096
Llorent-Bedmar, V. & Cobano-Delgado, V. (2019). Análisis crítico de las encuestas universitarias de satisfacción docente. Revista de Educación, 385, 91-117. https://doi.org/10.4438/1988-592X-RE-2019-385-418
Maldonado-Mahauad, J., Aguilar, B. & Sigua, E. (2021). FlipMyLearning: A Tool for Monitoring and Predicting Learner Behavior in Moodle. 2021 XVI Latin American Conference on Learning Technologies (LACLO). https://doi.org/10.1109/laclo54177.2021.00010
Metabase (s. f.). Business Intelligence, Dashboards, and Data Visualization. https://www.metabase.com/docs/latest/
MOODLE. (2021). Moodle statistics. https://stats.moodle.org/
Moreno, D. R. G., Leal, J. A. S., & Bocanegra-Herrera, C. (2019). Revisión de la implementación de lean six sigma en instituciones de educación superior. Ingeniare: Revista Chilena De Ingenieria, 27(4), 652-667.
Muslim, A., Chatti, M. A., Bashir, M. B., Barrios Varela, O. E. & Schroeder, U. (2018). A Modular and Extensible Framework for Open Learning Analytics. Journal of Learning Analytics, 5(1). https://doi.org/10.18608/jla.2018.51.7
Olarte, Y.J. & Cruz, M. R. (2022). Revisión de algoritmos de Big Data aplicados a la
plataforma educativa Moodle. Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas, 15(5), 57-69
Pérez-Sanagustín, M., Pérez-Álvarez, R., Maldonado-Mahauad, J., Villalobos, E. & Sanza, C. (2022). Designing a Moodle Plugin for Promoting Learners’ Self-regulated Learning in Blended Learning. Lecture Notes in Computer Science, 324-339. https://doi.org/10.1007/978-3-031-16290-9_24
Pito, D., Moreno, E., & Becerra, M. (2020). Bodega de datos con alta capacidad de analisis para el desempeno academico de Universidades/Data warehouse with high capacity for analysis for the academic performance of Universities. Investigación E Innovación En Ingenierías, 8(3), 102.
Rizo Rodríguez, M. (2020). Rol del docente y estudiante en la educación virtual. Revista Multi-Ensayos, 6(12), 28-37. https://doi.org/10.5377/multiensayos.v6i12.10117
Román Mendoza, E. (2020). La evaluación del profesorado universitario en tiempos de pandemia: los sistemas online de gestión de encuestas de satisfacción estudiantil. Campus Virtuales, 9(2), 61-70.
Sánchez Macías, A. & Castañeda Santillán, L. L. (2022). Satisfacción laboral y burnout en personal docente. Retos, 12(24), 230-246. https://doi.org/10.17163/ret.n24.2022.03
Segovia-García, N. y Said-Hung, E.M. (2021). Factores de satisfacción de los alumnos en e-learning en Colombia. Revista Mexicana de Investigación Educativa, 26(89), 595-621. https://cutt.ly/LbUPghi
Segovia-García, N., Said-Hung, E., & García Aguilera, F. J. (2022). Educación superior virtual en Colombia: factores asociados al abandono. Educación XX1, 25(1), 197–218. https://doi.org/10.5944/eduxx1.30455
Sigua, E., Aguilar, B., Pesantez-Cabrera, P., & Maldonado-Mahauad, J. (2020). Proposal for the Design and Evaluation of a Dashboard for the Analysis of Learner Behavior and Dropout Prediction in Moodle. Proceedings of the 15th Latin American Conference on Learning Technologies. LACLO 2020. https://doi.org/10.1109/LACLO50806.2020.9381148
Syahputra, Y. H. & Hutagalung, J. (2022). Superior Class to Improve Student Achievement Using the K-Means Algorithm. SinkrOn, 7(3), 891-899. https://doi.org/10.33395/sinkron.v7i3.1145
Tejada-Escobar, F., Murrieta-Marcillo, R., Villao-Santos, F., & Garzón-Balcázar, J. (2018). Big Data en la Educación: Beneficios e Impacto de la Analítica de Datos. Revista Científica y Tecnológica UPSE, 5(2), 80–88. https://doi.org/10.26423/rctu.v5i2.424
Veliz-Briones, V. F., Alonso-Becerra, A., Fleitas-Triana, M. S. & Alfonso-Robaina, D. (2016). Una gestión universitaria basada en los enfoques de gestión de proyecto y por proceso. Revista Electrónica Educare, 20(3), 1. https://doi.org/10.15359/ree.20-3.23
Xin, X., Shu-Jiang, Y., Nan, P., ChenXu, D. & Dan, L. (2022). Review on A big data-based innovative knowledge teaching evaluation system in universities. Journal of Innovation & Knowledge, 7(3), 100197. https://doi.org/10.1016/j.jik.2022.100197
Zanotti, A., & Pagola, L. I. (2020). Potencialidades y límites para el análisis de datos de sistemas de gestión de aprendizaje. El caso de Moodle. Transdigital, 3(6), 1–23. https://doi.org/10.56162/transdigital145
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