Resumo

MINAN-OLIVOS, Guillermo Segundo; DIOS-CASTILLO, Christian Abraham; CARDOZA-SERNAQUE, Manuel Antonio  e  PULIDO-JOO, Luis Alexander. Web analytics para desarrollar un entorno de learning analytics y su relación con el rendimiento académico en cursos virtuales. Innovaciones Educativas [online]. 2021, vol.23, n.spe1, pp.86-94. ISSN 2215-4132.  http://dx.doi.org/10.22458/ie.v23iespecial.3615.

El objetivo de la presente investigación fue demostrar cómo a partir de la web analytics se puede extraer información relevante para desarrollar un entorno de learning analytics en cursos virtuales e implementar métricas correlacionadas al rendimiento académico. En ese sentido, la metodología presentó un diseño de investigación no experimental, con alcance descriptivo correlacional y una recolección de datos longitudinal. La población estuvo conformada por estudiantes de primer ciclo de un curso de investigación académica en modalidad asincrónica y la muestra estuvo representada por 59 personas estudiantes. La información recopilada comprendió datos generados por cada estudiante en tres aspectos: visitas a páginas dentro del curso, participaciones en actividades del curso (foros, tareas, cuestionarios, etc.) y las calificaciones. Los resultados mostraron el siguiente comportamiento promedio de los estudiantes: 3809 visitas por semana, 563 visitas diarias, 143 participaciones por semana y 21 participaciones diarias. Al relacionar las métricas web con el rendimiento académico (calificaciones) se obtuvieron los siguientes valores, correspondientes a la rho de Spearman: 0.628 (p<0.00) entre visitas y calificaciones y 0.638 (p<0.00) entre participaciones y calificaciones. Finalmente, se pudo concluir que las métricas basadas en la web analytics son una fuente primaria para iniciar el desarrollo de un entorno asociado a la learning analytics; asimismo, se mostró una relación directamente proporcional de las métricas web con el rendimiento académico.

Palavras-chave : educación a distancia; aprendizaje en línea; evaluación del estudiante; comportamiento del alumno; analítica web; analítica de aprendizaje.

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