Análisis de aprendizaje predictivo (PLA)
Beneficios Modelos Analíticos Para Retención Universitaria
La integración de análisis de aprendizaje predictivo (PLAs) y las intervenciones motivacionales ha mostrado resultados prometedores en el aumento de las tasas de retención estudiantil. Estos modelos ayudan a identificar a los estudiantes en riesgo desde el principio, permitiendo intervenciones dirigidas que han llevado a mejoras estadísticamente significativas en la retención (Herodotou et al., 2020).
Los modelos de análisis de aprendizaje dinámico, que utilizan análisis visual y mapas autoorganizativos, mejoran la personalización de la experiencia del aprendiz, apoyando así los esfuerzos de retención a través de un mejor compromiso y la identificación temprana de los estudiantes en riesgo (de Freitas et al., 2015).
Los modelos estadísticos que analizan las tasas de deserción muestran que comprender demografías específicas como la facultad, género, raza y año de ingreso puede impactar significativamente las estrategias para mitigar la deserción y mejorar la retención (Zewotir & North, 2015).
Técnicas avanzadas como el modelo de memoria a corto y largo plazo bidireccional (BLSTM) y los campos aleatorios condicionales (CRF) en modelos de aprendizaje profundo han demostrado el potencial de predecir la retención de estudiantes con alta precisión, contribuyendo a estrategias de retención proactivas (Uliyan et al., 2021).
El análisis predictivo específicamente dirigido a la deserción de estudiantes de primer año puede aumentar significativamente la retención integrando diversas fuentes de datos y aplicando intervenciones oportunas basadas en modelos predictivos de riesgo (Seidel & Kutieleh, 2017).
| S.No | Título del Artículo (Autor, Año) | Perspectiva del Artículo | Citas |
|---|---|---|---|
| 1 | Cómo pueden los análisis de aprendizaje predictivo y las intervenciones motivacionales aumentar la retención de estudiantes y mejorar el apoyo administrativo en educación a distancia (Herodotou et al., 2020) | El estudio destaca cómo los PLAs combinados con intervenciones motivacionales mejoran significativamente la retención estudiantil en la educación a distancia. | 22 |
| 2 | Fundamentos de los análisis de aprendizaje dinámico: Uso de datos de estudiantes universitarios para aumentar la retención (de Freitas et al., 2015) | Presenta un modelo fundacional que emplea interacciones dinámicas de datos y análisis visual para mejorar la retención estudiantil. | 116 |
| 3 | Análisis de las tasas de deserción y retención utilizando el modelo lineal generalizado (Zewotir & North, 2015) | Un estudio que utiliza modelos estadísticos para identificar factores demográficos clave que afectan las tasas de retención de los estudiantes. | 3 |
| 4 | Modelo de aprendizaje profundo para predecir la retención de estudiantes utilizando BLSTM y CRF (Uliyan et al., 2021) | Demuestra el uso de técnicas avanzadas de aprendizaje profundo para predecir a los estudiantes en riesgo con alta precisión. | 4 |
| 5 | Uso del análisis predictivo para enfocar y mejorar la deserción de estudiantes de primer año (Seidel & Kutieleh, 2017) | Se centra en el uso del análisis predictivo para mejorar el éxito y la retención de los estudiantes de primer año mediante intervenciones dirigidas. | 25 |
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Los modelos analíticos ofrecen a las universidades una herramienta poderosa para mejorar el éxito y la retención de los estudiantes al permitir intervenciones dirigidas y proporcionar información procesable sobre el comportamiento de los estudiantes y los factores de riesgo.
Estos modelos no solo ayudan en la planificación educativa, sino que también aseguran una asignación óptima de recursos, fomentando finalmente un ambiente de aprendizaje de apoyo propicio para el éxito del estudiante.
El análisis de aprendizaje predictivo se refiere al uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para identificar patrones y predecir resultados futuros en el contexto del aprendizaje y la educación.
En el texto resaltado, el Análisis Predictivo del Aprendizaje se menciona como una herramienta o enfoque que puede utilizarse para anticipar el comportamiento y el desempeño de los estudiantes en entornos de educación a distancia. Al analizar varios puntos de datos, como la participación de los estudiantes, los puntajes de las evaluaciones y la información demográfica, Predictive Learning Analytics puede ayudar a los educadores e instituciones a identificar a los estudiantes que pueden estar en riesgo de abandonar o reprobar sus estudios. Intervenciones motivacionales
Las intervenciones motivacionales son estrategias o acciones implementadas para mejorar la motivación, el compromiso y la perseverancia de los estudiantes en sus actividades académicas. En el contexto del texto resaltado, las Intervenciones Motivacionales se mencionan como una forma de aumentar potencialmente las tasas de retención de estudiantes en la educación a distancia.
Estas intervenciones pueden adoptar diversas formas, como mensajes personalizados, retroalimentación, ejercicios de establecimiento de objetivos o comunicación de apoyo, destinados a mantener a los estudiantes motivados y encaminados hacia la finalización de sus estudios. Retención de estudiantes en educación a distancia La retención de estudiantes se refiere a la capacidad de una institución educativa de mantener a los estudiantes matriculados y comprometidos en sus cursos hasta su finalización.
En la educación a distancia, donde los estudiantes pueden enfrentar desafíos adicionales como el aislamiento, la falta de interacción cara a cara y problemas de autorregulación, la retención de los estudiantes se convierte en un factor crítico para el éxito.
El texto resaltado sugiere que al combinar análisis de aprendizaje predictivo e intervenciones motivacionales, las instituciones pueden mejorar potencialmente las tasas de retención de estudiantes en programas de educación a distancia al identificar tempranamente a los estudiantes en riesgo y brindarles apoyo específico para mantenerlos comprometidos y motivados. Mejora del soporte administrativo El Apoyo Administrativo en educación se refiere a los servicios y recursos proporcionados por la institución para ayudar a los estudiantes en su trayectoria académica, tales como consejería, asesoramiento académico y apoyo técnico. Al aprovechar el análisis de aprendizaje predictivo y la implementación de intervenciones motivacionales, las instituciones no solo pueden mejorar los resultados de los estudiantes sino también mejorar la eficacia y eficiencia de los servicios de apoyo administrativo.
El texto resaltado sugiere que estos enfoques pueden conducir a una mejor coordinación entre los equipos académicos y de apoyo, lo que resultará en un enfoque más proactivo y personalizado para el éxito de los estudiantes en la educación a distancia.
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