Actividad 3. Plan de análisis predictivo.

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A continuación se va a desarrollar un plan de análisis predictivo para la realización de un curso piloto online, siguiendo el modelo de análisis predictivo de Ekowo & Palmer. Este curso hacer referencia a un “Diseño de Servicios”, dentro del cual se quiere identificar los estudiantes que más necesitan servicios de asesoramiento, desarrollar material didáctico de aprendizaje adaptativo para personalizar el aprendizaje y aumentar el volumen de personas inscritas al curso. 

En este plan, se pretende contestar a las siguientes preguntas: 

-      ¿Cuáles son las motivaciones de los estudiantes para su participación en este curso?
-      ¿Qué estudiantes son los que necesitan apoyo? 
-      ¿Por qué abandonan el curso algunos alumnos?
-      ¿Cuáles son los materiales que podemos utilizar a lo largo del curso?
-      ¿Estamos llevando a cabo una metodología adecuada y adaptada a cada individuo?

De manera que lo objetivos a desarrollar y sus indicadores de logro (KPIs) son los siguientes: 

OBJETIVO 1. Conocer las motivaciones a partir de las cuales los alumnos deciden participar en el curso. 
   - KPI1: Establecer rangos según la motivación del alumnado: hobby / aprendizaje / para su curriculum /forma parte de otra formación específica. 
   - KPI2: Nº de alumnos en cada uno de esos rangos. 

OBJETIVO 2. Averiguar quienes son aquellos estudiantes que necesitan apoyo.
- KPI3: Nº alumnos que desarrolla las actividades obligatorias. 
- KPI4: Nº alumnos que desarrolla las actividades complementarias.
- KPI5: Alumnos que entregan las tareas propuestas.

OBJETIVO 3.  Reducir la tasa de abandono del curso. 
-      KPI6: Porcentaje de alumnos que accede regularmente a la plataforma. 
-      KPI7: Tiempo de estancia en cada actividad por parte de los alumnos.
-      KPI8: Evolución de las tasas de participación de cada alumno.
-      KPI9: Porcentaje de alumnos que abandona el curso.  

OBJETIVO 4. Identificar el material adecuado a partir del cual se puede trabajar a lo largo del curso. 
-      KPI10: Nº alumnos que participa en los chats y foros. 
-      KPI11: Nº alumnos que accede al material complementario y al obligatorio. 
-      KPI12: Utilización del material en diferentes formatos por parte de los alumnos. 
-      KPI13: Valoración por parte del alumno del fácil acceso a los materiales. 

OBJETIVO 5. Desarrollar una metodología adecuada y adaptada a cada individuo. 
-      KPI14: Nº de alumnos que realiza las entregas.
-      KPI15: Ratio de aciertos/fallos en las actividades propuestas.
-      KPI16: Valoración de la metodología por parte de los alumnos. 


REFERENCIAS:

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



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