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**ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE (A.A)Y LA IINTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A),…
**ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE (A.A)Y LA IINTELIGENCIA ARTIFICIAL (I.A)
Definición de IA
Campo de la informática que crea sistemas capaces de realizar tareas humanas como aprender, razonar, percibir y decidir.
**Definición de A.A
Medición, recopilación, análisis e informe de datos sobre estudiantes y sus contextos, con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje y el entorno educativo (SoLAR, 2025).
TIPOS DE ANALÍTICA
• Google Colab, Data Studio, LMS con analíticas.
• Pandas / MySQL.
• IA: Sistemas de tutoría inteligente, chatbots educativos, plataformas adaptativas.
RELEVANCIA EDUCATIVA
:star:
•
AA: Monitorear progreso, detectar emociones, predecir rendimiento, facilitar retroalimentación.
• IA: Personaliza el aprendizaje, automatiza tareas administrativas, potencia metodologías activas mediante simulaciones, RA y plataformas adaptativas.
TÉCNICAS:
• A.A: Estadística, minería de datos, machine learning, dashboards en LMS.
• IA aplicada en educación: tutores inteligentes, procesamiento de lenguaje natural, plataformas adaptativas.
CONSIDERACIONES ÉTICAS
.
Privacidad y protección de datos sensibles de los estudiantes.
• Transparencia y reducción de sesgos algorítmicos para garantizar equidad y confianza.
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Ejemplos aplicados al contexto educativo
• Aula: detección de estudiantes con dificultades → alerta al docente.
• Institución: analítica de notas y asistencia para mejorar la planificación.
• Modalidad virtual: plataformas adaptativas que recomiendan contenidos personalizados.
REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS
Cukurova (2025); Romero & Ventura (2024); Alfredo et al. (2023)
SIMILITUDES Y DIFERENCIAS
• AA proporciona información y descripción
. IA actúa y personaliza soluciones.
• Ambas pueden integrarse en sistemas híbridos que mejoran la enseñanza y el aprendizaje.