Learning Analytics: A Systematic Literature Review

Abstract

Context: Learning analytics is considered as the third wave in educational technology and it is a new and promising field of study. This study was conducted to clarify benefits and challenges of learning analytics in education. Methods: Cooper's systematic literature review was used as the research method. This method has five steps as follows: a) formulation of the problem, b) collection of data, c) evaluation of the appropriateness of the data, d) analysis and interpretation of relevant data, and e) organization and presentation of the results. Based on the study selection process, 36 articles were finally selected to be analyzed. Results: The results showed that ethics and privacy were one of the most important challenges of learning analytics in education along with the lack of attention to theoretical foundations and scope and quality of data. The results also showed that learning analytics could bring remarkable benefits for education, such as increased engagement of students, improvement of learning outcomes, identification of students at risk, providing real-time feedback, and personalization of learning. Conclusions: Based on the results, it can be concluded that learning analytics offer new insights in education, however, there are ethical, educational, and technical issues in the use of learning analytics in education.

Deployment of a Generic Method in the Design of Digital Learning Environments Using a Collaborative Authoring Tool

“…With the new analyzed data, we could provide a formative feedback to both participants of the process (Banihashem, S & al., 2018). First, the trainer.…”

Analítica del aprendizaje y las neurociencias educativas: nuevos retos en la integración tecnológica

“…Similarmente, Baker y Siemens en Banihashem et al (2018) señalan que la creciente cantidad de datos educativos analizables es uno de los factores que condujeron a la aparición de LA. En efecto, recientemente se han publicado artículos con datos de decenas de miles de estudiantes; el tamaño y la disponibilidad de estos conjuntos de datos es el principal incentivo en favor del desarrollo de los estudios sobre LA.…”

“…En ese mismo evento, Banihashem et al (2018) indican que se recibieron aportaciones de analíticas de datos sobre la medición, recopilación, análisis e informes de datos sobre los estudiantes y sus contextos. Contribuciones que fueron presentadas con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje.…”

“…Así lo demuestra Stewart (2017), al enfocarse en realizar LA, con el fin de emplear una técnica para modelar y generar perfiles de alumnos, así como la de abrir el medio para formular un aprendizaje personalizado y adaptable. Banihashem et al (2018) describen que, normalmente para los procesos de LA, los datos provienen de las interacciones con los sistemas, permitiendo arrojar datos durante el tiempo en que el alumno participa e, inclusive, cuando el alumno deja de usar contenidos. En dicha investigación los autores señalan, que el principal argumento de valor de LA es el tamaño de los datos, en referencia no solo a la cantidad de estudiantes analizados, sino a la cantidad y variedad de datos puntuales producidos por los estudiantes al interactuar con sistemas.…”

“…Esas huellas permiten formular las analíticas de los aprendizajes, proporcionando nuevas perspectivas para la mejora del aprendizaje y de la enseñanza a través de recursos tecnológicos (Tseng et al, 2014). Banihashem et al (2018), en base al National Research Council (2013), proponen que existen tres razones adicionales por las cuales el tamaño y la variedad de datos son la base de la verdadera analítica del aprendizaje. La primera de ellas es, que cuanto mayor sea el número de estudiantes, se podrá proponer una forma verdadera de generalización de hallazgos.…”