Analítica del aprendizaje y Big Data: heurísticas y marcos interpretativos

Autores/as

  • Daniel Domínguez Facultad de Educación, UNED
  • José Francisco Álvarez Facultad de Filosofía, UNED
  • Inés Gil-Jaurena Facultad de Educación, UNED

Resumen

La capacidad de acceder directamente a informaciones referidas a todo tipo de prácticas sociales mediadas digitalmente y la correspondiente acumulación masiva de los datos, ha situado a la evaluación de los fenómenos sociales en un nuevo terreno que pone en cuestión los modelos analíticos convencionales. La educación es un campo propicio para preguntarse sobre esos movimientos, evaluar su relevancia epistémica y precisar en qué consiste la radicalidad del cambio producido por una nueva capacidad tecnológica. Este artículo contribuye a explicar el impacto de ese nuevo escenario en el terreno de la evaluación del aprendizaje a partir de big data, dando cuenta del cambio en la estructura de las categorías empleadas y desarrollando una nueva aproximación a la analítica del aprendizaje basada en heurísticas.

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Publicado

2016-09-30

Cómo citar

Domínguez, D., Álvarez, J. F., & Gil-Jaurena, I. (2016). Analítica del aprendizaje y Big Data: heurísticas y marcos interpretativos. Dilemata, (22), 87–103. Recuperado a partir de https://dilemata.net/revista/index.php/dilemata/article/view/412000042