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Wikipedia:Proyecto educativo/Fundamentos tecnológicos del e-learning 2020-21 (II)/Aula 2/Grupo 5

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Integrantes del grupo y tema[editar]

A continuación debéis indicar los cuatros nombres de usuario que tenéis cada miembro del grupo, para que podamos controlar vuestras ediciones y ayudaros. Debéis sustituir los usuarios de ejemplo con el usuario de cada componente del grupo:

Tema escogido por el grupo: Aprendizaje Adaptativo

Acuerdos y fases para la elaboración de un artículo en la Wikipedia[editar]

Una vez establecido el grupo de trabajo en torno a una temática de interés común, a continuación se muestran las indicaciones para el establecimiento explícito de acuerdos entre los integrantes y la atribución de responsabilidades según las diferentes fases del trabajo:

  1. Fase de acuerdos iniciales. Distribución del trabajo entre los participantes del grupo, estableciendo los roles de cada uno, las tareas a realizar y su temporización. Primer acuerdo sobre los elementos del artículo a modificar y/o completar en el espacio de “Taller”.
  2. Fase de documentación sobre la temática. Incluye la profundización sobre la temática mediante una búsqueda e identificación de fuentes relevantes.
  3. Fase de análisis y síntesis individual de la información de relevancia a ser incorporada en el artículo. Esta redacción puede realizarse de manera privada o directamente en el “Taller” para que todos los integrantes del grupo puedan ir haciendo un seguimiento del avance del artículo.
  4. Fase de publicación en el taller de todas las secciones/párrafos del artículo acordados por cada uno de los participantes. Se debe utilizar la “Lista de control” para verificar que se respetan los criterios formales de publicación de la Wikipedia.
  5. Fase de revisión. En base a una versión cuasi definitiva del artículo, cada participante del grupo debe realizar una revisión general para asegurar que el texto respeta una estructura, estilo y lenguaje coherentes y que los contenidos han sido desarrollados en su totalidad. Cuando todos los miembros del grupo hayan revisado y verificado la información aportada, se podrá rellenar el documento “Lista de control”, para entregar al docente vía correo electrónico con las explicaciones necesarias en cada casilla. Con este documento, el profesor podrá indicar al grupo las mejoras a realizar antes de la entrega.
  6. Fase de verificación. Cuando se realicen los cambios indicados por el docente y se disponga de la versión definitiva, se deberá escribir nuevamente al profesor para pedir su autorización para publicar.
  7. Fase de publicación. Una vez recibida la autorización del profesor, se puede proceder a la publicación en Wikipedia párrafo a párrafo, no todo a la vez.
Tarea Responsable Semana 1 Semana 2 Semana 3 Semana 4
Seguimiento del trabajo en grupo (monitorear y alertar posibles retrasos) Todos Viernes 12/03 Viernes 19/03 Viernes 26/03 Viernes 02/04
Elementos del artículo a modificar Todos Miércoles 10/03
Documentación Todos de manera individual Sábado 20/03
Análisis y síntesis Todos de manera individual Sábado 20/03
Publicación en el taller Todos Sábado 20/03
Revisión Todos Sábado 27/03
Verificación Todos Sábado 27/03
Notificación al profesor Mónica Escobar Sábado 27/03
Publicación en Wikipedia Jacqueline Pinto Sábado 03/04

Edición del texto a integrar en el "tema" seleccionado de Wikipedia[editar]

Historia[editar]

El aprendizaje adaptativo o tutoría inteligente tiene su origen en los avances de la inteligencia artificial y comenzó a ganar popularidad en la década de 1970. En ese momento, era comúnmente aceptado que los ordenadores, con el tiempo, alcanzarían la capacidad humana de la adaptabilidad. En el aprendizaje adaptativo, la premisa básica es que la herramienta o el sistema será capaz de adaptarse al método de aprendizaje del estudiante/usuario, lo que resulta una mejor y más eficaz experiencia de aprendizaje para el usuario. Ya en los años 70 la principal barrera fue el coste y el tamaño de los equipos, lo que hace impracticable la aplicación generalizada. Otro obstáculo en la adopción de sistemas inteligentes tempranos era que las interfaces de usuario no eran propicias para el proceso de aprendizaje. El inicio de los trabajos en los sistemas de aprendizaje adaptativo e inteligente por lo general se remonta al sistema escolar que ofrece el aprendizaje adaptativo para el tema de la geografía de América del Sur.[1]​ Un número de otros sistemas innovadores apareció en los cinco años siguientes. Una buena cuenta de los primeros trabajos sobre el aprendizaje adaptativo y sistemas inteligentes de tutoría se puede encontrar en el clásico libro Sistemas de Tutoría Inteligente.[2]​

En 1905, el psicólogo Alfred Binet y su socio Théodore Simon publicaron una escala por niveles que abarcaba de los 3 a los 13 años en la cual, a través de la correcta realización de una serie de pruebas se iba pasando de nivel y así conseguían determinar la capacidad del niño.[3]​ En 1960 surgió en la Universidad de Illinois el Programmed Logic Automated Teaching Operations (PLATO), es considerado como el pionero en realizar un proceso de enseñanza por computadora.[4]​

Aprendizaje adaptativo en la era de las TIC[editar]

La capacidad para guardar y comparar información, las Tecnologías de la Información y la Comunidación admiten la creación de caminos en el aprendizaje para el alumnado, ajustando datos por el ejercicido del alumno con información estadística, generando patrones y respuestas desde el estudio del grado de validez y ritmo con la que el discente complementa las actividades. También, por su naturaleza en Internet, el aprendizaje adaptativo digital del actual siglo puede mejorar en la pedagogía programada. De esta manera, como se observa en el programa LearnSmart, que usa el libro digital del estudiante para organizar su trayecto educativo, o Knewton, que organiza el trayecto educativo a la vez que es usado en tiempo real por el alumno, los métodos de aprendizaje adaptativos estudian de los alumnos para personificar su educación. [5]​

Gracias a la portabilidad de los dispositivos relacionados con las TIC, el aprendizaje adaptativo puede utilizarse tanto dentro como fuera de la clase mediante la propuesta Bring Your Own Device (BYOD), que consiste en emplear los dispositivos tecnológicos de los discentes como herramientas de aprendizaje en clase.[5]​ Un ejemplo de ello es el M-learning, que tiene la ventaja del acceso en cualquier momento y lugar, además de permitir añadir la realidad aumentada en el proceso de aprendizaje adaptativo.

La llegada de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones crea un panorama de continuo cambio, donde la adaptación e innovación son los pilares fundamentales. La utilización de estas herramientas contribuye a que el proceso de Enseñanza-aprendizaje sea más colaborativo, interactivo y flexible a partir de la aplicabilidad que se alcanza con la personalización de la enseñanza, (aprendizaje adaptativo). Las TIC aportan a la educación aspectos innovadores, lo que supone una mejora en la calidad de las formas de aprender y enseñar.

Las TIC junto con el aprendizaje adaptativo nos ofrecen la oportunidad de transformar la enseñanza tradicional, pasiva y centrada en la transmisión de conocimientos, el profesor y la clase, en otro tipo de educación más personalizada, participativa, centrada en el objetivo de conseguir aprendizajes diversos y significantes para cada estudiante.[6]​

Aprendizaje a distancia[editar]

Los sistemas de aprendizaje adaptativo pueden ser implementados en Internet para su uso en la enseñanza a distancia y la colaboración en grupo, por ello, la educación a distancia está incorporando aspectos de este modelo. Los sistemas iniciales de educación a distancia proporcionaban información automatizada a los estudiantes, a los que se hacían preguntas preseleccionadas de un banco de preguntas. Sin embargo, esta estrategia carece de la orientación que los profesores pueden proporcionar al alumno. Las tendencias actuales en la enseñanza a distancia requieren el uso de aprendizaje adaptativo para implementar el comportamiento dinámico inteligente en el entorno de aprendizaje.

Durante el tiempo que un estudiante pasa aprendiendo un nuevo concepto, se prueban sus capacidades y se crean bases de datos de seguimiento de su progreso. Los sistemas de enseñanza a distancia de última generación tienen en cuenta las respuestas de los estudiantes y se adaptan a sus capacidades cognitivas, con base en el concepto de andamiaje cognitivo. Este se refiere a la capacidad de un sistema de aprendizaje automático para crear un camino cognitivo de evaluación, de menor a mayor, en función de las capacidades demostradas por el estudiante.[7]​ Una aplicación actual y exitosa del aprendizaje adaptativo en la educación a distancia basada en la Web, es el motor Maple de WebLearn, de la Universidad RMIT, el cual es tan avanzado que proporciona la evaluación de los problemas planteados a los estudiantes, incluso si las preguntas no tienen una respuesta única.[8]​

El aprendizaje adaptativo puede facilitar la colaboración en grupo en los entornos de aprendizaje a distancia, además de las ya conocidas como son los foros o los servicios de intercambio de recursos, por ejemplo a través de la agrupación automatizada de usuarios con los mismos intereses, y la personalización de enlaces a fuentes de información basado en los intereses declarados por el usuario o sus hábitos de navegación.[9]​ Las plataformas LMS son un gran recurso para facilitar la cooperación en el aula virtual. Según Brandon Hall, las herramientas síncronas, como son los chats, videoconferencias o la pizarra electrónica, permiten la interacción instantánea, que es lo más parecido a un aula presencial. Por su parte, las herramientas asíncronas, como son los foros de discusión, los blogs o el correo electrónico, establecen una interacción diferida, y por lo tanto, pueden utilizarse en cualquier momento. [10]​

Aprendizaje adaptativo como inclusión en diferentes contextos socio-culturales[editar]

El aprendizaje adaptativo hace frente a las desigualdades en el acceso, uso y conocimiento, en un sentido más amplio que el de las tecnologías de la comunicación digital y la llamada sociedad de la información.[11]​

La inclusión social mediante el aprendizaje adaptativo y las TIC tiende a cerrar la brecha, muy abierta sobre todo en zonas de poblaciones más aisladas, conflictivas, o desfavorecidas; y en personas en situación de discapacidad. Un elemento fundamental para cerrar dicha brecha es “abrir” las vías de comunicación electrónica para acceder a la tecnología libre. El propósito es que todo el mundo acceda a las tecnologías y a Internet para poder servirse de esa formación.[12]​

El aprendizaje adaptativo se refiere a un proceso caracterizado porque los alumnos diseñan su estructura de interacciones y mantienen el control sobre las diferentes decisiones que repercuten en su aprendizaje. De igual manera se adapta y cubre todas y cada una de nuestras necesidades (económicas, personales, territoriales). Según un estudio, los usuarios adaptan consciente o inconscientemente la tecnología a sus vidas, a los contextos en los que viven, a sus situaciones sociales, culturales y afectivas. De forma recíproca la tecnología es maleable a las situaciones citadas anteriormente.[12]​

Aprendizaje adaptativo[editar]

El aprendizaje adaptativo es un procedimiento educativo que utiliza los algoritmos informáticos para organizar la interacción con el alumnado y ofrecer recursos personalizados y actividades de aprendizaje para abordar las necesidades específicas de cada alumno. Las computadoras adaptan la presentación de material educativo de acuerdo a estas necesidades con base en sus respuestas a las preguntas, tareas y experiencias que realiza. La tecnología de aprendizaje adaptativo abarca aspectos derivados de diversos campos de estudio, incluyendo la informática, la educación, la psicología y la ciencia del cerebro.

Ha sido parcialmente impulsado por el reconocimiento de que el aprendizaje hecho a la medida no se puede lograr a gran escala utilizando los enfoques tradicionales, basado en aproximaciones no adaptativas. Los sistemas de aprendizaje adaptativo tratan de transformar al aprendiz de receptor-pasivo de la información, a colaborador en el proceso educativo. La principal aplicación de los sistemas de aprendizaje adaptativo está en la educación, pero otro uso frecuente es en la formación empresarial. Han sido diseñados como aplicaciones para ordenadores, aplicaciones web, y ahora se están introduciendo en los programas en general.[13]​

A la hora de implementar el aprendizaje adaptativo existen dos tendencias claramente diferenciadas aunque no excluyentes: [14]​

  • Impulsado por el contenido: Se fundamentan en la monitorización del desempeño, las interacciones y los metadatos que generan los estudiantes al trabajar los contenidos. Esta información se relaciona con los objetivos de aprendizaje mostrando los resultados al profesor quien puede con base en ellos ajustar o modificar el proceso de enseñanza aprendizaje.
  • Impulsado por la evaluación: El propio sistema adaptativo adapta los recursos, técnicas, metodología y nivel a sus necesidades en tiempo real, con base en la información recabada de la actuación del estudiante y sin la necesidad de que intervenga un profesor.

Evaluación[editar]

La evaluación adaptativa es una prueba interactiva por computadora que administra las preguntas o problemas a resolver de manera eficiente con base en el nivel de desempeño del estudiante.[15]​

El método de evaluación que más se adapta al aprendizaje adaptativo es la evaluación orientada al aprendizaje. Este tipo de evaluación, en lugar de centrarse en el resultado (conocimientos) se centra en el proceso de adquisición de los mismos (aprendizaje) para ofrecer a los alumnos una experiencia de aprendizaje totalmente personalizada y mejorar el mismo. Según Carless, este tipo de evaluación se basa en tres principios:

  1. La evaluación de las tareas debe diseñarse para estimular prácticas correctas de aprendizaje entre los estudiantes. La evaluación debe involucrar activamente a los estudiantes, mediante criterios de calidad sobre el propio rendimiento y el de los pares.
  2. La retroalimentación de la evaluación debe ser oportuna, de tal manera que provea apoyo en los aprendizajes actuales y futuros.
  3. La evaluación, además de centrada en el aprendizaje, debe ser formativa, pues el aprendizaje adaptativo incluye técnicas de personalización que permiten detectar cambios en los conocimientos de los alumnos, así como posibles errores y necesidades que deben tomarse en cuenta durante el proceso de enseñanza-aprendizaje para adaptar y encaminar el mismo hacia la consecución de los objetivos de manera adecuada y adaptada a las necesidades de los alumnos.[16]​

La medición del progreso del estudiante es un elemento fundamental de la evaluación adaptativa. Los modelos de aprendizaje adaptativo impulsados por la evaluación se basan en sistemas adaptativos computarizados. Estos sistemas cuentan con mecanismos para extraer los ítems de evaluación de un banco de preguntas, y una vez que el estudiante responde, comparan la respuesta contra una escala de medición común y seleccionan nuevas preguntas. Además del proceso de evaluación de respuestas, cuentan con un proceso para finalizar la prueba y emitir un reporte con las puntuaciones obtenidas y las necesidades del estudiante. El proceso de evaluación adaptativa consta entonces de dos etapas básicas: la selección de preguntas con la que se determina cuáles son más acordes al desempeño del estudiante y la estimación de puntuación, que utiliza las respuestas previas para estimar el rendimiento del estudiante y con base en este seleccionar las preguntas posteriores más adecuadas. [17]​

Analíticas de aprendizaje[editar]

Las analíticas de aprendizaje consisten en la recogida, medición, análisis y obtención de información a partir de datos recogidos de estudiantes y sus contextos. Su propósito es entender y optimizar tanto el aprendizaje como el entorno en el que se lleva a cabo.[18]​

De esta forma, se pretende conocer el nivel de implicación y participación del alumno. A partir de estos datos, se puede actuar para ayudar al alumnado e intervenir de forma preventiva durante el proceso de aprendizaje. Asimismo, permiten desarrollar un aprendizaje más personalizado con experiencias educativas más prácticas y efectivas. [19]​

Tenemos por un lado, la enseñanza analítica que examina dichos diseños educativos (actividades de aprendizaje, evaluaciones, cuestionarios, foros y recursos en general); y por otro, el aprendizaje analítico que está enfocado en la medición, recopilación y análisis de toda la información obtenida de los estudiantes.[20]​

Así mismo, entre las competencias digitales que deben tener los docentes que utilicen el aprendizaje adaptativo sobresale la competencia analítica. [21]​

Recogida de datos[editar]

La fuente principal de recogida de datos es el entorno virtual de aprendizaje donde el estudiante deja una huella digital cada vez que interactúa en foros, consulta calendarios o materiales educativos. También pueden recogerse datos de otras fuentes donde queda registro como los sistemas de información del estudiante, bibliotecas, tarjetas de acceso a diferentes espacios de un campus universitario o las conexiones a redes wifi institucionales.[22]​

La estructuración de sistemas en línea permiten compilar la información por parte de los discentes en formado de estadística, respuestas predestinadas, patrones de aprendizaje ya formados y cálculos para ejecutar esta información e identificar puntos fuertes y débiles. Se tiene en cuenta tanto las respuestas como la manera de interactuar del alumno o el tiempo que dedica en realizar las actividades o expresar sus dificultades.[23]​

Entre los niveles de ejecución de la recolección de datos analíticos en el aprendizaje tenemos:[24]​

  • Nivel 1 - Explicar. Visualización descriptiva de los datos recolectados para el cumplimiento de los objetivos.
  • Nivel 2 - Diagnosticar. Análisis de las visualizaciones y resultados para la extracción de conclusiones y generar diagnósticos.
  • Nivel 3 - Predecir. En un tiempo futuro se realiza la interpretación del análisis a través algoritmos estadísticos predictivos que brindan a los docentes evidencias de comportamientos sospechosos o no deseados sobre el aprendizaje.
  • Nivel 4 - Prescribir. Interpretación de las predicciones o análisis para tomar acciones como prevenir y modificar la estrategia de enseñanza-aprendizaje para el correcto cumplimiento de sus objetivos.

Uso de datos y aprendizaje adaptativo[editar]

La utilización de las analíticas de aprendizaje tiene un gran potencial en el desarrollo e introducción del aprendizaje adaptativo, entendido como un aprendizaje ofrecido a escala donde los estudiantes son dirigidos a materiales educativos en base a sus interacciones previas con tareas y contenidos relacionados.[22]​En relación a este tema, se observa además que a medida que los estudiantes son más conscientes de su cesión de datos educativos, demandan una mayor personalización de aprendizaje del mismo modo que se produce en otros sectores. Este aprendizaje adaptativo no solo se ajusta a las preferencias de aprendizaje o competencias individuales, sino que facilita la integración con el estilo de vida del estudiante, siendo la tecnología portátil un elemento clave.[25]​

De esta manera, la plataforma crea un camino de aprendizaje específico para el estudiante. Además, al ser plataformas digitales, permiten comparar datos de los alumnos que ayudan a crear nuevas pautas, de manera que el sistema personaliza y concreta los resultados y permite restablecer sus características.[23]​

En la actualidad existe un creciente interés mundial por el uso de análisis del aprendizaje y las tecnologías del aprendizaje adaptativo en la mejora del sistema educativo. El éxito de los sistemas de aprendizaje adaptativo dependen en gran parte de los datos recogidos acerca de las aptitudes y actuaciones de los estudiantes, así como de su analítica de clics. Estos datos son una gran ayuda para los educadores, porque permiten analizar cómo se utilizan sus materiales educativos y comprobar su efectividad. Además pueden ser agregados y combinados con otro tipo de datos educacionales, proveyendo de una información muy valiosa a instancias educativas más altas, desde directores de programas hasta autoridades y gobiernos.[26]​ [27]​

Tutorial Adaptativo[editar]

Permite a los docentes establecer una comunicación fluida e inmediata hacia los discentes que conforman los grupos. Este proceso de retroalimentación permite la contextualización del proceso de enseñanza y aprendizaje y mejor de forma inmediata aquellas dificultades y aspectos deficientes que van surgiendo. Se parte de tres premisas organizativas:[28]​

  • Retroalimentación: durante el planteamiento de los diferentes proyectos en los cuales engloban tareas y actividades.
  • Ordenación y estructuración: se basa en el establecimiento de rutinas por parte de los discentes.
  • Análisis de los docentes: es una valoración continua del proceso.

Con la consolidación del aprendizaje adaptativo, la tutoría también sufre una transformación llevándose a cabo por medio de sistemas inteligentes. Estos sistemas son llamados sistemas de tutoría inteligente (STI). Todos los STI comparten la misma meta: ofrecer servicios de tutoría para dar soporte al aprendizaje. [29]​ Sin embargo, varían mucho en cuanto a su arquitectura, las técnicas pedagógicas utilizadas, en otros aspectos. [30]​

Los STI implementan estrategias de tutoría y aprendizaje a través de una combinación de las TIC y la IA, proporcionando un aprendizaje personalizado sin requerir la intervención constante de una persona experta. Tal y como John Self (1970) expresó: "Un sistema de tutoría por ordenador debe tener una representación de a quién se enseña, qué se enseña y cómo se enseña"[31]​.

Estructura y Arquitectura[editar]

Un STI podría utilizar cualquier estructura siempre que cumpla el objetivo de una tutoría inteligente y eficaz. Sin embargo, la estructura de un sistema de tutoría inteligente tiene en cuenta los 4 componentes esenciales del aprendizaje adaptativo.

Con una estructura clara, a lo largo de los años han surgido arquitecturas de sistemas que consideran uno o más de los componentes. Las arquitecturas más conocidas son[32]​:

  1. ↑ J. R. Carbonell (1970). "AI in CAI: An artificial intelligence approach to computer aided instruction". IEEE Transactions on Man-Machine Systems. MMS-11 (4): 190–202. doi:10.1109/TMMS.1970.299942.
  2. ↑ Derek Sleeman; John Seely Brown, eds. (1982). Intelligent tutoring systems. Academic Press.
  3. ↑ Binet, A. «Binet's IQ quest» (en inglés). L'Année Psychologique. Consultado el 6 de abril de 2019. 
  4. ↑ Seoane Pardo, Antonio; García Peñalvo, Francisco J. «De la Enseñanza Asistida por Ordenador (EAO) a la formación online. Algunos hitos significativos». Grupo de Investigación en interAcción y eLearning (GRIAL). Consultado el 7 de abril de 2019. 
  5. ↑ a b «El aprendizaje adaptativo. Una educación personalizada a través de las TIC». Planeta. 2019. Consultado el 13 de octubre de 2019. 
  6. ↑ Martínez, Sánchez (2008). Modelo para diseñar sistemas de Enseñanza -aprendizaje inteligentes utilizando el razonamiento basado en casos. p. 140. 
  7. ↑ "Cognitive scaffolding for a web-based adaptive learning environment". Consultado el 17 de Agosto, 2008.
  8. ↑ "Addressing Different Cognitive Levels for On-line Learning" (PDF). Consultado el 17 de Agosto, 2008
  9. ↑ "Towards web-based adaptive learning communities" (PDF). Consultado el 17 de Agosto, 2008.
  10. ↑ Pineda Martínez, Paula; Castañeda Zumeta, Aitor (Diciembre 2013). «Los LMS como herramienta colaborativa en educación». Actas – V Congreso Internacional Latina de Comunicación Social – V CILCS. 
  11. ↑ Lorca Abad (2013). Exclusión digital y límites de la comunicación mediada. pp. 111-123. 
  12. ↑ a b Romanut, González y Madot (2016). Asistente virtual para la utilización de herramientas de trabajo colaborativo en entornos educativos en línea. 
  13. ↑ Brusilovsky, Peter (2003). "Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems". International Journal of Artificial Intelligence in Education 13 (2–4): 159–172.
  14. ↑ Morillo Lozano, Maria del Carmen (2016). «Aprendizaje adaptativo». Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática. Consultado el 18 de octubre de 2019. 
  15. ↑ «Aprendizaje y Evaluación Adaptativos». Reporte EduTrends: 3-5. Julio 2014. Consultado el 15 de marzo de 2021. 
  16. ↑ González, Marcela; Benchoff, Delia; Huapaya, Constanza; Remon, Cristian (Junio 2017). «Aprendizaje Adaptativo: Un Caso de Evaluación Personalizada». Rev. iberoam. tecnol. educ. educ. tecnol (19): 65-72. Consultado el 12 de octubre de 2020. 
  17. ↑ «Aprendizaje y evaluación adaptativos». laedu.digital. Consultado el 13 de marzo de 2020. 
  18. ↑ Siemens, George; Gasevic, Dragan (2012). «Guest editorial-Learning and knowledge analytics». Educational technology and society (en inglés) (Guest editorial) (15): 1-2. Archivado desde el original el 5 de abril de 2019. Consultado el 5 de abril de 2019. 
  19. ↑ García Aretio, Lorenzo (2017). «Educación a distancia y virtual: calidad, disrupción, aprendizajes adaptativo y móvil.». RIED. Revista iberoamericana de Educación a Distancia. Consultado el 19 de octubre de 2019. 
  20. ↑ González Lerma, L., & Lugo Silva, C. (2020). Fortalecimiento de la práctica docente con Learning Analytics: estudio de caso. (Español). Revista Praxis & Saber, 11(25), 227. Página 236
  21. ↑ González Lerma, L., & Lugo Silva, C. (2020). Fortalecimiento de la práctica docente con Learning Analytics: estudio de caso. (Español). Revista Praxis & Saber, 11(25), 227. Página 238-240.
  22. ↑ a b Sclater, N; Mullan, J; Peaswood, A. Learning analytics in higher education: a review of UK and International practice (en inglés). Jisc. Consultado el 5 de abril de 2019. 
  23. ↑ a b «El aprendizaje adaptativo en diez preguntas». Planeta. 2019. Consultado el 13 de octubre de 2019. 
  24. ↑ Santiago, R. y Amo, D. (2017). Learning analytics: la narración del aprendizaje a través de los datos. Barcelona, España: Editorial UOC. Página 62-63.
  25. ↑ From bricks to clicks:the potential of Data and Analytics in higher education (en inglés). Policy connect. 2016. Consultado el 6 de abril de 2019. 
  26. ↑ Sclater, N.; Mullan, J.; Peaswood, A. (2016). Learning analytics in higher education: a review of UK and International practice (en inglés). Jisc. Consultado el 5 de abril de 2019. 
  27. ↑ "A. Tarhini, K. Hone, X. Liu" ("2014"). "Computers in Human Behavior: The impact of Technology on College Student Study Habits". Elsevier. 
  28. ↑ Torres Bohórquez, Ángel Yesid (17 de enero de 2019). «aprendizaje y evaluación adaptativo». Consultado el 20 de octubre de 2019.
  29. ↑ Nkambou, Roger; Bourdeau, Jacqueline; Mizoguchi, Riichiro (de de 2010). «Introduction: What Are Intelligent Tutoring Systems, and Why This Book?». Advances in Intelligent Tutoring Systems 308: 1-12. doi:10.1007/978-3-642-14363-2_1. Consultado el 16 de marzo de 2021. 
  30. ↑ Sanjay, Singh; Vikram, Singh (Septiembre de 2020). «DEVELOPMENTS IN INTELLIGENT TUTORING SYSTEMS 2010-2020». Journal of Critical Reviews (7): 1. ISSN 2394-5125. doi:10.31838/jcr.07.09.337. Consultado el 18 de marzo de 2021. 
  31. ↑ Nkambou, Roger; Bourdeau, Jacqueline; Mizoguchi, Riichiro (de de 2010). «Introduction: What Are Intelligent Tutoring Systems, and Why This Book?». Advances in Intelligent Tutoring Systems 308: 1-12. doi:10.1007/978-3-642-14363-2_1. Consultado el 16 de marzo de 2021. 
  32. ↑ Graf von Malotky, Nikolaj Troels; Martens, Alke (de de 2020). «General ITS Software Architecture and Framework». Intelligent Tutoring Systems 12149: 17-22. doi:10.1007/978-3-030-49663-0_3. Consultado el 19 de marzo de 2021. 
  33. ↑ Graf von Malotky, Nikolaj Troels; Martens, Alke (de de 2020). «General ITS Software Architecture and Framework». Intelligent Tutoring Systems 12149: 17-22. doi:10.1007/978-3-030-49663-0_3. Consultado el 19 de marzo de 2021. 
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