Las analíticas de aprendizaje son los procedimientos de almacenamiento, gestión, tratamiento y análisis de datos para mejorar los procesos de aprendizaje y enseñanza. Hay que tener en cuenta que los datos personales, los metadatos del alumnado y el profesorado o los registros de actividad deben ser tratados siempre de forma segura siguiendo las indicaciones de la institución educativa (Ley 3/2018 de 5 de diciembre de Protección de derechos personales y garantía de derechos digitales).

Las analíticas para la toma automatizada de decisiones se contemplan dentro de la competencia 4.2. del MRCDD, como aquellas analíticas dirigidas a la toma automatizada de decisiones en función de la actividad y los resultados de aprendizaje del alumnado.

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Podríamos definir el Big Data en el ámbito educativo como el uso de herramientas de análisis de macrodatos con el objetivo de obtener la información necesaria para mejorar los procesos educativos, fomentando el aprendizaje de alumnos y profesores, y mejorando los modelos educativos.

Este tipo de analíticas, junto con las analíticas predictivas, utilizan Big Data. De hecho, machine learning (de analíticas predictivas) y big data son disciplinas que se complementan precisamente a partir de sus diferencias. Es por ello que es conveniente que antes de abordar este material se revise la formación titulada “Analíticas predictivas para anticipar resultados".

Actualmente las áreas más frecuentes enfocadas sobre su uso son los IES, para diseñar métodos que mejoren el desempeño, el comportamiento y predecir el rendimiento del alumnado y con ello, poder valorar de forma crítica los datos disponibles para configurar la enseñanza y el aprendizaje.