Martin Caro Alamo, Ester  Segovia-García, Nuria  <br/><br/>
Analítica de aprendizaje y retención estudiantil:   un estudio lLongitudinal en educación superior virtual  [recurso electrónico en línea] 

<br/><br/> Acceso abierto 
<br/><br/> La analítica de aprendizaje (AA) se ha destacado como una herramienta eficaz para abordar retos como la retención estudiantil y el rendimiento académico en programas de educación superior virtual. Este estudio tiene como objetivo analizar la relación entre los patrones de participación en actividades académicas digitales y el rendimiento académico de estudiantes de posgrado virtual, así como su vinculación con la permanencia en el sistema. Para ello, se abordan tres ejes fundamentales: los patrones y agrupaciones de participación a lo largo del tiempo; los factores que predicen el rendimiento y la retención; y el potencial de los modelos predictivos para personalizar estrategias pedagógicas. Se empleó un diseño cuantitativo, longitudinal y exploratorio, con una muestra de 393 estudiantes matriculados en una universidad colombiana durante 2024. Los datos, recolectados a través de sistemas institucionales, fueron analizados mediante modelos lineales mixtos, algoritmos de aprendizaje automático y análisis de series temporales. Las actividades académicas evaluadas incluyeron proyectos de aplicación, casos prácticos, exámenes, foros y participación general. Los resultados indican que las actividades prácticas, como los proyectos de aplicación y los casos prácticos, generan los mayores niveles de participación y tienen un impacto significativo en el rendimiento académico. En contraste, los foros y los exámenes muestran menores niveles de interacción. El análisis de clustering identificó tres grupos de estudiantes con patrones diferenciados de participación, lo que permite personalizar las estrategias pedagógicas. Se concluye que la AA ofrece una base sólida para diseñar intervenciones orientadas a mejorar la retención estudiantil y optimizar el rendimiento académico en la educación superior virtual. Este enfoque refuerza el valor de la personalización educativa basada en datos. 
<br/><br/><label>Encabezamiento--Tema: </label><br/>Educación superior<br/>Análisis de datos<br/>Educación a distancia<br/>Indicadores educativos<br/>Tecnología educativa
<br/><br/><label>Encabezamiento--Término de Indización: </label>Evaluación del estudiante Participación estudiantil Abandono escolar