Revisión sistemática sobre analítica de aprendizaje para detectar problemas en secundaria
Resumen
Este estudio presenta una revisión sistemática sobre el uso de tableros de analítica de aprendizaje (LADs) en educación secundaria, con énfasis en la detección temprana de problemas académicos. La investigación se desarrolló mediante la búsqueda, selección y análisis de artículos que abordan la implementación de sistemas de analítica de aprendizaje orientados a este nivel educativo. El trabajo se centra en dos preguntas principales: ¿cómo los tableros de analítica de aprendizaje pueden contribuir a identificar de manera oportuna dificultades en el rendimiento estudiantil? y ¿cómo la facilidad de uso de estas herramientas influye en su adopción y efectividad en contextos escolares? Los resultados muestran que, aunque existen avances significativos, persisten limitaciones en cuanto a la accesibilidad, la validación empírica y la adaptación al contexto específico de la educación secundaria. Asimismo, se identificó que los sistemas con enfoques centrados en el usuario y que consideran la participación activa del profesorado favorecen una mayor apropiación pedagógica. En conclusión, se destaca la necesidad de diseñar herramientas de analítica de aprendizaje que integren dimensiones tecnológicas, pedagógicas y éticas, garantizando su utilidad práctica para docentes y directivos escolares
Palabras clave
Referencias
Bayer, V., Mulholland, P., Hlosta, M., Farrell, T., Herodotou, C., & Fernandez, M. (2024). Co-creating an equality diversity and inclusion learning analytics dashboard for addressing awarding gaps in higher education. British Journal of Educational Technology, 55(5), 2058-2074. Scopus. https://doi.org/10.1111/bjet.13509
Bhatt, P., & Muduli, A. (2023). Artificial intelligence in learning and development: A systematic literature review. European Journal of Training and Development, 47(7-8), 677-694. Scopus. https://doi.org/10.1108/EJTD-09-2021-0143
Bin, L. (2023). Cognitive Web Service-Based Learning Analytics in Education Systems Using Big Data Analytics. International Journal of e-Collaboration, 19(2). Scopus. https://doi.org/10.4018/IJeC.316658
Civit, M., Escalona, M. J., Cuadrado, F., & Reyes-de-Cozar, S. (2024). Class integration of ChatGPT and learning analytics for higher education. Expert Systems. Scopus. https://doi.org/10.1111/exsy.13703
Costa, L. A., Pereira Sanches, L. M., Rocha Amorim, R. J., Nascimento Salvador, L., & dos Santos Souza, M. V. (2020). Monitoring academic performance based on learning analytics and ontology: A systematic review. Informatics in Education, 19(3), 361-397. Scopus. https://doi.org/10.15388/infedu.2020.17
Henríquez, V., Guerra, J., & Scheihing, E. (2024). The impact of an academic counselling learning analytics tool: Evidence from 3 years of use. British Journal of Educational Technology, 55(5), 1884-1899. Scopus. https://doi.org/10.1111/bjet.13474
Hernández-García, A., & Conde, M. A. (2014). Dealing with complexity: Educational data and tools for learning analytics. TEEM '14: Proceedings of the Second International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality. 263-268. Scopus. https://doi.org/10.1145/2669711.2669909
Hugerth, M. W., Nouri, J., & Åkerfeldt, A. (2023). "I Should, but I Don't Feel Like It": Overcoming Obstacles in Upper Secondary Students' Self-regulation Using Learning Analytics. Studia Paedagogica, 28(3), 89-111. Scopus. https://doi.org/10.5817/sp2023-3-4
Karademir, O., Di Mitri, D., Schneider, J., Jivet, I., Allmang, J., Gombert, S., Kubsch, M., Neumann, K., & Drachsler, H. (2024). I don’t have time! But keep me in the loop: Co-designing requirements for a learning analytics cockpit with teachers. Journal of Computer Assisted Learning. Scopus. https://doi.org/10.1111/jcal.12997
Khulbe, M., & Tammets, K. (2023). Mediating Teacher Professional Learning with a Learning Analytics Dashboard and Training Intervention. Technology, Knowledge and Learning, 28(3), 981-998. Scopus. https://doi.org/10.1007/s10758-023-09642-0
Lewis, S., McGill, T., Lim, L.-A., & Godwin, R. (2024). The Role of Technology-Mediated Feedback Pre-and Post COVID-19: A Case Study of First-Year Communication Students. Journal of University Teaching and Learning Practice, 21(1). Scopus. https://doi.org/10.53761/qrbshh97
Ma, Y., Katuka, G. A., Celepkolu, M., & Boyer, K. E. (2022). Investigating Multimodal Predictors of Peer Satisfaction for Collaborative Coding in Middle School. Proceedings of the 15th International Conference on Educational Data Mining, EDM 2022. Scopus. https://doi.org/10.5281/zenodo.6853010
Martens, M., De Wolf, R., & De Marez, L. (2024). Datafication and algorithmization of education: How do parents and students evaluate the appropriateness of learning analytics? Education and Information Technologies, 29(7), 8151-8177. Scopus. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12124-6
Mohseni, Z. A., Masiello, I., Martins, R. M., & Nordmark, S. (2024). Visual Learning Analytics for Educational Interventions in Primary and Secondary Schools: A Scoping Review. Journal of Learning Analytics, 11(2), 91-111. Scopus. https://doi.org/10.18608/jla.2024.8309
Mohseni, Z., Masiello, I., & Martins, R. M. (2023). Co-Developing an Easy-to-Use Learning Analytics Dashboard for Teachers in Primary/Secondary Education: A Human-Centered Design Approach. Education Sciences, 13(12). Scopus. https://doi.org/10.3390/educsci13121190
Nguyen, A., Gardner, L., & Sheridan, D. (2018). Building an ontology of learning analytics. Proceedings of the 22nd Pacific Asia Conference on Information Systems - Opportunities and Challenges for the Digitized Society: Are We Ready?, Proceedings of the 22nd Pacific Asia Conference on Information Systems. Scopus. https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85086077627&partnerID=40&md5=b6c98ba08fb5717c44dae31a45fa91e0
Pande, S. M. (2023). Machine Learning Models for Student Performance Prediction. 2023 International Conference on Innovative Data Communication Technologies and Application (ICIDCA). 27-32. Scopus. https://doi.org/10.1109/ICIDCA56705.2023.10099503
Paulsen, L., & Lindsay, E. (2024). Learning analytics dashboards are increasingly becoming about learning and not just analytics—A systematic review. Education and Information Technologies, 29(11), 14279-14308. Scopus. https://doi.org/10.1007/s10639-023-12401-4
Pereira, F. D., Fonseca, S. C., Oliveira, E. H. T., Cristea, A. I., Bellhäuser, H., Rodrigues, L., Oliveira, D. B. F., Isotani, S., & Carvalho, L. S. G. (2021). Explaining Individual and Collective Programming Students’ Behavior by Interpreting a Black-Box Predictive Model. IEEE Access, 9, 117097-117119. Scopus. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3105956
Possaghi, I. (2023). Designing Emerging Technology-Supported Learning Activities Based on the DT Approach for K–12 Users. IDC '23: Proceedings of the 22nd Annual ACM Interaction Design and Children Conference. 769-772. Scopus. https://doi.org/10.1145/3585088.3593926
S. Jaqueline Urrea-Contreras, B. L. Flores-Rios, M. Angélica Astorga-Vargas, & J. E. Ibarra-Esquer. (2021). Process Mining Perspectives in Software Engineering: A Systematic Literature Review. 2021 Mexican International Conference on Computer Science (ENC), 1-8. https://doi.org/10.1109/ENC53357.2021.9534824
Ullah Khan, S., Khan Bangash, S. A., & Ullah Khan, K. (2018). Learning analytics in the era of big data: A systematic literature review protocol. 2017 International Symposium on Wireless Systems and Networks (ISWSN). https://doi.org/10.1109/ISWSN.2017.8250033
Villagrán, I., Hernández, R., Schuit, G., Neyem, A., Fuentes, J., Larrondo, L., Margozzini, E., Hurtado, M. T., Iriarte, Z., Miranda, C., Varas, J., & Hilliger, I. (2024). Enhancing Feedback Uptake and Self-Regulated Learning in Procedural Skills Training: Design and Evaluation of a Learning Analytics Dashboard. Journal of Learning Analytics, 11(2), 138-156. Scopus. https://doi.org/10.18608/jla.2024.8195
Wiley, K., Dimitriadis, Y., & Linn, M. (2024). A human-centred learning analytics approach for developing contextually scalable K-12 teacher dashboards. British Journal of Educational Technology, 55(3), 845-885. Scopus. https://doi.org/10.1111/bjet.13383
DOI: http://dx.doi.org/10.32870/Ap.v17n2.2698
Métricas de artículo
Metrics powered by PLOS ALM
Enlaces refback
- No hay ningún enlace refback.
Apertura vol. 17, núm. 2, octubre 2025 - marzo 2026, es una revista científica especializada en innovación educativa en ambientes virtuales que se publica de manera semestral por la Universidad de Guadalajara, a través de la Coordinación de Recursos Informativos del Sistema de Universidad Virtual. Oficinas en Av. La Paz 2453, colonia Arcos Sur, CP 44140, Guadalajara, Jalisco, México. Tel.: 3268-8888, ext. 18775, www.udgvirtual.udg.mx/apertura, apertura@udgvirtual.udg.mx. Editor responsable: Dr. Rafael Morales Gamboa. Número de la Reserva de Derechos al Uso Exclusivo del Título de la versión electrónica: 04-2009-080712102200-203, e-ISSN: 2007-1094; número de la Reserva de Derechos al Uso Exclusivo del Título de la versión impresa: 04-2009-121512273300-102, ISSN: 1665-6180, otorgados por el Instituto Nacional del Derecho de Autor. Número de Licitud de Título: 13449 y número de Licitud de contenido: 11022 de la versión impresa, ambos otorgados por la Comisión Calificadora de Publicaciones y Revistas Ilustradas de la Secretaría de Gobernación. Responsable de la última actualización de este número: Sergio Alberto Mendoza Hernández. Fecha de última actualización: 30 de septiembre de 2025.
Apertura















