En la actualidad, las analíticas de aprendizaje son un campo de investigación emergente que está ascendiendo de manera significativa. Esto implica, la medida, recopilación, análisis e informe de datos sobre los estudiantes y sus contextos, con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje, como, además, los entornos de aprendizaje, con el objetivo de optimizar el sistema. Un campo cuya emergencia ha sido atribuida a tres factores:
1. Big data (datos masivos): La generalización de bases de datos institucionales y de Entornos Virtuales de Aprendizaje (conocidos como Sistemas de Gestión del Aprendizaje) que involucra el manejo de grandes conjuntos de datos por parte de las instituciones educativas, que están indagando la manera más adecuada de usarlos para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
2. Aprendizaje en línea: La presencia cada vez mayor del Big data en la educación está conducida de un aumento de la enseñanza y el aprendizaje en línea y mixto, así como del número de individuos que en todo el mundo hacen uso de Recursos Educativos Abiertos (REA) y participan en MOOC.
3. Intereses nacionales: Los países y las organizaciones internacionales están manifestando un mayor interés por medir, demostrar y mejorar los resultados en educación y optimizar el aprendizaje, para contribuir con la sociedad.
La comunidad investigadora sobre analíticas de aprendizaje fue impulsada por la primera conferencia internacional sobre Analíticas de Aprendizaje y Conocimiento celebrada en 2011, cuyos resultados fueron publicados en el informe LAK11, a partir del cual el término «analítica de aprendizaje» se volvió más popular que el término «minería de datos educativos», usado en un principio.
La Minería de Datos Educativos (EDM) es una disciplina emergente, que se centra en el desarrollo de métodos para explorar los datos procedentes del contexto educativo. En los últimos años desde distintos ámbitos han estado investigando sobre cómo la minería de datos puede mejorar la educación. Los datos que se utilizan proceden de diversas fuentes: clases en entornos tradicionales presenciales, software educativo, cursos online o test y pruebas acumulativas. Todas ellas, proporcionan una cantidad de datos en aumento, que puede ser analizada para dirigir preguntas que antes no era posible realizar y contemplan diferencias entre poblaciones de estudiantes o comportamientos específicos.
En síntesis, el término analítica se aplica a los esfuerzos en la explotación de datos de diversas fuentes para ayudar a las organizaciones a ser más eficaces. Ayuda al evaluar las acciones pasadas para estimar el potencial de las acciones futuras, con las cuales tomar mejores decisiones y adoptar estrategias más eficaces, ya sea a nivel organizacional o individual.
