2021
DOI: 10.1080/10494820.2021.1933542
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Current stance on predictive analytics in higher education: opportunities, challenges and future directions

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“…Existen cuatro formas de AA informadas en la literatura que permiten el análisis descriptivo, análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo (Hernández-de-Menéndez et al, 2022). En definitiva, la AA son una nueva herramienta tecnológica considerada como una práctica de minería de conjunto de datos de las instituciones de Educación Superior (en adelante ES) para generar datos procesables a través de técnicas de modelado estadístico y predictivo con el propósito de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que se produce, mejorar la toma de decisiones, el resultado y éxito de los estudiantes, los que son determinantes para la gestión educativa eficaz (Mella-Norambuena et al, 2022;Umer et al, 2021).…”
Section: Analíticas De Aprendizaje: Definiciónunclassified
“…Existen cuatro formas de AA informadas en la literatura que permiten el análisis descriptivo, análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo (Hernández-de-Menéndez et al, 2022). En definitiva, la AA son una nueva herramienta tecnológica considerada como una práctica de minería de conjunto de datos de las instituciones de Educación Superior (en adelante ES) para generar datos procesables a través de técnicas de modelado estadístico y predictivo con el propósito de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que se produce, mejorar la toma de decisiones, el resultado y éxito de los estudiantes, los que son determinantes para la gestión educativa eficaz (Mella-Norambuena et al, 2022;Umer et al, 2021).…”
Section: Analíticas De Aprendizaje: Definiciónunclassified
“…The study found that not only the accuracy of the existing models has room for improvement, but more robust testing for its validity, portability (or generic models) and overall generalizability needs to be conducted. In a recent study, Umer et al (2021) concluded that many datasets used to build predictive models in this domain were small, often having less than 10% of the overall data points for certain class labels, leading to unreliable predictive accuracies especially when course-tailored predictive models are being created. The study also calls for enhancing the scope of engagement data to cover learner interaction data from forum messages, identifying pedagogically meaningful features and developing dashboard visualizations that have some underlying pedagogical intent.…”
Section: Representation and Actionsmentioning
confidence: 99%
“…Despite the large‐scale adoption of learning analytics—as a research endeavour and less so as a practice—several challenges remain (Ifenthaler & Yau, 2020; Kizilcec et al, 2020; Romero & Ventura, 2020; Umer et al, 2021). One of such challenges is how to use digital data to predict student performance proactively and consistently.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%
“…Predictive models created using data from individual courses tend, on average, to show a rather optimistic view of the possibilities of learning analytics (Ifenthaler & Yau, 2020; Shafiq et al, 2022; Umer et al, 2021). However, the predictive models created with several courses tell a grim story about predictive power and generalizability.…”
Section: Introductionmentioning
confidence: 99%