Towards caring for digital wellbeing with the support of learning analytics

  1. Eyad Hakami 1
  2. Khadija El Aadmi 2
  3. Davinia Hernández-Leo 3
  1. 1 Universitat Pompeu Fabra
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    Universitat Pompeu Fabra

    Barcelona, España

    ROR https://ror.org/04n0g0b29

  2. 2 Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea
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    Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea

    Lejona, España

    ROR https://ror.org/000xsnr85

  3. 3 Universidade de Vigo
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    Universidade de Vigo

    Vigo, España

    ROR https://ror.org/05rdf8595

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Revista:
IE Comunicaciones: Revista Iberoamericana de Informática Educativa

ISSN: 1699-4574

Año de publicación: 2021

Número: 34

Páginas: 13-29

Tipo: Artículo

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Otras publicaciones en: IE Comunicaciones: Revista Iberoamericana de Informática Educativa

Resumen

Este artículo describe tres estudios que analizan el impacto de las tecnologías del aprendizaje en el bienestar, así como el papel que las Analíticas del Aprendizaje pueden desempeñar en la medición y mejora de dicho impacto. Para empezar, diez investigadores españoles utilizaron las métricas de bienestar IEEE P7010 para analizar el impacto de sus productos en el bienestar. También respondieron a encuestas previas y posteriores para evaluar el impacto del ejercicio en su capacidad para desbloquear el potencial de sus herramientas para promover el bienestar. Posteriormente, 68 maestros saudíes participaron en una sesión en línea y completaron una encuesta sobre una de las tecnologías bajo investigación. Finalmente, los investigadores participaron en un taller de co-diseño para proponer escenarios de Analíticas del Aprendizaje para cuantificar el impacto de ciertos aspectos del bienestar. A pesar de los diferentes contextos, objetivos y usuarios de las herramientas exploradas en este documento, se identificaron posibles impactos en todo el espectro del bienestar. Argumentamos que el uso de las Analíticas del Aprendizaje puede ayudar considerablemente a cuantificar la medición de los elementos de bienestar tanto dentro como fuera de los entornos de aprendizaje, hecho que permite que el impacto en el bienestar se revise y mejore constantemente.

Referencias bibliográficas

  • Alvarez, C. P., Martinez-Maldonado, R., & Anderson, T. (2018). Co-designing learning analytics tools with learners. 10.4324/9781351113038-7.
  • Alvarez, C. P., Martinez-Maldonado, R., & Shum, S. B. (2020). LA-DECK: A card-based learning analytics co-design tool. 10.1145/3375462.3375476.
  • Alwahaby, H., Cukurova, M., Papamitsiou, Z., & Giannakos, M. (2021, August). The evidence of impact and ethical considerations of Multimodal Learning Analytics: A systematic literature review. https://doi.org/10.35542/osf.io/sd23y
  • Baras, K., Soares, L., Paulo, N., & Barros, R. (2016) Smartphine: Supporting students’ well-being according to their calendar and mood. In the 2016 international multidisciplinary conference on computer and energy science (SpliTech). 1–7.
  • Beardsley, M., Santos, P., Hernández‐Leo, D., & Michos, K. (2019). Ethics in educational technology research: Informing participants on data sharing risks. British Journal of Educational Technology, 50(3), 1019-1034.
  • Burr, C., Taddeo, M., & L. Floridi. (2020). The Ethics of Digital Well-Being: A Thematic Review. Sci. Eng. Ethics. 26, 2313–2343. https://doi.org/10.1007/s11948-020-00175-8
  • Chen, B., and Zhu, H. (2019). Towards Value-Sensitive Learning Analytics Design. In Proceedings of the 9th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK19), ACM, New York, NY, USA, 343–352. DOI: https://doi.org/10.1145/3303772.3303798
  • Drachsler, H., & Greller, W. (2016). Privacy and analytics: It’s a DELICATE issue a checklist for trusted learning analytics. In Proceedings of the Sixth International Conference on Learning Analytics & Knowledge. ACM, New York, NY, USA, 89–98. https://doi.org/10.1145/2883851.2883893
  • Floridi, L. (2014). The onlife manifesto,” The onlife manifesto, Cham: Springer, 7–13. http://doi.org/10.1007/978-3-319-04093-6_2
  • Gardner, J, Brooks, C., & Baker, R. (2019). Evaluating the Fairness of Predictive Student Models Through Slicing Analysis. In Proceedings of the 9th International Conference on Learning Analytics & Knowledge (LAK19). ACM, New York, NY, USA, 225-234. DOI: https://doi.org/10.1145/3303772. 3303791
  • Hakami, Eyad., & Hernandez-Leo. (2021a). Internal analysis for assessing the wellbeing impact of LA-supported learning technologies [Data set]. Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.5810444
  • Hakami, E., & Hernandez-Leo, D. (2021b). Investigating the Well-being Impacts of Educational Technologies Supported by Learning Analytics: An application of the initial phase of IEEE P7010 recommended practice to a set of cases. In Proceedings of the 11th International Learning Analytics & Knowledge (LAK21). 269–279. DOI: https://doi.org/10.1145/3448139.3448165
  • Hakami, E., & D. Hernandez-Leo., (2021c). Teachers’ views about the impact of Learning Design Community platforms on Well-being. In International Symposium on Computers in Education (SIIE). 1-5. doi: 10.1109/SIIE53363.2021.9583651.
  • Hernández-Leo, D. Asensio-Pérez, J. I., Derntl, M., Pozzi, F., Chacón, J., Prieto, L. P., & Persico, D. (2018). An integrated environment for learning design. Frontiers in ICT, 5, 9. https://doi.org/10.3389/fict.2018.00009
  • IEEE. (2019). IEEE Global Initiative on Ethics of Autonomous and Intelligent Systems. Ethically Aligned Design: A Vision for Prioritizing Human Well-being with Autonomous and Intelligent Systems, First Edition, IEEE.
  • IEEE. (2020). IEEE Recommended Practice for Assessing the Impact of Autonomous and Intelligent Systems on Human Well-Being. IEEE Std 7010-2020. 1-96.
  • Karime, A., Hafdh, B., Khaldi, A., Aljaam, J.M., & El Saddik, A. (2012). MeMaPads: Enhancing children’s well-being through a physically interactive memory and math games. In the 2012 IEEE international instrumentation and measurement technology conference. 2563–2566.
  • Kimmons, R. (2021). Safeguarding student privacy in an age of analytics. Education. Tech. Research. Dev. https://doi.org/10.1007/s11423-021-09950-1
  • Long, P., and Siemens, G. (2011). Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. Educause Review 46, (5), 30–32.
  • Mor Y., Craft, B., & Hernández-Leo, D. (2013). Editorial: The art and science of learning design. Research in Learning Technology, 21, (0).
  • Eyad Hakami, Khadija El Aadmi, Davinia Hernández-Leo, Patricia Santos, Ainhoa Álvarez, Manuel Caeiro-Rodríguez, Ruth Cobos, Miguel Ángel Conde, Yannis Dimitriadis, Ángel Hernández-García, Alejandra Martínez-Monés, Pedro J. Muñoz-Merino, Teresa Sancho Andrea Vázquez-Ingelmo, Musikanski, L. A. (2020). Short Review of the Institute of Electrical and Electronics Engineers. IEEE Well-being Initiatives. (2020). Int. Journal of Com. WB. 3, 587–589. https://doi.org/10.1007/s42413-020-00101-7
  • Pedaste, M., & Leijen, Ä. (2018). How can advanced technologies support the contemporary learning approach?. In Proceedings of the IEEE 18th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT) 21–23.
  • Buckingham Shum, S. (2017). Black box learning analytics? Beyond algorithmic transparency. Keynote presented at The Learning Analytics Summer Institute, Ann Arbor, MI.
  • Slade, S., & Prinsloo, P. (2013). Learning analytics: Ethical issues and dilemmas. The American behavioral scientist. 57, (10), 1510–1529. https://doi.org/10.1177/0002764213479366
Fuente de los datos: Dialnet