Qu relaci n existe entre los datos que genera una universidad cada d a y la calidad del aprendizaje que reciben sus estudiantes? Este libro responde a esa pregunta combinando evidencia rigurosa con casos reales: c mo Georgia State University us un sistema de alertas tempranas para aumentar su tasa de graduaci n en m s de veinte puntos porcentuales y cerrar brechas hist ricas de equidad; c mo Arizona State University redise cursos completos con aprendizaje adaptativo, elevando la aprobaci n de un curso de lgebra del 57% al 79%; y c mo la Open University del Reino Unido construy uno de los sistemas de anal tica predictiva m s estudiados del mundo acad mico para acompa ar a distancia a decenas de miles de estudiantes. A partir de estos casos, el libro identifica tres pilares que determinan si la anal tica predictiva realmente mejora la personalizaci n del aprendizaje -el uso del Big Data, la satisfacci n con las herramientas digitales y la inmediatez de la retroalimentaci n- y ofrece un marco pr ctico, in dito hasta ahora en la literatura sobre el tema, para implementar estas estrategias combinadas con inteligencia artificial generativa.
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