Exploring human-centered learning analytics & artificial intelligence tools for educational purposes

Abstract

Este trabajo fin de master se basa en la revisión bibliográfica sistemática realizada por mis supervisores, que se centró en estudios empíricos sobre el diseño, desarrollo e implementación de herramientas de análisis del aprendizaje centrado en el ser humano y de inteligencia artificial en la educación. A partir de los artículos incluidos en dicha revisión, se identificó un subconjunto de herramientas relevantes mediante un proceso de selección inicial. A continuación, se analizaron estas herramientas para comprender mejor sus características y ofrecer a las partes interesadas una visión general estructurada de los sistemas disponibles que se ajustan a los principios centrados en el ser humano de la analítica del aprendizaje. La metodología adoptada para este trabajo se inspiró en DESMET, permitiendo una evaluación sistemática y estructurada de las características de las herramientas. El proceso implicó la lectura iterativa de la literatura asociada, la exploración práctica de las herramientas y la comunicación directa con los autores o desarrolladores para validar la información extraída. Inicialmente se utilizó un enfoque mixto combinando codificación deductiva (top-down) e inductiva (bottom-up) para definir categorías amplias que abarcaran tanto los aspectos cualitativos como cuantitativos de las herramientas. Estas categorías fueron refinadas progresivamente a través de múltiples iteraciones, para mejorar la coherencia interna y la claridad temática. Se llevaron a cabo dos rondas de contacto para validar los datos recopilados con los propios autores, varios aportaron valiosos comentarios que se incorporaron al análisis final. El resultado es una visión general categorizada y basada en características de las herramientas HCLA y HCAI, que ofrece ideas prácticas para los investigadores y profesionales que buscan adoptar o explorar más a fondo los enfoques centrados en el ser humano en la tecnología educativa.

This dissertation builds upon a systematic literature review conducted by my supervisors, which focused on empirical studies involving the design, development, and implementation of human-centered learning analytics and artificial intelligence tools in education. From the articles included in that review, a subset of relevant tools was identified through an initial screening process. These tools were then analyzed to better understand their features and provide stakeholders with a structured overview of available systems that align with human-centered principles in Learning Analytics. The methodology adopted for this work was inspired by DESMET, enabling a systematic and structured evaluation of tool characteristics. The process involved iterative reading of associated literature, hands-on exploration of the tools, and direct communication with the authors or developers to validate the extracted information. A combination of deductive (top-down) and inductive (bottom-up) coding was initially used to define broad categories covering both qualitative and quantitative aspects of the tools. These categories were progressively refined through multiple iterations to enhance internal coherence and thematic clarity. Two rounds of outreach were conducted to validate the collected data, with several authors providing valuable feedback that was incorporated into the final analysis. The outcome is a categorized, feature-based overview of HCLA and HCAI tools, offering practical insights for researchers and practitioners seeking to adopt or further explore human-centered approaches in educational technology.