En un análisis de la historia de la analítica, Cooper25 pone de relieve una serie de disciplinas que intervienen en el Learning Analytics. Estas disciplinas son:
- Estadísticas: Imprescindible para hacer frente a la prueba de hipótesis.
- Analítica Web: Herramientas como Google Analytics puede valernos para la exploración de las trayectorias de los estudiantes a través de recursos de aprendizaje (cursos, materiales, etc.).
- Investigación operativa: Modelos matemáticos y métodos estadísticos están implicados en la analítica que busca crear modelos de comportamiento del mundo real para la aplicación práctica del aprendizaje.
- Inteligencia Artificial (IA) y minería de datos: Capaces de detectar patrones en los datos. Estas técnicas se pueden utilizar para los sistemas de tutoría inteligentes, la clasificación de los estudiantes de manera más dinámica que los factores demográficos simples y recursos tales como los sistemas de los cursos sugeridos modelados en técnicas de filtrado colaborativo.
- Análisis de Redes Sociales: – Relaciones entre las personas mediante la exploración implícita (por ejemplo, las interacciones en los foros) y explícito en línea (por ejemplo, ‘amigos’ o ‘seguidores’) los vínculos y fuera de línea.
Los métodos de análisis de aprendizaje incluyen:
- Análisis de contenido: Recursos que los estudiantes pueden crear, como por ejemplo, ensayos.
- Análisis del discurso: Tiene como objetivo capturar datos significativos sobre las interacciones de los estudiantes.
- Análisis de Redes Sociales: El objetivo es explorar el papel de la interacción social en el aprendizaje, la importancia de las redes de aprendizaje, el discurso utilizado…
- Analítica de disposición: Trata de capturar los datos relativos a las disposiciones de los estudiantes sobre su propio aprendizaje y la relación de éstos con su aprendizaje
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