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Este es un proyecto de investigación colaborativa y abierta que realizan distintos grupos de investigación con UPCnet y el soporte de inLab FIB, que permitirá potenciar y transferir el conocimiento dentro del área de "learning analytics" con el objetivo de impulsar la innovación, la mejora y la competitividad de los productos y servicios de UPCnet en el ámbito de soporte a los procesos de aprendizaje (e-learning y campus virtuales) y la gestión de estos procesos.
El área de investigación e innovación sobre learning analytics combina distintas técnicas como por ejemplo la minería de datos educativos, bussiness intelligence, el análisis de las redes sociales, el análisis de sentimientos o la modelización conceptual de los datos educativos entre otros, para obtener información y conocimiento sobre el funcionamiento y los resultados del sistema educativo a diversos niveles. La combinación de estas técnicas permite detectar e interpretar síntomas a partir de la información y las trazas disponibles, así como también adaptar el comportamiento del sistema de forma adecuada. Un ejemplo de aplicación seria la identificación de estudiantes en riesgo de fracaso o que necesiten una ayuda especial, permitiendo así adaptar las herramientas de aprendizaje o sugerir actuaciones concretas.
Aunque esta es una área de investigación muy amplia que requiere de muchos esfuerzos y tiempo para afrontarla en profundidad, se plantearan un conjunto de retos iniciales a realizar en el marco de este proyecto, que serán revisados y priorizados de forma periódica.
Las líneas que serán exploradas son:
Definición de indicadores de los resultados del aprendizaje a distintos niveles, empezando por el nivel  global o macro (destinado a la autoridad educativa) para poder afrontar más adelante los niveles  meso (institución educativa) y micro (a nivel de individuo).
Captura, integración modelización de datos
Análisis de los datos disponibles en los campus virtuales basados ​​en moodle.
Plugins y otras herramientas moodle existentes para ofrecer indicadores sobre el seguimiento de los cursos.
Análisis de otras posibles fuentes de información como por ejemplo los resultados de las pruebas de competencias o los sistemas de gestión desde estudios.
Modelización conceptual de la información.
Integración de los datos procedentes de distintas fuentes bajo un modelo conceptual único.
Minería de datos educativos que permita analizar los datos disponibles para poder obtener e inferir los indicadores deseados para dar respuesta a las necesidades de información.
Herramientas de visualización intuitivas destinadas a estudiantes, profesores y gestores, desarrollando en primer lugar un cuadro de mando destinado a la autoridad educativa (nivel macro).
Vigilancia tecnológica sobre el uso de learning analytics a otros sitios y / o ámbitos.
Relación con herramientas de aprendizaje personalizado y adaptativo ( adaptative and Personalized learning)
Diciembre, 2013 - Junio, 2015
Áreas de especialización aplicadas al proyecto
Data Science y Big Data
Entornos y servicios TIC de soporte al aprendizaje
Participantes del equipo inLab
Albert Abelló y Oscar Romero, directores del posgrado en Big Data, dirigen el proyecto Big Data Analytics Lab, Blog UPC School, 8 Junio 2016
Predicción de ocupaciones en el transporte público por carretera
Roses UPC. Sant Jordi Digital 2022
Comunicación Empresarial en las Redes Sociales (CEXS)
Plataforma de descubrimiento de fármacos PasNas
REMEDiAL - Razonamiento Automático, Ejecución de Modelos y Análisis de Datos a partir de Ontologías
SDL-PAND: Pandemic simulation to test the effectiveness of containment strategies through Cellular Automata and Intelligent Agents using formal languages
Las Moiras de AdQore: plataforma tecnológica inteligente para la optimización de procesos Data-Driven Marketing enfocada al sector turístico
¿Podemos predecir la ocupación que tendrán los autobuses?
Sergi Nadal, coordinador de un proyecto premiado por el Ayuntamiento de Barcelona
Redes neuronales para predecir la ocupación en autobuses
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