Webinar: Transition Network Analysis (TNA) – Sonsoles López Pernas

El nuevo webinar de SNOLA tendrá lugar el 13 de marzo a las 16:00, de la mano de Sonsoles López Pernas.

 

 

Fecha: 13 de marzo, 16-17h.

 

Evento gratuito, pero es necesario registrarse (plazo 13 de marzo 14h). 

Enlace al registro:  https://forms.gle/e8Zrzriwd6kpG1NB8

 

Resumen / Abstract:  

Transition Network Analysis (TNA) es un nuevo marco analítico presentado por primera vez en LAK 2025. TNA integra minería de procesos y teoría de grafos para modelar, visualizar e identificar patrones de transición en datos educativos. Combina las dimensiones relacional y temporal en un solo marco analítico. Incluye el análisis de centralidades para identificar eventos centrales en el aprendizaje, la detección de comunidades para reconocer patrones de comportamiento y el clustering para revelar estructuras temporales. TNA cuenta con un paquete en el lenguaje de programación R, así como una serie de tutoriales en el próximo libro “Advanced learning analytics methods: AI, Precision and Complexity” (https://lamethods.org). En esta presentación se ilustran sus principales características a través de un caso de uso en aprendizaje colaborativo.

 

Sonsoles López Pernas es Doctora en Ingeniería Telemática por la Universidad Politécnica de Madrid (2021). Actualmente trabaja como investigadora sénior en la Universidad de Finlandia Oriental. Su investigación se centra en el ámbito de las analíticas de aprendizaje, en el que cuenta con más de 100 publicaciones, especialmente en el desarrollo metodológico de este campo de investigación. Es editora y autora del primer libro metodológico sobre analíticas de aprendizaje, “Learning Analytics Methods and Tutorials: A practical guide using R”, disponible en acceso abierto para facilitar la iniciación a los métodos cuantitativos más empleados en este ámbito. Ha desarrollado métodos novedosos, como VaSSTra, para el análisis de datos longitudinales intensivos y TNA, para el análisis de transiciones. Es investigadora principal del proyecto CRETIC, financiado por el Consejo de Investigación de Finlandia, que tiene como objetivo optimizar el razonamiento clínico en escenarios críticos en el tiempo utilizando analíticas de aprendizaje multimodales y pacientes virtuales gamificados.