Learning analytics in higher education: a review of applications
DOI:
https://doi.org/10.61347/rien.v3i1.89Keywords:
Artificial intelligence, higher education, learning analytics, predictive modelsAbstract
In higher education, there remains a gap between the theoretical and technological potential of learning analytics and its effective application in university settings, due to limitations in pedagogical integration, infrastructure, faculty training, and the ethical use of data. Against this backdrop, this study analyzes its applications by identifying approaches, benefits, challenges, and trends. A qualitative, descriptive-analytical literature review was conducted, based on a review of recent academic sources. The results show that learning analytics integrates technological, pedagogical, and analytical approaches, using tools such as artificial intelligence, virtual platforms, and predictive models to optimize academic performance and decision-making. Among its main applications are the early detection of at-risk students, the personalization of learning, the automation of assessment, and the improvement of academic management. Likewise, benefits such as increased performance, reduced dropout rates, and strengthened educational inclusion were identified. However, challenges persist regarding technological infrastructure, teacher training, resistance to change, and the ethical implications of data use. In conclusion, its effectiveness depends on a balanced integration of technology, pedagogy, and institutional management.
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