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Módulo 5. Ética y analítica del aprendizaje

A medida que avanzas en la investigación sobre tu curso Learning Analytics Essentials , te das cuenta de que has conseguido almacenar una gran cantidad de información. La captura de datos avanzó de manera indiscriminada y llegado un momento te viste con una enorme base de datos en tu poder, con información muy sensible sobre el día a día de tus estudiantes en Internet y que va más allá de las prácticas de aprendizaje en el curso. A la luz de los nuevos datos disponibles deberás reformular la estructura de la investigación para ampliarla y abarcar hipótesis más potentes, por tanto, una primera tarea será definir nuevas dimensiones analíticas. Por otro lado, ampliar el estudio más allá de los márgenes previstos inicialmente hace necesario modificar el consentimiento informado que firmaron los estudiantes al comienzo de la investigación. Ahora debes redactar una nueva carta/email de consentimiento informado para que sea aceptado por los estudiantes que participan en la investiga

Actividad 5 — Consentimiento informado

Estimado alumno/a: Desde la empresa hemos detectado que los datos a los que nos facilitó el acceso tras su registro en nuestra plataforma de Learning Analytics  y la firma del consentimiento informado nos han permitido almacenar, de forma secundaria, una gran cantidad de información relacionada con su actividad en Internet. Tras una breve revisión de los mismos, hemos podido detectar que la información de la que disponemos ahora nos permite cumplir con los objetivos de mejorar el aprendizaje y la adquisición de competencias en el curso digital, tal y como le explicamos en el consentimiento informado inicial. Los datos que estamos recopilando provienen de su comportamiento online y sus hábitos en las redes sociales, es decir, datos procedentes de fuera de la plataforma del curso, como por ejemplo los datos de las redes sociales personales, o datos sobre alojados en otros repositorios públicos, como pueden ser becas concedidas, contratos con administraciones públicas, etc.

Actividad 5 — Dimensiones de investigación

A medida que avanzas en la investigación sobre tu curso Learning Analytics Essentials , te das cuenta de que has conseguido almacenar una gran cantidad de información relacionada con el comportamiento y los hábitos de tus estudiantes en las redes sociales. Llegado un momento te viste con una enorme base de datos en tu poder, con información muy sensible sobre el día a día de tus estudiantes en Internet y que va más allá de las prácticas de aprendizaje en el curso, como por ejemplo, algunos patrones de comportamiento en redes sociales que podrían guardar relación con las acciones de los estudiantes en el curso digital. Se trata, por tanto, de información procedente de fuentes secundarias como las redes sociales y los servidores públicos y me dispongo, previo aviso y solicitud de consentimiento a los alumnos, a hacer un uso secundario de los datos disponibles públicamente. Este tipo de experimentos basados en interacción son muy comunes en ciertas webs, como Facebook. Según sus

Módulo 4. Analítica del aprendizaje en espacios conectados

Han pasado unos meses desde el lanzamiento del servicio de analítica de datos educativos de tu empresa y su puesta en marcha ha sido todo un éxito. Como consecuencia, decides montar un curso de Learning Analytics Essentials . Su diseño consiste en una estructura modular, con los contenidos disponibles en forma de manuales y un sistema de evaluación con cuestionarios al final de cada entrega de tareas, es decir, un esquema muy parecido al de un xMOOC.   Además, se enriquece con el uso de Twitter como principal herramienta de comunicación, un blog, un canal de YouTube y una lista de distribución en TinyLetter.  Se espera que la participación de los estudiantes en el curso genere un volumen importante de datos. A continuación se expone de forma detallada el tipo de datos que se va a extraer de cada uno de los canales de comunicación del curso y cómo se van a investigar y analizar: 1. Datos disponibles 2. Diseño de investigación Bibliografía Baker, R.S.J.d, & Siemens, G

Actividad 4 — Diseño de investigación

Introducción Los cursos MOOC ofrecen grandes posibilidades para la investigación, la medición y el análisis del aprendizaje tanto para sus diseñadores como para los propios estudiantes. Sin embargo, hay que tener en cuenta que la analítica de aprendizaje, por sí misma, no mejora nada, permite tener una fotografía de lo que ocurre en el interior de los procesos educativos mediados por la tecnología, pero precisa de una interpretación adecuada que posibilite la mejora de los procesos educativos (Reich, 2015; Khalil & Ebner, 2016). Por tanto, una vez puesto en marcha el curso sobre Learning Analytics me gustaría que los resultados obtenidos tras el análisis resulten verdaderamente útiles para la mejora de la enseñanza digital. Para ello, propongo el siguiente diseño de investigación. Objetivos Los objetivos que pretendo conseguir tras el análisis de los datos recabados tanto en la plataforma del curso como en las diferentes redes asociadas son los siguientes: 1.      

Actividad 4 — Datos disponibles

Los datos que se van a recabar para sus posterior análisis s on de dos tipos: Los procedentes de la plataforma del curso, que requiere registro y login para acceder a los servicios. Los datos procedentes de las redes sociales abiertas, ya sea a través del uso de hashtag comunes, compartiendo contenidos. A continuación se expone de forma detallada el tipo de datos que se va a extraer de cada uno de los canales de comunicación del curso: Plataforma del curso Número de nuevas inscripciones Total de inscripciones Tasa de finalización de actividades Rendimiento, progresos y superación de cada una de las actividades programadas en el curso Tiempo de visionado de los vídeos Permanencia en cada una de las actividades y de las unidades programadas Tiempos de acceso a cada una de las unidades y total Twitter Twitter Analytics es la herramienta que permite extraer información acerca del uso y rendimiento de la cuenta del curso. Número de seguidores Número de T

Módulo 3. Analítica del aprendizaje en plataformas cerradas

En el módulo 3 de la asignatura "Analítica del aprendizaje conectado" se nos pide ponernos en el papel de un Product manager y diseñar un esquema básico de analítica de datos en entornos educativos que pueda ofrecerse como un servicio de valor que vaya más allá de las funcionalidades disponibles en las plataformas de  e-learning .  Para llevar a cabo este caso práctico, he diseñado el siguiente "pack" que incluye: Plan de análisis predictivo Captura de datos Metodología del servicio de datos Ética y privacidad Bibliografía: Domínguez, D. (2018). Big Data, analítica del aprendizaje y educación basada en datos. Retrieved from https://papers.ssrn.com/abstract=3124369 García-Tinizaray, D., Ordoñez-Briceño, K. & Torres-Diaz, J. C. (2014). Learning analytics to predict dropout of distance students. Campus virtuales, 3(1), 120-126. Handbook of Learning Analytics, https://solaresearch.org/wp-content/uploads/2017/05/hla17.pdf Siemens, G. (2014). D