COMUNICACIÓN Y EDUCACIÓN EN LA RED

Trabajar en el campo del big data requiere expandir el marco ético de la investigación social. Se trata de alejarse de la ética tradicional y centrarse en conceptos menos tangibles, como el impacto de la privacidad de la información y la discriminación en el uso de los datos. De hecho, siguiendo la política de la Unión Europea en este campo, hay  cuatro pilares fundamentales  en los que apoyar las acciones encaminadas a defender a los ciudadanos de los posibles excesos en la utilización de datos:  dar a las personas el poder sobre sus datos , y que puedan ejercer sus derechos sobre ellos; la  tecnoética , o consideración de aspectos éticos en el mismo diseño de las herramientas de gestión de datos; la  responsabilidad proactiva de las empresas  en la protección de datos;  y la ley . Las nuevas tecnologías de tratamiento de datos , el propio  desarrollo de nuevas herramientas  ( machine learning, deep learning, artifical intellige...

Una vez realizado el análisis del curso piloto, vamos a diseñar un modelo que permita replicar esta metodología en otros cursos similares, de manera que podamos también ofrecer el servicio de analítica del aprendizaje para prevenir el abandono a otras empresas. A continuación, podemos ver un dossier explicativo en el que se detalla de una forma sencilla y visual qué ofrecemos y qué objetivos se pretenden conseguir con nuestro modelo de análisis predictivo de datos: Flow Dark Infogram Anexo : Caso práctico Una empresa que ofrece un curso de Edición de fotografía nos ha contactado para plantearnos el siguiente caso. El número de alumnos inscritos en este curso siempre es elevado, suponemos que por el auge de la fotografía gracias a redes sociales. Sin embargo, la tasa de abandono es de un 20% tras cada curso académico. Decididos a acabar con esta situación, nos piden implementar nuestro modelo basado en el análisis de datos.  En primer lugar, mediante el análisis de los ...

Una primera utilidad del análisis predictivo es identificar a los estudiantes en dificultad que necesitan asesoramiento en un curso. La manera de hacerlo es observando el comportamiento de esos estudiantes a través de los datos digitales que facilitan durante su paso por el curso. A continuación, dentro de nuestro plan para reducir la tasa de abandono de alumnos inscritos en el curso, vamos a definir qué momentos son cruciales en la detección de la desafección del alumno, qué tipo de datos se pueden obtener y qué intervención se puede llevar a cabo en cada caso. Momentos críticos a) Acceso a la plataforma Cuando un estudiante inicia sesión en una plataforma educativa, la acción queda registrada en el sistema. El número de veces que inicia sesión a lo largo del día, la hora a la que lo hace o el tiempo de permanencia ayudan a los profesores a estudiar los niveles específicos de participación, así como la forma en que se está utilizando el entorno de aprendizaje. Por ejemplo...

Los datos que se generan como producto del trabajo de los estudiantes en un entorno virtual tienen el potencial de convertirse en información valiosa para la toma de decisiones y para anticiparse en el tiempo y prevenir la deserción. Domínguez (2018) afirma: Los estudiantes dejan huellas cada vez que interactúan con el entorno de aprendizaje digital de su institución. Por medio de la analítica se puede describir cómo esas huellas se utilizan para mejorar el aprendizaje, la enseñanza y la eficacia institucional. El análisis predictivo de datos en educación ( learning analytics ) se puede utilizar para cumplir los objetivos de inscripción, identificar a los estudiantes con dificultades económicas, déficits de aprendizaje y riesgo de abandono para así mejorar las técnicas de asesoramiento y tutorización. Mediante la información recabada tras el análisis se pueden identificar a los estudiantes que más necesitan apoyo institucional y permitir que el personal y la institución inter...

Caso de estudio — El proyecto LRNG Tras las lecturas realizadas en el módulo 2 de la asignatura y varios días de inmersión en la plataforma de aprendizaje abierto y conectado LRNG, me dispongo a describir el papel que tienen los siguientes elementos en el proyecto: a) Learning pathways / Itinerarios de aprendizaje: El learning pathway dentro del proyecto LRNG hace referencia a los itinerarios de aprendizaje que siguen los alumnos de la plataforma mediante la realización de las actividades propuestas en las playlists . Tras finalizar estas listas de actividades, los estudiantes adquieren un badge o certificado que, de alguna manera, van conformando los pasos que ha seguido el alumno en este itinerario. Se podría decir que el pathway es el camino que recorre al estudiante para lograr una mejora en el ámbito académico y así tener mejores oportunidades en el mercado laboral. b) Learning playlist / Lista de actividades de aprendizaje: Una playlist en el proyecto LR...

Las contradicciones del Big Data Vivimos en la era del Big Data . Tal y como señaló Castells (2000), vivimos en una sociedad red, es decir, una sociedad construida en torno a redes personales y corporativas operadas por redes digitales que se comunican a través de Internet. Las transacciones con nuestros datos se han convertido en la nueva moneda de cambio. Los países no luchan ya tanto por el control de las materias primas o el territorio, sino que el principal objetivo político y económico de las grandes potencias es el manejo de toda la información que circula por la red. El control de estos datos otorga a los gobiernos y a las grandes empresas una posición privilegiada en el ámbito del poder a nivel internacional, pero ¿qué es el Big Data ? ¿en qué nos afecta a los ciudadanos de a pie esta revolución de la información en Internet? ¿El acceso y el análisis de estos datos nos convierte en una sociedad más eficiente? ¿O por el contrario nos encontramos ante el acceso a una inform...

Tras el análisis realizado en el ensayo anterior sobre diferentes sitios de construcción colectiva del conocimiento mediados digitalmente, resulta imprescindible ahora analizar las herramientas de participación que se utilizan en este tipo de espacios para facilitar la comunicación y el intercambio de conocimiento. El espacio elegido para el análisis de las herramientas de participación es el campus virtual de la UNED, concretamente la plataforma de enseñanza virtual (aLF ) que utilizan los estudiantes para trabajar en las asignaturas en las que se encuentren matriculados. La plataforma permite impartir y recibir formación, gestionar y compartir documentos así como crear comunidades temáticas y realizar proyectos online. Para poder llevar a cabo toda esta actividad, en aLF podemos encontrar las siguientes herramientas de participación digital, que he dividido en herramientas de comunicación horizontal y vertical para facilitar su análisis. Herramientas de comunicación horiz...