Actividad 6

En el contexto del congreso 2011 Learning and Knowledge Analytics (LAK11) se dice: 
“El análisis del aprendizaje es la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los aprendices y sus contextos, a efectos de entender y optimizar el aprendizaje y el entorno en que se produce”. 
El sistema Learning Analytics consiste en la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los alumnos y sus contextos, a efectos de entender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se produce.
TABLA DE HERRAMIENTAS DE ANÁLISIS DE DATOS EN LA WEB (PLATAFORMA DEL CURSO) Y EN REDES SOCIALES
Para hacer zoom en la tabla ir a este enlace 
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Utilizando en la plataforma del curso un Sistema de Gestión del Aprendizaje (LMS-LCMS) y utilizando herramientas de análisis de Redes Sociales (ARS) efectivas para analizar la actividad de los alumnos en línea fuera de un LMS (es decir, en Facebook, Twitter o blogs) tales como; para fidelizar comunidades on-line, herramientas para medir influencia en las Redes Sociales, herramientas para monitoreo de reputación y herramientas de estadísticas (como las mencionadas en el cuadro anterior); se podrá recabar y obtener información sobre los siguientes aspectos: 

Análisis del aprendizaje 
Seguimiento y monitoreo: Mediante LMS-LCMS y herramientas (ARS) para monitoreo, de medición y de estadísticas, nos permitirá realizar un seguimiento de las acciones realizadas por los diferentes agentes que intervienen en una acción formativa o entorno virtual de aprendizaje. Esto puede ser muy útil en la medición de los resultados de los estudiantes y su evolución. Mediante el seguimiento de su progreso, se pueden detectar las áreas que necesitan ser reforzadas para mejorar. Cuando esta información puede ser fácilmente accesible, el estudiante siente que tiene un mayor control de su aprendizaje y puede inspirarse a seguir mejorando. Los sistemas de seguimiento y presentación de informes en este tipo de sistemas han ido mejorando con el paso de los años. 

El seguimiento y monitoreo de los participantes del curso permitirá analizar datos: 
  • Sobre las actividades de los estudiantes del curso. 
  • Observar las actividades de carga y descarga de recursos de aprendizaje. 
Respecto a la comunicación entre participantes: 
  • Publicaciones de discusiones en herramientas sincrónicas y asincrónicas. 
  • Visualizar el crecimiento de una comunidad determinada en torno a un curso MOOCs e identificar cuáles de los artículos de Facebook y tuits de Twitter han tenido mayor impacto. 
  • Medir influencia en Redes Sociales y comprobar como al tiempo que crecen en audiencia también crecen en influencia. 
  • Mostrar las menciones de los cursos MOOCs en las diferentes de Redes Sociales. 
  • Analizar tendencias y mostrar detallados análisis gráficos de los datos, que pueden exportados en diferentes formatos. 
Evaluación continua: Muchos usuarios puedan ser evaluados antes de comenzar un curso, durante su aprendizaje y tras la finalización de la acción formativa. Esta información que nos proporciona el LMS también puede ser útil, no sólo para ver el progreso de cada alumno, sino también para evaluar la eficacia de los programas de formación que la empresa ofrece. 

La evaluación continua permitirá recabar datos: 
  • Respecto a la evaluación: Intentos y resultados alcanzados por los estudiantes en los tests. 
  • Sobre el análisis del aprendizaje: analizar indicios sobre como van los estudiantes en el curso, sobre cómo están comprometidos en el proceso de aprendizaje y dónde pueden tener obstáculos o problemas. 
Organización: En los casos en los que se gestionen grandes volúmenes de usuarios (como es el caso de nuestra plataforma), un LMS permite tener bajo control gran parte del trabajo administrativo necesario que debemos llevar a cabo. Un buen sistema permitirá, en cada punto del proceso online, realizar las tareas de organización necesarias, de forma centralizada: gestión de altas y bajas de alumnos, creación de grupos de trabajo, organización de aulas, establecer calendarios y recordatorios para las tareas y los plazos de entrega de cada curso, realizar la recepción de las pruebas de forma online, e incluso, en algunos casos, validar dichas pruebas de forma automática, según el tipo de evaluación estipulada para cada ejercicio a entregar por los alumnos. 

La organización permitirá: 
  • Identificar estudiantes que no rinden como se esperaba, lo que permite que los profesores investiguen con los respectivos alumnos, e intervengan con medidas correctivas apropiadas.
 
  • Visualizar el proceso de aprendizaje y la participación de la clase en su conjunto, mientras que al mismo tiempo puede identificar posibles abandonos. 
Análisis sobre datos educativos 
  1. Datos personales: datos sobre el individuo, tales como nombre, dirección, edad, etc.
 
  2. Datos de interacción: datos sobre el comportamiento del usuario en el sistema, que pueden incluir mensajes en los foros, etc. 
  3. Datos de navegación: datos de navegación del usuario en el sistema, que enlaces siguió, qué videos vio, etc. 
  4. Datos relacionales: conexiones relacionadas con el usuario: amigos, seguidores, a quién sigue, los recursos relacionados, etc. Técnicas de Análisis de Redes Sociales (ARS).
 
  5. Datos de contexto: datos que muestran el contexto el usuario está actualmente en: datos de ubicación, datos de sensores (movimiento, velocidad, etc.), etc. 
  6. Datos textuales: Los diferentes tipos de datos pueden disfrutar de diferentes niveles de protección y apertura. Los datos personales, por ejemplo, están legalmente protegido por las leyes de protección de datos. Los contextuales y relacionales pueden estar sujetos a normas de privacidad. 
La importancia de analizar todos estos datos 
Es Importante analizar todos los datos que se están generando en los MOOC pues nos podrá ayudar a acercarnos un poco a esa medición de la eficiencia de este modelo y gracias a ello poner el foco en la mejora de toda la plataforma y en la calidad. 
Utilizando las diferentes herramientas de medición, podremos detectar a los usuarios del tipo “completionist”, gracias a los medidores de talento, podremos localizar posibles nuevos empleados (que quieran formar parte de nuestro equipo), encontrando personas con iniciativa, dispuestas a trabajar en equipo, a colaborar para enriquecer y mejorar nuevos cursos MOOC. 


El Learning Analytics se extiende por todo el ámbito educativo y dentro del mundo de los MOOCs es fundamental analizar los datos para transitar un camino hacia una educación más personalizada, donde dicho análisis mejora el proceso de aprendizaje.

“Las Universidades en general, deben rescatar la información y los datos que existan en las plataformas de e-learning para identificar en qué momento un alumno debe ser ayudado” 
“El Learning Analytics sentará bases para poder determinar la eficiencia de los procesos de aprendizaje y hacer responsable a cada actor de sus tareas” 
Tomás Martínez Buero
CEO de Inkubica labs
Rescatado de UNED - Learning Analytics y aprendizaje personalizado

Considerando que el “Learning Analytics” se centra en el proceso de aprendizaje (que incluye analizar las conexiones entre los participantes, el contenido, la plataforma, y a los educadores) y basándome en el texto de George Siemens (http://www.educause.edu/ero/article/penetrating-fog-analytics-learning-and-education) menciono algunos de los usos que se le dará a la información y datos recogida; las acciones concretas que llevaremos a cabo en los MOOCs y la medición de los logros y los resultados.

Uso que se le dará a la información y los datos recogidos
  • Análisis exhaustivos de los datos, pruebas y registros recogidos con los mecanismos mencionados (Mediante LMS-LCMS y herramientas ARS). 
  • Centrar nuestro análisis respecto a la recogida de los siguientes aspectos: metodología de aprendizaje, análisis de redes sociales, el análisis del discurso y contenido de los cursos. 
  • Utilizar los datos recabados de la monitorización de hipermedias adaptativos tendrá como finalidad la personalización y adaptación de los contenidos de aprendizajes. Los sistemas hipermedia adaptativos definen un modelo de metas, preferencias y conocimientos de cada usuario con el fin de adaptarse a sus necesidades. 
  • Examinar-profundizar, para mejorar el proceso respecto al aprendizaje adaptativo para: modificar los contenidos y formas de enseñanza de acuerdo a las necesidades de los estudiantes, mejorando además lo referente a interacciones sociales, las actividades de aprendizajes y apoyo a los estudiantes. 
  • Recolectar información sobre los hábitos de aprendizaje, conocimientos, debilidades y fortalezas de cada estudiante para crear diferentes planes de estudios ó niveles en los cursos. 
  • Mapear los dominios de conocimiento, para poder evaluar la actividad de aprendizaje en relación con dichos mapas.
Acciones concretas para llevar a cabo en los MOOCs
Para mejorar la calidad en nuestra plataforma, debemos prestar atención y centrarnos en la innovación educativa, para ello debemos mejorar la eficacia del aprendizaje y que sirva para que los alumnos sean más participativos. 
  • Metodología de aprendizaje, análisis de redes sociales, el análisis del discurso y contenido de los cursos. 
Nuestra plataforma, debe convertirse en una organización inteligente gracias al análisis de los datos, pruebas y registros que juegan un papel central para: 
  • Incrementar la participación y ayudar a los estudiantes de nuestros cursos MOOC, sobre todo respecto a los tres tipos de usuarios optimizer, listener y only registered. 
  • Hábitos de aprendizaje, conocimientos, debilidades y fortalezas de cada estudiante 
Respecto a la metodología y al nivel académico, gracias a los datos recogidos podremos: 
  • Comprender las necesidades de nuestros participantes (sobre todo en los que registramos abandono-poca participación o poco compromiso con las acciones del curso) y ofrecer incentivos suficientes para que completen los cursos de una manera más significativa. 
  • Podremos innovar, transformar y mejorar la plataforma , así como los modelos académicos y métodos pedagógicos. 
  • Dominio de conocimiento, monitorización de hipermedias adaptativos y aprendizaje adaptativo.
Algunos estudios demográficos afirman que los participantes de los MOOC persiguen objetivos distintos y no siempre busca un certificado porque normalmente ya posee una titulación universitaria. Sus necesidades son distintas, y por esta razón: 
  • Debemos cuidar el diseño de nuestros cursos y utilizar todas las herramientas a nuestro alcance para capturar su atención. 
  • Podremos mejorar la toma de decisiones administrativas y la asignación de recursos y contenidos, en la organización de los MOOCs.

Cómo se medirán los logros de los resultados 
Análisis de la calidad de los recursos
Para lograr una medición de los logros en cuanto a los resultados, es necesario planificar un buen sistema que valores, evaluación y medición de los recursos por parte de los estudiantes, en la plataforma y en la red, cuando nos referimos a “recursos” se analizarán (los contenidos “documentos y artículos”, las actividades, la plataforma, y a los educadores). 

Mecanismos de valoración, evaluación y medición de los recursos por parte de los estudiantes 
  • A través de la gamificación: Es una buena forma de fomentar que los alumnos colaboren valorando los recursos a través de puntos-estrellas-medallas-etc. repartiéndolas entre los recursos que le resulten más interesantes, novedosos, útiles y significativos. 
  • A través de encuestas cortas: Enviar a los estudiantes encuestas cortas antes-durantes y después del inicio del curso para recabar datos significativos de su proceso, inquietudes, necesidades, etc dentro del curso. 
Mecanismos de mejora respecto los sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) 
  • A través de Learning Analytics: Para Siemens, los principales desafíos de Learning Analytics en Educación no son de carácter técnico, sino de calidad de los datos, que el alcance de la información recogida sea suficiente con relación a la experiencia real de aprendizaje, la protección de datos y las cuestiones de carácter ético. 
Medir logros en la red 
  • A través del análisis de citas: Es una actividad de investigación que permite comprender el alcance y el impacto de nuestros documentos y artículos (creados para los MOOCs) los profesores pueden observar cómo se difunde su investigación y en qué medida es válida dentro de la comunidad MOOCs y fuera de ella. 
  • Mejorando el análisis de Redes Sociales: Reforzando y ampliando las herramientas para fidelizar comunidades on-line, herramientas para medir influencia en las Redes Sociales, herramientas para monitoreo de reputación y herramientas de estadísticas.


Blog Juan Carlos Mejía Llano (2012) “21 herramientas gratis indispensables para el Community Manager” Disponible http://www.juancmejia.com/marketing-en-redes-sociales/21-herramientas-gratis-indispensables-para-el-community-manager/ Consultado: 30/05/2014

Boneu, Josep m (2007). «Plataformas abiertas de e-learning para el soporte de contenidos educativos abiertos». En: «Contenidos educativos en abierto» [monográfico en línea]. Revista de Universidad y Sociedad del Conocimiento (RUSC). Vol. 4, n.o 1. UOC. Disponible http://www.uoc.edu/rusc/4/1/dt/esp/boneu.pdf  Consultado 28/05/2014

Cañellas Mayor, Alicia. Centro de Comunicación y pedagogía: “LMS y LCMS: Funcionalidades y beneficios” Disponible http://www.centrocp.com/lms-y-lcms-funcionalidades-y-beneficios/ Consultado 28/05/2014

Consultor SEO – Marketing digital (2014) “Tutorial Radial6” Disponible http://www.consultor-seo.com/tutorial-radian6/ Consultado: 30/05/2014

Fernández-Pampillón Cesteros, Ana:Las plataformas e-learning para la enseñanza y el aprendizaje universitario en Internet”. Universidad Complutense de Madrid Disponible http://eprints.ucm.es/10682/1/capituloE_learning.pdf Consultado: 30/05/2014

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Santa María, Fernando (2012) “Learning Analytics – Análisis del aprendizaje” Disponible http://fernandosantamaria.com/blog/2012/09/learning-analytics-analisis-del-aprendizaje-2/ Consultado 29/05/2014

Siemens, George (2011) EDUCAUSE Review: “Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education” Disponible   http://www.educause.edu/ero/article/penetrating-fog-analytics-learning-and-education Consultado: 31/05/2014

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