Analítica del aprendizaje conectado — Programa

Analítica del aprendizaje conectado

Programa 2018-2019

Máster Universitario en Comunicación y Educación en la Red, UNED

© Daniel Domínguez Figaredo, @danidominguez

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Módulo 1. Educación basada en datos

Introducción

En este módulo introductorio se presentan los rasgos característicos del movimiento de los datos, que actualmente es el enfoque dominante en el campo de la educación digital.

La capacidad de analizar los procesos de enseñanza y aprendizaje en espacios digitales depende enteramente de la disposición de datos que informen sobre las prácticas educativas que suceden durante el ciclo de aprendizaje. Los datos digitales —su recolección y análisis— son el eje de la nueva forma de gestionar y evaluar la educación digital. Estudiar el cambio de paradigma de la educación basada en datos es, pues, el punto de partida para comprender las teorías que explican el aprendizaje en contextos hiperconectados y los métodos de analítica que se proponen en esta asignatura.

Actividad 1

Tarea 1

  • Crea un blog para utilizar en esta asignatura y una cuenta en Twitter. Tanto el blog como la cuenta de Twitter pueden ser las personales que utilizas habitualmente u otras creada adhoc para esta asignatura.
  • Preséntate en el foro de la asignatura “Blog/Twitter de estudiantes” y aprovecha para notificar al resto de compañeros la dirección de tu blog y de la cuenta en Twitter.
  • Sigue a tus compañeros en las redes y utiliza las herramientas de comunicación compulsivamente para plantear cuestiones o hacer sugerencias sobre la asignatura.

Tarea 2

Lectura/visionado de los siguientes materiales:

  • Artículos. Estos dos artículos son una introducción al fenómeno de los datos en el campo de la sociología y la educación.

  • Alarcon, A., Zeide, E., Rosenblat, A., Wikelius, K., boyd, d., Peña, S. & Yu, C. (2014). Data & Civil Rights: Education Primer. Data & Civil Rights Conference. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2542268
  • boyd, d., & Crawford, K. (2011). Six Provocations for Big Data. A Decade in Internet Time: Symposium on the Dynamics of the Internet and Society. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1926431

  • Ejemplificaciones. Se proponen una serie de vídeos que ayudan a explicar las prácticas educativas en espacios conectados digitalmente, ya sean físicos, online o mixtos. Esas prácticas se basan en un conjunto de herramientas y protocolos de comunicación que configuran un escenario particularmente rico para la interacción social. Es en esas situaciones donde se generan los datos —en ocasiones masivos o big data— que luego pueden ser objeto de análisis por parte de profesores e investigadores.

Tarea 3

Elaborar un ensayo a partir del análisis de uno de los dos artículos presentados en la tarea 2. El ensayo debe de contener, al menos, estos dos elementos:

  1. Texto sintético-analítico del artículo. Se deben analizar específicamente cada uno de los elementos clave y las ideas fuerza que están presentes en el artículo elegido, dando respuesta a las preguntas e interrogantes que se plantean.
  2. Para cada idea fuerza destacada, se debe proporcionar al menos una referencia (enlace en la web, vídeo explicativo, post en un blog, artículo científico, libro, etc.) de otro autor que trate la misma temática y permita profundizar en su análisis.

Evidencias de aprendizaje

Al finalizar las tres tareas que comprende la actividad 1, cada estudiante debe de aportar las siguientes evidencias:

  • Cada estudiante debe tener un blog y cuenta en Twitter.
  • Cada estudiante debe escribir un primer post en su blog de la asignatura con el ensayo solicitado en la tarea 3. Una vez escrito el ensayo se debe notificar en el foro de la “Actividad 1”, facilitando el enlace al post que lo contiene.

Plazo de entrega

17 de marzo, para estudiantes que opten por la evaluación continuada.

Módulo 2. Educación abierta y aprendizaje conectado

Introducción

El aprendizaje digital puede transcurrir tanto en el espacio abierto de Internet, como en el marco acotado de un curso digital de una plataforma educativa. Si bien, la forma de adquirir conocimientos es diferente en cada caso. En un espacio abierto es más importante la colaboración entre los aprendices y el intercambio de recursos, mientras que un curso cerrado lo habitual es disponer de una secuencia muy clara con los pasos a seguir, una temporalización definida y el apoyo de un profesor. También hay diferencias en la forma de recopilar y analizar los datos que se generan en la fase de aprendizaje, y en los métodos que empleados para evaluar los conocimientos.

Los cursos virtuales en plataformas han tenido un gran difusión durante los últimos años. Son muy habituales en los ciclos de enseñanza reglada, desde secundaria a la universidad, y también en el ámbito de la formación profesional y continuada. Por su parte, la enseñanza abierta es un campo poco explorado que ha dado lugar a una amplia variedad de propuestas muy diferentes entre sí: cursos masivos abiertos en línea (del inglés Massive Open Online Courses, MOOCs), sistemas de tutoría inteligente, cursos de aprendizaje abierto, juegos de aprendizaje, comunidades científicas ciudadanas, comunidades de programación colaborativa, sistemas de tutorías comunitarias, redes sociales de aprendizaje e innumerables comunidades informales de alumnos en plataformas tales como Reddit, YouTube o sitios de fanfiction.

En este módulo pretende dar a conocer la visión general del movimiento de la educación abierta y, particularmente, en dos de sus dimensiones principales: (1) que se basa en la abundancia de recursos disponibles en Internet y; (2) que abarca el ciclo de aprendizaje a lo largo de la vida. Por un lado, la utilización de Internet como plataforma de formación introduce la idea de una educación en escala, que puede dar cobertura a públicos muy amplios.

Y por otro lado, cada vez son más los estudiantes de todas las edades que recurren a herramientas en línea para desarrollar nuevas habilidades. El funcionamiento de estos sistemas depende de un gran número de alumnos y se enriquecen con el uso de datos procedentes de prácticas anteriores. Comparten el propósito común de aumentar el potencial humano y ofrecen una infraestructura común de datos y computación para permitir el aprendizaje a escala.

Finalmente, entre las muchas teorías que explican la adquisición de nuevos conocimientos y habilidades en espacios abiertos, el aprendizaje conectado es la que mejor ha integrado las relaciones entre:

  • los intereses de los estudiantes, que son fundamentales para motivar a una persona a implicarse en la tarea de aprender por sí mismo;
  • las nuevas metodologías de aprendizaje activo, que permiten hacer partícipe a la persona que va a aprender;
  • y la transición entre los entornos donde pueden tener lugar las prácticas de aprendizaje, como por ejemplo, la escuela o la universidad, un centro cívico, el hogar, en Youtube, etc.

En este módulo dedicaremos un espacio al análisis y puesta en práctica de esas teorías con el fin de comprender más ampliamente el fenómeno de la educación abierta.

Actividad 2

Tarea 1: Análisis de los siguientes materiales:

— Aprendizaje abierto. “Educación abierta”, “aprendizaje abierto” y “recursos educativos abiertos” son los tres principales términos que engloban el movimiento de apertura en la educación que aprovecha las nuevas capacidades de Internet para expandir el acceso al aprendizaje. En el caso específico de los contenidos y materiales educativos que permiten adquirir conocimiento en Internet, su desarrollo y expansión se ha apoyado en los últimos años en la existencia de licencias de propiedad intelectual abiertas, que es el tema del vídeo “Copyright and Creative Commons”. Conocer estas bases es fundamental para poder interpretar el resto de contenidos del tema.

2. Why Openness in Education?

3. Open Licensing.

4. From Open Source to Open Content.

5. From OpenCourseWare to Open Educational Resources and Open Textbooks.

6. Open Access, Open Data, and Open Science.

— Pedagogía de la abundancia. En estos tres artículos Martin Weller desarrolla su aproximación a la nueva pedagogía digital basada en la abundancia de recursos en Internet. Este enfoque ayuda a comprender el cambio en las condiciones materiales de acceso a la formación, y cómo la base del diseño de la formación difiere significativamente según haya abundancia o escasez de recursos. Aunque Weller no lo menciona directamente, la metáfora de la abundancia también aplica para el caso de los datos de traza de las prácticas educativas, cuyo análisis y las evidencias que pueden aportar también condicionan ampliamente el diseño de la formación.

— (2009, November 12). A pedagogy of abundance take 2 [Blog post]. Retrieved from http://nogoodreason.typepad.co.uk/no_good_reason/2009/11/a-pedagogy-of-abundance-take-2.html

— (2011). A pedagogy of abundance. Spanish Journal of Pedagogy, 249, 223–236. Retrieved from http://oro.open.ac.uk/28774/

— MOOCs. Los MOOCs son el formato de cursos abiertos más conocido y exitoso de los últimos años. Las siguientes referencias se hace una introducción del término (“Massive open online course”, n.d.), referencia al contexto en el que surgen los cursos (Watters, 2013), se describe qué son y qué no son los cursos masivos abiertos (Wiley, 2013), y se revisan las características diferenciales de los primeros cMOOC y su posterior evolución en los llamados xMOOC (Siemens, 2012).

Módulo 7. Open Teaching and MOOCs

— Aprendizaje conectado. El aprendizaje conectado es un enfoque que enfatiza las experiencias de aprendizaje creativo y social impulsadas por los intereses personales de los estudiantes. Los ejes de esta propuesta teórico-práctica incluyen los contextos de aprendizaje que cuentan con el apoyo de los pares, que son impulsados por el intereses de los aprendices y tienen una orientación académica —ya que el conocimiento adquirido puede convalidarse con el aprendizaje en la escuela o la universidad—, las experiencias centradas en la producción abierta y en red, y que reúnen a estudiantes y adultos en torno a un propósito compartido. El término “conectado” se refiere a poner en relación el aprendizaje dentro y fuera de la escuela/universidad, conectar los intereses con las oportunidades y conectar al estudiante con sus compañeros y mentores.

— (2016). Connected courses at Virginia Commonwealth University. Designing digitally-forward learning experiences that promote student success in a networked world. Retrieved from http://lauragogia.com/connected-course-design/

Tarea 2:

Evidencias de aprendizaje

Escribir un post en el blog con las respuestas a las cuestiones del caso “LRNG”. Notificar la entrega en el foro del curso virtual “Actividad 2”.

Plazo de entrega

7 de abril, para estudiantes que opten por la evaluación continuada.

Módulo 3. Analítica del aprendizaje en plataformas cerradas

Introducción

Las interacciones sociales que suceden en entornos digitales dejan un rastro en forma de traza que puede ser utilizado con diversos fines, entre los que destaca el de aportar conocimiento acerca de las prácticas sociales realizadas y la posibilidad de valorarlas con fines educativos. Cuando los grupos sociales son masivos (formados por un elevado número de personas), los datos registrados son igualmente considerables. El campo de estudio de esos datos masivos se denomina Big Data. Y desde el punto de vista estrictamente educativo, la gestión de esos datos con fines de evaluación de los aprendizajes, se denomina analítica del aprendizaje (learning analytics).

La analítica del aprendizaje puede utilizarse tanto para evaluar el rendimiento educativo en cursos masivos que se ofrecen en plataformas, como en espacios abiertos. Este módulo se centra en el primero de los casos, y en el siguiente la analítica del aprendizaje se aplicará al campo de la enseñanza abierta y conectada.

Actividad 3

Tarea 1: Análisis de los siguientes materiales:

— Introducción al campo del big data y el learning analytics:

— Data Science:

— Recopilación y análisis de datos.

  • Obteniendo, limpiando y preparando datos
  • Análisis de datos para programadores:
  • R es un lenguaje de programación de código abierto para estadísticas, visualizaciones y datos computacionales, que se está convirtiendo en una herramienta eficaz para la analítica avanzada. El entorno de desarrollo integrado de R RStudio nos facilita trabajar con este lenguaje de programación (http://www.rstudio.com/)
  • Python es un lenguaje de programación de código abierto que está abriendo sus puertas a programadores generales en analítica avanzada. La distribución orientada al análisis y procesado de datos (ANACONDA) facilita trabajar con este lenguaje de programación, https://www.anaconda.com/distribution/
  • Análisis de datos para no programadores:

— Visualización e interpretación de datos: Las visualizaciones ayudan a los analistas a descubrir situaciones que serían imposibles de ver en tablas de datos, hojas de cálculo y cuadros. Es necesaria la visualización para diferentes grupos de usuarios para ser entendidas fácilmente y tomar acciones.

  •  Visualización de datos para no programadores:
  •  Visualizaciones a partir de librerías D3.js:
  • Infografías

Tarea 2: Casos de estudio.

— Data Science.

— Data analytics & MOOCs.

  • El caso de EdX:

  • Lectura y análisis del siguiente caso de estudio: Escuelas de negocio digitales: Comparativa Harvard Business School vs. The Wharton School, http://goo.gl/WqNE7Y

Tarea 3:

Realizar el siguiente caso práctico, https://goo.gl/forms/CzNwtJI62OKcFYvT2

Evidencia de aprendizaje

Respuesta al caso práctico de la tarea 3 en el formulario y en el blog del estudiante, y notificar la entrega en el foro del curso virtual “Actividad 3”.

Plazo de entrega

5 de mayo, para estudiantes que opten por la evaluación continuada.

Módulo 4. Analítica del aprendizaje en espacios conectados

Introducción

La temática de este módulo es una prolongación del anterior. El campo de estudio en este caso es el de la analítica del aprendizaje aplicada en espacios abiertos y conectados tecnológicamente.

Actividad 4

Tarea 1: Análisis de los siguientes recursos:

Tarea 2:

Análisis de los siguientes casos de estudio:

  • Redes de contactos en Twitter:

  • Conectando espacios formales e informales, abiertos y reglados, online y offline:

  • Hoffman, K.M., Subramaniam, M., Kawas, S., Scaff, L., & Davis, K. (2016). Connected libraries: Surveying the current landscape and charting a path to the future. College Park, MD; Seattle, WA: The ConnectedLib Project. Retrieved from https://ssrn.com/abstract=2982532

Tarea 3:

Realizar el siguiente caso práctico, https://goo.gl/forms/iQQpYJhq6dYdBOYI3

Evidencia de aprendizaje

Respuesta al caso práctico de la tarea 3 en el formulario y en el blog del estudiante.

Escribir dos post en el blog con la respuesta al caso práctico, y notificar la entrega en el foro del curso virtual “Actividad 4”.

Plazo de entrega

9 de junio, para estudiantes que opten por la evaluación continuada.

Módulo 5. Ética y analítica del aprendizaje

Introducción

“La capacidad de analizar enormes bases de datos que contienen información tomada directamente de las fuentes originarias y procedente de contextos muy dispares, junto a la posibilidad de generar conocimiento nuevo a partir de esa información, plantea un nuevo escenario para la investigación social realizada con datos masivos. En esa nueva situación resulta imprescindible considerar muy diversas situaciones que son consecuencia de utilizar los datos recopilados para fines inesperados y muy diferentes de los que estaban en los supuestos iniciales que condujeron a su captura. Se presenta así una responsabilidad ética que es necesario atender cuando se trata de gestionar datos y que es mayor cuando la información procede de los estudiantes de un curso y su uso se destina a apoyar el proceso de enseñanza y aprendizaje, ya sea en el aula o en un espacio digital.” (Domínguez, 2018, p. 3)

Actividad 5

Tarea 1: Lectura y análisis de los siguientes materiales:

— Privacidad

https://datasociety.net/initiatives/privacy/

— Experimentos sociales:

  • Experimentos sociales y cuestiones éticas; el caso Facebook[1]:

  • El caso Google:

Tarea 2:

Realizar el siguiente caso práctico, https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSd6MvjP1MQrxHG3XP0BFnQ7XAm5uvDqYY1NAjpaYTfbDoDVQQ/viewform

Evidencia de aprendizaje

Respuesta al caso práctico de la tarea 2 en el formulario y en el blog del estudiante.

Escribir dos post en el blog con la respuesta al caso práctico, y notificar la entrega en el foro del curso virtual “Actividad 5”.

Plazo de entrega

9 de junio, para estudiantes que opten por la evaluación continuada.

[1] Otro caso de investigación sobre el comportamiento de los usuarios por parte de Facebook: