Mooc Learning Analytics en Educación (#EduAnaliticsMooc) VI

Unidad 5: Visibilidad, análisis de los datos y plan de mejora

Herramientas para la visualización de los datos (I)

Está claro que conseguir que los datos crudos se hagan visibles para su posterior análisis es una parte importante en el proceso del análisis del aprendizaje. Para ello, no necesitamos ser grandes expertos en el manejo de programas complicados que requieran una gran curva de aprendizaje, ya que tenemos a nuestro alcance soluciones mucho más asequibles.

  • Gismo: es una extensión para Moodle que proporciona una visualización de las actividades de los estudiantes en cursos en línea que permite examinar diversos aspectos, como la asistencia a los cursos, la lectura de materiales o la presentación de tareas. GISMO proporciona visualizaciones completas que ofrecen una visión general de toda la clase, no solo un estudiante específico o un recurso en particular. Se puede descargar la extensión desde aquí, aunque deberemos ser administradores o tener permisos como tal para poder instalarlo.
  • Excel o las versiones libres de Libre Office o las hojas de cálculo de Google: si ya tenemos todos los datos que deseamos obtener de nuestros alumnos en una hoja de cálculo, es muy sencillo crear diferentes gráficos a partir de esos datos y poder visualizarlos de manera efectiva. En esta lista de reproducción, se han seleccionado varios vídeos interesantes al respecto. Además, algunas herramientas como Socrative, Kahoot o Edpuzzle nos permiten exportar los datos obtenidos a hojas de cálculo, por lo que también hace muy sencilla su visualización a través de la creación de diferentes tipos de gráficos.
  • Google Data Studio: se trata de una herramienta gratuita de Google que facilita mucho la creación de tableros de gráficos a partir de datos y permite obtener visualizaciones sin ser un experto en programas complejos u hojas de cálculo. En esta página se nos ofrece un primer acercamiento.

Por otra parte, existe software profesional para el tratamiento estadístico de los datos. Estos programas son utilizados por los investigadores y cubren todas las necesidades del cálculo estadístico, aunque la curva de aprendizaje es muy elevada. Algunos de estos programas son IBM SPSS Statistics, quizá el más conocido o programas de código abierto como R, un entorno para análisis estadístico y realización de gráficos y que se puede descargar gratuitamente desde este enlace.

Además de las citadas anteriormente, existen otras herramientas cada vez más consolidadas en el mundo educativo y que permiten mostrar de manera efectiva y visible los datos recogidos en el transcurso de las sesiones de clase:

  • Apps de cuadernos del profesor: en los últimos años se ha extendido el uso de diferentes apps que modernizan y facilitan el trabajo docente a la hora de anotar y recopilar observaciones y datos cuantitativos y cualitativos de nuestro alumnado. Además de multitud de funciones como ajustar diferentes tipos de notas, crear anotaciones, usar iconos o, incluso, crear y calificar mediante rúbricas, la mayoría de estas apps ofrecen la posibilidad de crear informes. Estos informes se pueden generar en formato texto (PDF) incluyendo todos los datos que necesitemos o también se puede exportar a formato hoja de cálculo, con lo que podríamos generar los gráficos a partir de ella.

Por otra parte, nos permiten crear informes a través de gráficos. Solamente debemos elegir los parámetros que queremos incluir (alumnos concretos, grupos, columnas de notas), el tipo de gráficos y automáticamente podemos ver el gráfico deseado. Otra ventaja que aportan estas aplicaciones es que también podemos crear mapas de colores (colores condicionales) según el rango de notas en nuestra clase, con lo que la información visual se hace más evidente.

Existen varias apps para todas las plataformas, aunque las más extendidas por su estabilidad y potencia son Idoceo y Additio. En este vídeo, mostramos cómo sacarle partido a los datos a través de la app Idoceo.

Si queremos optar por un cuaderno gratuito, Jaume Feliu nos ofrece el cuaderno que él mismo ha creado y usan en su centro. Este es el enlace de descarga.

    • Infografías: otra herramienta que se ha extendido en educación por todo su potencial es la infografía. Además, en lo que respecta al análisis del aprendizaje, pueden resultar muy útiles por varios motivos:
      • Existen muchas posibilidades para crearlas online.
      • Permiten generar gráficos sencillos y de diferente tipo con tan solo introducir los datos si no queremos o no sabemos usar las hojas de cálculo.
      • Además, algunos de los servicios de creación de infografías permiten importar hojas de cálculo, con lo que resulta muy cómodo crear un informe de resultados en el que, además, podamos incluir valoraciones, todo ello de una manera muy visual y efectiva.

De entre las herramientas para crear infografías más efectivas y que permiten importar datos u hojas de cálculo, tenemos Canva, Piktochart o Infog.ram.

El reto

Para finalizar y dar cierre a todo lo aprendido, te proponemos crear un informe final en formato digital (una infografía, por ejemplo) que resuma todas las fases de un ciclo de Learning Analytics que ya habremos iniciado a lo largo del curso.

De esta manera, tendrás una visión completa de todo el proceso de Learning Analytics y te ayudará a iniciar nuevos ciclos de analíticas del prendizaje y poder pasar por todas sus fases para poder llegar a conclusiones y actuar en consecuencia.

Enlace a la infografía: https://infogram.com/eduanaliticsmooc-1hzj4oq35pk32pw?live

 

 

Mooc Learning Analytics en Educación (#EduAnaliticsMooc) V

Unidad 4: LLAA, flipped classroom y gamificación

La unidad 4 de #EduAnaliticsMooc aborda las posibilidades de utilizar las analíticas para enriquecer el proceso de aprendizaje y la evaluación en las metodologías de la clase invertida y la gamificación. Para ello se analizan diversas herramientas que nos facilitan realizar preguntas, planteadas desde el marco teórico de adquisión de habilidades que proporciona la taxonomía de Bloom, para obtener los datos de nuestras LLAA.

El reto

Se nos solicita crear una clase en EDPUZZLE y hacer una metarreflexión sobre el proceso seguido.

Para desarrollar el reto se ha optado por utilizar un video obtenido en youtube. Los datos de acceso para la clase creada:

Proceso

Contexto educativo:

Materia de Historia de la Filosofía 2º Bachillerato Enseñanzas de personas adultas en la modalidad a distancia tutorizada
En esta modalidad se dispone de una sesión presencial semanal y de un aula virtual moodle. La clase invertida es una opción metodológica que se adapta muy bien a esta modalidad
Alumnado adulto (mayor de 18 años) que compagina estudio y obligaciones profesionales y carga familiar. Dispone de poco tiempo y hay que rentabilizarlo con estrategias directas y bien dimensionadas
Modalidad de enseñanzas con alto nivel de abandono, absentismo e historial de fracaso académico previo Hay que hacer un seguimiento personalizado a través de la acción tutorial de la materia para mantener la motivación y resolver dificultades
Primer tema introductorio a la materia Conectar con información y conocimientos previos sobre la materia del alumnado a partir de su formación formal, informal y no formal

Para desarrollar esta experiencia de aprendizaje utilizando la metodología de la clase invertida hemos tenido en cuenta:

1) Como objetivo de aprendizaje: introducir la materia e iniciar la metadología que se utilizará (clase invertida con apoyo del aula virtual moodle)

2) Cómo criterio para la selección del video (https://youtu.be/xHmO_wuv278), que fuera corto, en formato atractivo, dinámico y directo en su desarrollo  y que abordara los siguientes contenidos:

  • Definición de filosofía
  • Temas y preguntas filosóficas
  • Ramas o disciplinas filosóficas

3) Incluir en el video preguntas que trabajan habilides de la taxonomía de Bloom relativas a:

Identificar y reconocer en el nivel 1_Recordar

  1. ¿Es clarificadora la definición etimológica de Filosofía? (preguna si/no)
  2. Son características del mito: (respuestas múltiples)
  3. ¿Los fundamentos de la estructura de la realidad son el tema filosófico del que se ocupa …? (pregunta corta)
  4. Una falacia es un razonamiento no válido o incorrecto pero con apariencia de razonamiento correcto. Por ello, solemos aceptar afirmaciones que parecen concluyentes cuando no está garantizado que sea correcto. Pero ¡ojo! que no hay que confundir corrección con verdad. (https://falacias.escepticos.es/) ¿Sabrías identificar entre las siguientes cuando estamos ante una falacia? (respuestas múltiples)

Concluir y relacionar en el nivel 2_Comprender.

  1. ¿Cuál es la pregunta más importante para un filósofo? (pregunta selección)
  2. Se suele decir que la filosofía surge como el paso del mito al logos. Con esta afirmación se quiere indicar que se sustituye un pensamiento irracional propio del mito por otro racional basado en razones, en argumentos. ¿Serías capaz de determinar las características identificativas del pensamiento mítico? (selección múltiple)

Se incluye una pregunta final para desarrollar en la clase que corresponde con debatir del nivel 3_Analizar

  1. Para la próxima clase presencial elige la rama de la filosofía, entre las mencionadas u otras que puedas investigar, que más te haya llamado la atención, o que te parezca de mayor utilidad y prepara tres preguntas que creas o descubras podría realizar sobre su campo de estudio. Incluye tu propuesta en el tema de discusión que se ha abierto en foro del aula virtual con el título: “Mi rama de la filosofía favorita es…”

4) Partir de esta actividad realizada en casa para proponer en la sesión pesencial otras actividades que permitan:

  • Facilitar el conocimiento e interacción entre el alumnado (dado que son enseñanzas con poca presencialidad y escaso contacto directo lo que fomentaría el anonimato y el aislamiento)
  • Iniciar el trabajo colaborativo realizando actividades intergrupales a las que dar continuidad en el aula moodle a través de tareas o foros que exijan participación y cooperación
  • Recabar datos de Edpuzzle para determinar los conocimientos previos del alumnado
  • Generar interés y motivación por la materia

Como procedimientos para ello se utiliza:

  • La proyección de las respuestas genéricas ofrecidas por Edpuzzle para centrar conceptos.
  • Fomentar un debate inicial en gran grupo sobre la pregunta abierta final a partir de las respuestas recogidas en el foro
  • Realizar una actividad en grupo centrada en la búsqueda de una definición consensuada de filosofía
  • Terminar la sesión presencial con un cuestionario kahoot recopilatorio de lo trabajado y la propuesta de un cuestionario en el aula virtual para casa como evaluación finalista de los resultados de aprendizaje.
Datos relevantes para aplicar LLAA

En el video: a través de los datos generados por Edpuzzle obtendríamos información sobre el grado de asimilación de las ideas básicas que se han introducido en relación con los contenidos. También datos de participación y tiempos de respuesta individuales que nos podrían dar pistas sobre las disponibilidades de tiempo y la dedicación del alumnado adulto al trabajo para casa y, con ello, las posibilidades de aplicar clase invertida.

En las actividades de clase: a través de la observación podremos determinar el nivel de participación y las interacciones grupales y con los datos obtenidos del cuestionario kahoot el nivel final de asimilación de los contenidos trabajados que podrán contrastarse con los datos obtenidos con Edpuzzle pudiendo ver si ha habido mejora.

En el aula virtual: tendríamos datos cuantitivos en la participación del foro a través del informe de actividad y cualitativos por las entradas registradas por cada alumno en el mismo.

Mooc Learning Analytics en Educación (#EduAnaliticsMooc) IV

Datos y gamificación

Reflexionando sobre la gamificación en mis clases de filosofía de bachillerato en la Educación de Personas Adultas se me presenta un dilema referido a las posibilidades que ofrece para el desarrollo curricular. Comienzo defendiendo esta metodología por su enorme potencial motivador, que para estas materias no es nada desdeñable, y su capacidad para potenciar el trabajo colaborativo y generar un clima de aula propicio.

Imagen de 200 Degrees en Pixabay
Imagen de 200 Degrees en Pixabay

Sin embargo, si no queremos vanalizar el aprendizaje, hay que trabajar muy bien la narrativa y, sobre todo, establecer retos y misiones que no sólo resulten significativas por los contenidos, sino también por los procesos que involucren. Incluir tareas lúdicas que vayan más allá del reconocimiento para abordar el análisis de conceptos o la reflexión textual y que mantengan el ritmo del juego plenamene integrados con la narrativa, tiene cierta complicación. Personalmente, esta es la mayor dificultad con la que me he encontrado a la hora de gamificar.

Cuando además trabajas con personas adultas, hay que adoptar especiales precauciones para que las narrativas se adapten a sus mundos imaginarios y sean capaces de generar el “círculo mágico”  que exige la experiencia inmersiva de esta metodología.

Imagen de MyTechLogy Where IT Talents Shine en Pixabay
Imagen de MyTechLogy Where IT Talents Shine en Pixabay

El costo en tiempo y esfuerzo que supone para el profesor organizar una buena experiencia gamificada es elevado, sólo compensado cuando se obtiene una experiencia memorable para los participantes y el logro de los objetivos propuestos.

Se hace preciso, por tanto, evaluar la gamificación para determinar todos estos aspectos: el grado de inmersión conseguido, el grado de consecución de los objetivos planteados y la significatividad de los aprendizajes alcanzados. Y para esto precisamente las analíticas de aprendizaje son insustituibles y debemos incluirlas dentro del mismo diseño.

Por ejemplo, uno de los criterios para decidir que herramientas utilizaremos, entre la ingente cantidad de ellas disponible, para generar las actividades de los retos y misiones que propongamos ha de ser la posibilidad de que nos faciliten la recogida y análisis de datos para realizar esta evaluación.

 

Mooc Learning Analytics en Educación (#EduAnaliticsMooc) II

Unidad 2: Fases de las LLAA y tipos de datos

En esta unidad nos centramos en el uso de las análiticas de aprendizaje en el aula reflexionando sobre los nieves de aplicación posibles, sus fases y los tipos de datos.

Comenzamos haciendo un ejercicio de metacognición haciéndonos algunas preguntas que deberemos contestar a lo largo del proceso que involucran algunas cuestiones que atañen al interés de los datos que queremos obtener pero también otras de tipo ético sobre el modo y la pertinencia de su recolección. Los datos se obtendrán preferentemente utilizando como fuente cuestionarios on line.

De los tres niveles de aplicación de las LLAA que distingue Simón Buckingham (2012) el tercero es el que compete e interesa al profesorado:

Macro Colaboración entre instituciones para compartir los datos de los otros dos niveles Precisa de una transformación de los modelos académicos y aproximaciones pedagógicas
Meso Responsabilidd de la institución educativa (centros) Precisa mejoar la toma de decisiones organizativas para aprovechar recursos e implementar un enfoque pedagógico a nivel de institución para mejorar los resultados
Micro Datos obtenidos del alumnado a nivel individual y de las interacciones entre ellos a nivel grupal dentro de las aulas Alimenta de datos a los otros dos niveles y permite identificar situaciones personalizadas para la intervención.

Centrándonos por tanto en este nivel micro que nos compete como docentes las fases de su aplicación supondrían:

  1. Antes de comenzar a recolectar datos debemos comenzar reflexionando sobre qué datos queremos o precisamos y para qué fines para lo cual nos pueden ser muy útiles las preguntas sugeridas por Raúl Santiago y Daniel Amo:
    1. ¿Qué significado tiene para mí analizar datos educativos?
    2. ¿Qué aspectos quiero mejorar de mi centro educativo?
    3. ¿Qué estrategia puedo abordar para mejorarla?
  2. Definir el objetivo y establecer métricas: qué quiero conseguir, qué problema quiero resolver o qué aspecto quiero mejorar.
  3. Recolectar datos para lo cual habrá que elegir herramientas adecuadas a nuestros fines.
  4. Visualizar y analizar los datos a través de las gráficas generadas para establecer conclusiones.
  5. Diseñar estrategías y planes de actuación a partir de las conclusiones obtenidas del análisis de los datos.

Las posibilidades de obtener conclusiones ajustadas a la realidad y relevantes para nuestros objetivos dependerá de la calidad de los datos obtenidos, que podremos asegurar si nos planteamos dos preguntas clave sobre ellos: qué podemos conocer y qué necesitamos conocer.

Los datos los podemos clasificar con Niall Sclater en demográficos, académicos o de actividad del aprendizaje pero también en cuantitativos (de carácter numérico y uso directo para el análisis una vez visualizados gráficamente) o cualitativos o no numéricos más complicados de procesar pero de gran valor una vez tratados.

Estos datos se obtendrán a patir de fuentes o técnicas primarias de recopilación de datos como encuestas, observación directa o anotaciones diarias realizadas por el profesorado, o a través de las interacciones del alumnado en distintos contextos entre los cuales son de gran valor los entornos virtuales de aprendizaje.

Tipos de datos Datos brutos Herramientas de recogida
Cuantitativos Notas numéricas

Tareas entregadas

Accesos a plataforma

Visualización de recursos

Respuestas a un test

Informes EVA

Plugins y extensiones EVA

Rúbricas

Cuestionarios

Herramientas web

Cualitativos Comentario en un foro

Intervención en clase

Calidad de estudio

Observación

La aplicación de las LLAA siguiendo un ciclo de análisis a partir de objetivos concretos exige también una monitorización constante del proceso en el cual se deben tener en cuenta cuestiones tanto de tipo técnico como de tipo ético:

Seguimiento procesual Cuestiones éticas
¿He definido bien los objetivo y las métricas?

¿Recolecto los datos apropiados y son suficientes?

¿Hago una apropiada visualización y análisis de los datos?

Para ver las gráficas más apropiadas puede sernos de utilidad estos enlaces al blog edulíticas de Daniel Amó:

¿Quién decide qué datos recolectar?

¿Deben los estudiantes tener acceso a sus propias LLAA? ¿Y a la de sus compañeros?

¿Tiene el profesorado preparación para interpretar e intervenir?

¿Se puede asegurar el anonimato y la privacidad de los datos?

¿Dónde se guardan y quiénes podrán consultarlos?

¿Cómo se decide el tiempo de su disponibilidad?

¿Cómo asegurar el derecho al consentimiento y la reposición de los datos al alumnado?

El reto

Se nos propone realizar un cuestionario online dirigido a nuestros propios alumnos y alumnas con el que obtener los primeros datos, y las primeras visualizaciones de estos datos, utilizando la herramienta Formularios de Google, siguiendo como referencia la propuesta que se recoge en este esquema procesual:

Esquema del ciclo de análisis de Daniel Amó
Fuente: http://www.eduliticas.com/2017/04/divulgacion/primer-taller-sobre-analitica-del-aprendizaje/

Hemos seguido para ello los pasos sugeridos cuyos resultados se recogen a continuación:

a) A partir de las preguntas de reflexión concluyo:

  • El contexto docente en el cual voy a utilizar analíticas es el bachillerato por internet para personas adultas.
  • En estas enseñanzas se trabaja con moodle de forma intensiva para lo cual es imprescindible un nivel de competencia digital y de autonomía del aprendizaje del alumnado.
  • Sin embargo, la experiencia docente me indica que no siempre contamos con una situación óptima que garantice el aprendizaje lo que hace imprescindible tener una visión realista de los niveles iniciales con los que cuenta el alumnado en relación con estos dos aspectos.
  • También es importante, cuando se trabaja con personas adultas en cualquier modalidad y tipo de enseñanzas, conocer sus disponibilides de tiempo para el estudio, su experiencia previa con la materia y sus expectativas futuras por las cuales han decidido reanudar sus estudios.
  • Estos datos permitirán establecer adaptaciones de los recursos y las secuencias de aprendizaje previstas que nos permitirán mejorar dos indicadores que tienen muy mal pronóstico en las enseñanzas de personas adultas: el absentismo y el éxito académico.

b) Objetivos: 

Nos proponemos:

  • Reducir el abandono
  • Incrementar la participación en la plataforma de aprendizaje
  • Establecer secuencias de aprendizaje en la plataforma ajustadas a las posibilidades y disponibilidades del alumnado

Y para ello se precisa:

  1. Conocer la experiencia previa con moodle del alumnado
  2. Obtener datos básicos de su escolarizacion anterior
  3. Saber cuales son los motivos por los cuales cursan estas enseñanzas
  4. Determinar el tiempo del que disponen para dedicar al estudio de la materia

c) Preguntas clave:

  1. ¿Es la primera vez que realizas un curso utilizando la plataforma moodle?
  2. Valora de 1 a 5 tu satisfacción hasta el momento con el curso de teleformación
  3. Cuales son tus expectativas para estudiar bachillerato: obtener la titulación para mejorar mi empleabilidad, obtener la titulación para acceder a otros estudios superiores, conseguir una mejor y más sólida formación, otros (indicar cual)
  4. Indica los problemas que tienes con la plataforma: No tengo ningún problema, me cuesta encontrar la información, tengo problemas de conectividad, otros (indicar cual)
  5. El tiempo promedio que dedico a trabajar en el curso de teleformación es: ninguno, menos de una hora a la semana, entre una y tres horas a la semana, entre cuatro a siete horas a la semana, más de siete horas semanales
  6. Con que periodicidad utilizas la plataforma: nunca la uso, prácitamente entro todos los días, de forma alterna a lo largo de la semana , días fijos a lo largo de la semana, los fines de semana

d) Métricas: son los datos brutos que obtenemos a partir de las preguntas clave. En este caso, serán las respuestas de nuestro alumnado.

e) Herramientas: utilizamos Google Forms con el que creamos un cuestionario en el que hemos seguido los consejos ofrecidos para su redacción

  • Seis preguntas para asegurar a atención y obtener suficiente información
  • Preguntas cerradas y con opciones todas ellas obligatorias para facilitar el análisis, aunque se ha incluido una ultima pregunta abierta no obligatoria donde se permite añadir información al alumnado que podría ser de gran utilidad.
  • Se ha procurado hacer preguntas formuladas con claridad y sin ofrecer juicios de valor que condicionen la respuesta

El formulario confeccionado se puede visualizar en este enlace: https://forms.gle/MAhmjVJn3oGM72zx9

 

Mooc Learning Analytics en Educación (#EduAnaliticsMooc) I

Unidad 1: Concepto y utilidades

En esta unidad del mooc nos centramos en introducirnos en el concepto de Analíticas de aprendizaje (LLAA) y el potencial que ofrece, tanto a los docentes como al alumnado, para hacer un seguimiento de los procesos de enseñanza-aprendizaje a través del análisis de los datos que aportan.

Como definición genérica nos quedamos con la de Long y Siemens para quienes se trata de “la medida, recolección, análisis y presentación de datos sobre los estudiantes y sus contextos con el propósito de comprender y optimizar el aprendizaje y el entorno en que tiene lugar”.

Por lo tanto, estamos hablando de datos (espacialmente los generados en entornos virtuales de aprendizaje u otras aplicaciones de aprendizaje digital: número de accesos, materiales revisados, participaciones en foros, puntuaciones en actividades, …), pero también de un modo de explorar estos datos (por tanto, de una disciplina emergente relacionada con métodos específicos de tratamiento de datos) y del uso inteligente que demos al análisis de esos datos (para reflexionar sobre la proceso de aprendizaje y mejorarlo, que se aplica a diversos niveles, desde el individual del profesor y/o alumno concreto hasta el de los responsables educativos, pasando por intereses empresariales o de negocio en el sector editorial educativo, por ejemplo).

Aunque siempre se han utilizado datos en educación, la revolución tecnológica también ha cambiado el panorama porque ahora disponemos de un volumen ingente, que puede ser recogido y tratado con herramientas muy potentes, y que se encuentra al alcance de mucha más gente a golpe de clic, a partir de la huella digital que todos dejamos en Internet.

Las análiticas de aprendizaje se originan a partir de las analíticas de negocio del mundo empresarial que, desde la década de los 80 del siglo pasado, pretendían medir y analizar datos económicos para entender el mercado y posicionar a las empresas para incrementar sus beneficios. La aplicación a la educación de este enfoque métrico y cuantificador comienza en el año 2000 con los estudios pioneros en e-learning de Mitchell y Costello.

No se trata ni de Big Data ni de Minería de datos, aunque se relacionan con ellos. Si el Big Data maneja grandes volúmenes de información que no pueden ser tratados con software convencional, y la Minería de datos son técnicas y tecnologías que intentan descubrir patrones en ese ingente cúmulo de información, precisando altos conocimientos informáticos y algoritmos predictivos de gran complejidad, las analíticas de aprendizaje no manejan necesariamente grandes volúmenes de información ni precisan hacer predicciones y usan herramientas accesibles. No obstante, como indica Jordi Adell, dependiendo de los interesados (stakeholders) el volumen de datos y la sofisticación de los sistemas de análisis será creciente hasta hacer indistinguibles los tres conceptos (desde los estudiantes-profesores que las utilizan en sus contextos de enseñanza-aprendizaje hasta los investigadores y los diseñadores de los sistemas educativos). Según quién las utilice tendremos perspectivas, intereses y expectativas diferentes, y mayor o menor capacidad de utilizarlas con fines predictivos y de intervención que aumentan las posibilidades de control.

Jordi Adell las considera como una de las nuevas tendencias educativas que, dentro de las llamadas pedagogías emergentes, suponen una adaptación del Big Data a la educación. Una tendencia que responde a la creciente necesidad de justificar y basar las decisiones didácticas en datos empíricos y evidencias.

Las análiticas tienen un ciclo de cuatro tiempos: aprendices o learners, datos, métrica e intervención. Este ciclo comienza con aprendices que hacen cosas dejando datos (huella digital), datos que recolectamos y medimos para hacer, a partir de las conclusiones obtenidas en su análisis, cambios  o predicciones que redundarán en presumiblemente en mejoras.

Existen diferentes tipos de análiticas:

Descriptivas Informes y descripciones ¿Qué fue mal?

¿Qué fue bien?

Diagnósticas Interacciones y visualizaciones ¿Por qué ocurrió esto?

¿Cuáles son las secuencias de aprendizaje exploradas?

Prescriptivas Alertas, notificaciones y recomendaciones ¿Qué está ocurriendo ahora?

¿Qué sería mejor hacer?

Predictivas Tendencias futuras y predicciones ¿Qué espero en el futuro?

¿Cómo puedo diseñar itinerarios de aprendizaje?

Aprendizaje aplicado Enseñanza personalizada y aprendizaje adaptativo ¿Cómo podría presentar estos contenidos adaptados a este estudiante?

Jordi Adell apunta un tema de gran calado para la reflexión, relacionado con la suplantación de las decisiones didácticas por parte de las analíticas de aprendizaje, en el caso de que se apueste por una versión dura y tecnológica de pedagogía algorítmica o aprendizaje adaptativo (ver algunos ejemplos de plataformas de aprendizaje adaptativo tipo Knewton, SmartSparrow, Learnsmart o Cerego). Estas dos citas de Simon Buckingham Shum van en esa línea de reflexión:

“Nuestras analítica de aprendizaje son nuestra pedagogía”

“¿Está la educación preparada para convertirse en una empresa basada en datos y ciencia?”

y nos alertan de caer en el “solucionismo tecnológico” que menciona Adell en este video donde expone esta tendencia educativa de las LLAA:

El Reto de la Unidad 1

El reto para esta unidad consiste en crear una presentación o mapa mental, mapa conceptual o resumen tipo visual thinking que muestre los aspectos, conceptos y contenidos que nos hayan llamado la atención en esta primera aproximación al tema, y debe incluir de manera obligatoria:

1.- Un definición propia del término que se ajuste al concepto que hayamos obtenido de las LLAA.

2.- Una breve reflexión sobre el uso que hemos hecho hasta el momento de las LLAA y el que podríamos darle para mejorar nuestra labor docente.

3.- Investigar o dar cuenta de alguna iniciativa a nivel mundial para difundir el LLAA o sobre algún caso práctico de aplicación indicando, al menos, cuándo y dónde se produjo o se está produciendo, quiénes llevan a cabo la iniciativa y los resultados de la misma si es oportuno.

El resultado lo presento en este mapa mental hecho con coogle publicado en https://coggle.it/diagram/XN1JfK0oHBLdRSU2/t/anal%C3%ADticas-de-aprendizaje/16612514ac7ec1f4b961f976e522ff1d31adc063b0da7ce00fe9da1ae23b327e

Mooc Learning Analytics en Educación (#EduAnaliticsMooc)

Presentación y diario de aprendizaje

Inicio este Mooc para saber más sobre esta herramienta que desde siempre he utilizado en su versión analógica y, en la última década y media de mi carrera profesional, en una versión digital “más casera” desde que utilizo aulas virtuales Moodle, para descubrir sus potencialidades. Pero también para reflexionar sobre las implicaciones que su extensión y uso intensivo podrían acarrear en nuestra manera de entender y desarrollar la docencia. En principio, con una mentalidad abierta aunque con algunos juicios previos, que no necesariamente prejuicios.

Mi PDdC: Ejemplos de buenas prácticas (VIII)

Compendio de buenas prácticas

Hemos elegido estos 5 ejemplos de buenas prácticas en los que creemos se evidencia cómo el uso de tecnologías digitales enriquecen el proceso de enseñanza-aprendizaje y el proceso evaluativo del mismo. Además de recoger la práctica damos también cuenta de los criterios por los cuales nos hemos dedicido a incluirla en este compendio.

Quede claro que es sólo una selección en buena medida sujeta tanto a las destrezas personales en la determinación de los críterios de búsqueda como a los criterios determinados por los propios motores de los navegadores. Con ello queremos decir que aunque las cinco son prácticas de calidad la selección no es exhaustiva y sólo pretende establecer algunas ejemplificaciones.

Primer ejemplo:

Zombiología es una idea original de Santiago Vallejo. En su desarrollo didáctico, adecuación a la legislación educativa y difusión, ha contado con la colaboración de Ainhoa Ezeiza, Jacobo Peña, Isidro Rodrigo, Emiliano Labrador, Víctor Manrique, Xavi Pascual y Carolina Cristanchi.

Se trata de un desarrollo alternativo del curriculum de la asignatura de Biología y Geología de tercer curso de Educación Secundaria Obligatoria en el sistema educativo español, desarrollando un proyecto educativo diseñado y evaluado según la metodología didáctica del Aprendizaje Basado en Proyectos (ABP), con una estructura narrativa de temática zombie.

https://zombiologia.com/

Criterios de selección:

  • Integra las nuevas tecnologías con las metodologías innovadoras
  • Es una propuesta de carácter holista: toda una materia y para un curso académico.
  • Integra la evaluación en una propuesta global, pero es muy realista en sus planteamientos, dando alternativas viables para el contexto institucional español muy tradicional en sus consideraciones garantistas de los instrumentos de evaluación.
  • La gamificación, en concreto, es una propuesta especialmente interesante que las tecnologías digitales facilita.

Segundo ejemplo:

Taller de gamificación para el profesorado de TTL (Talleres TIC Lanzarote) de Fernando Posada, la persona recogido en el blog: canalTIC.com. Desempeñando tareas de asesor TIC en el Centro de Profesores de Lanzarote tratando de fomentar el uso educativo de las tecnologías de la información y la comunicación.

Un proyecto de desarrollo de esta metodología para el aula del mismo autor es Historia de una gaviota. Se trata de un proyecto de animación lectora y de uso educativo de las TIC que protagonizan alumnos y alumnas de 5º nivel de Educación Primaria del CEIP. Virgen de los Volcanes de Lanzarote durante los meses de enero y febrero de 2014. Puede verse en este enlace: http://canaltic.com/hg/

http://canaltic.com/talleres/gamifica/index.html

Criterios de selección:

  • Introducir un ejemplo en el contexto de la formación del profesorado en herramientas TIC
  • Integra tecnologías digitales con metodológicas (TIC con TAC)

Tercer ejemplo:

Un antropólogo en Valsequillo es la propuesta didáctica que el profesor Carlos Morales Socorro del IES Valsequillo de Gran Canaria desarrolla proponiendo a sus alumnos el reto de desarrollar un método que permita estimar la altura de un “guanche” conocida la longitud de uno de sus huesos, por ejemplo una tibia.
http://www3.gobiernodecanarias.org/medusa/ecoescuela/abriendolaescuela/

Criterios  de selección

  • Dar visibilidad al contexto de la práctica educativa que me es más cercana en mi propia Comunidad Autónoma.
  • Establece claramente un enfoque de evaluación formativa centrado en competencias.
  • Se evalúa en base a productos para cuya confección al alumnado debe utilizar creativamente herramientas digitales.

Cuarto ejemplo

“Utilización de un MOOC, analítica del aprendizaje y la flipped classroom para la mejora del aprendizaje” es el proyecto desarrollado por el CEPA Sierra Norte de Torrelaguna  que ha recibido de la Universidad Carlos III de Madrid el Primer Premio de los III Premios de Innovación Pedagógica.

Coordinado en el CEPA Sierra Norte por su Director Diego Redondo Martínez, se utiliza la metodología de “flipped classroom”, interaccionando primero los alumnos con vídeos y ejercicios de un MOOC de matemáticas que se ha creado en este proyecto, y que contiene temáticas de cinco unidades didácticas de educación secundaria, haciendo un total de 28 vídeos y 32 ejercicios, que no solo se han utilizado para este proyecto sino que quedan disponibles para cualquiera que quiera utilizarlos. Posteriormente, los alumnos en el aula aprovechan la clase presencial reforzando conceptos, realizando ejercicios, o practicando donde tuvieron mayor dificultad.

https://www.sierranortedigital.com/408804224/premio-de-innovacion-pedagogica-al-cepa-sierra-norte-de-torrelaguna.html

Criterios  de selección:

  • Dar visibilidad al contexto de la práctica docente en la educación de Personas adultas.
  • Se utilizan las  tecnologías digitales para desarrollar metodologías innovadoras.
  • Se comparten los materiales generados como REA.
  • Se establece la innvación en contextos amplios de comunidades de aprendizaje docente .
  • Se favorece la autoevaluación formativa del alumnado con herramientas digitales.

Quinto ejemplo

¿Cómo ganar visibilidad? es es una unidad didáctica mía, Olga Expósito, para trabajar con el alumnado la elaboración de su currículo vitae en la que se emplean herramientas digitales en todo el proceso de aprendizaje, y que evalúa a través de rúbricas los productos digitales elaborados.

http://wp.me/p6Sw54-6v

Criterios de selección:

  • Orientada a personas adultas
  • Trabaja con rúbricas de evaluación que orientan el proceso de construcción del propio aprendizaje del alumnado.
  • Se trabaja con metodología ABP
  • Se trabaja directamente la competencia digital del alumnado.

 

Mi PDdC: Guía de evaluación (VII)

Una guía de autoevaluación

Usamos un mapa mental para establecer una guía que permita reflexionar y analizar las prácticas de evaluación docente. La organizamos en relación con los tres niveles principales que Linda Castañeda propone en el curso MOOC-Intef Organizaciones Educativas digitalmente competentes DigCompOrg para determinar cómo la tecnología afecta institucionalmente a la evaluación:

    • La evaluación de los aprendizajes de los estudiantes.
    • La certificación de los aprendizajes de los estudiantes.
    • La evaluación de los programas y procesos de enseñanza que llevamos a cabo dentro de las instituciones a través de analíticas de aprendizaje.

Se propone como un artefacto digital que pueda ser utilizado por otros docentes para autoevaluar sus prácticas, como un documento visual que pueda erigirse en el futuro como herramienta personal de análisis propio, y/o como elemento que sirva de propuesta  en el contexto del ciclo o del departamento para ayudar a la toma de decisiones. En ese sentido se organizan en relación con cada uno de los tres núcleos temáticos preguntas y cuestiones abiertas que persiguen sistematizar la reflexión sobre cómo abordamos la evaluación, con la finalidad de poder establecer propuestas de mejora a partir de la sistemática de análisis que facilitaría.