2012 12 14 (ucm) emadrid mgibert jchamon csev yinzolia tls smartin uned importancia learning analytics cursos online masivos unx uned coma

1. 01
Qué es un Mooc

2. ¿Qué haces uándo
/enes
una
duna duda?
¿Qué
haces
c cuando tienes uda?
Lo
inves/gas
tu
mismo
Preguntas
a
alguien
Escuela

3. Y llegan los MOOCs (o COMAS)
Curso
Abierto Masivo
Aprendizaje
a lo largo de On-line
On-line
la vida
Participativo Distribuido

4. Conectar ideas, contenidos y usuarios

5. Generación de contenido en comunidad

6. Itinerarios Educativos Libres
El
usuario
decide:
-­‐ Qué
quiere
hacer
-­‐ Cuándo
realizarlo
-­‐ Cómo
y
cuánto
par/cipar
-­‐ Decidir
si
ha
logrado
sus
obje/vos
o
no

7. Monitorización de la actividad en la comunidad
de aprendizaje
Can0dad
sin
precedentes
de
datos:
-­‐ Miles
de
usuarios
interaccionando
-­‐ ¿Cuánto
aprende
el
usuario?
-­‐ ¿Cómo
aprende?
-­‐ Es/los
de
aprendizaje?
-­‐ Web
/
Móvil
-­‐ Esporádico
/
Con/nuo
-­‐ Son
sa/sfactorios?
-­‐ Qué
contenidos
funcionan?
O
no?
-­‐ Qué
conductas
conducen
a
una
buena
o
mala
asimilación
de
contenidos
APRENDIZAJE
ADAPTATIVO

8. Universo
MOOC

9. 02
Comunidad de aprendizaje, la experiencia
de unX, UNED COMA y MiriadaX

10. Social learning
Skill Badge
Evidencias asociadas a conocimientos. Acreditación
asociada con Sistema OBI.
Karma
Nivel de conocimiento asociado al nivel aspiracional de los
participantes que le dotan de atributos dentro de la comunidad
como referente social.
Badge de participación
Obtención de distintivos dentro de la comunidad por diferentes
acciones asociadas a tipos de participación

11. Nuestras
inicia/vas

12. Aprendizaje en comunidad: la
experiencia de UNED COMA,
MiriadaX y unX
Comunidad temática
Hub de universidades
UNED COMA UNED ABIERTA
Cierre últimos cursos
30 abril 2013
31 de enero el 70%
del curso completo

13. COMA
-CURSOS ON-LINE MASIVOS Y ABIERTOS (MOOC¨s)

14. Plataforma
UNED
COMA
Total visitas: + 100.000
Usuarios únicos: + 55.000
Registrados: + 12.000
Número de estudiantes
matriculados por cursos:
Open Data: + 3.500
Comercio Electrónico: + 5.000
Tiempo medio invertido en la
plataforma 00:04:43

15. Estructura
de
un
curso
15

16. El
foro
social
de
cada
curso
16

17. Las
Preguntas
en
el
curso
17

18. La
autoevaluación
del
alumno
18

20. 01.Miriadax: Hub de Universidades
§ Plataforma agregadora de universidades y cursos Moocs
§ Entorno formativo autogestionado abierto y masivo
§ Catálogo de cursos por categorías
§ Listado de universidades
§ Comunidad de profesores y de universidades: expertos
creadores de cursos
§ Moocs authoring: herramienta de expertos para creación de
cursos mooc
§ My class progress: herramienta de seguimiento y gestión
§ Learning analytics: performance de alumnos, contenidos
formativos, interacción entre alumnos
§ Social learning: sistema motivacional basado en karma y badges
§ Acreditación: Mozzila Open Badges

22. § Entorno formativo
autogestionado abierto y
masivo
§ Catálogo de cursos por
categorías
§ Listado de universidades
§ Comunidad de profesores y
de universidades: expertos
creadores de cursos

23. 02. Red unX
Comunidad Iberoamericana de
formación en emprendimiento
para la EConomía Digital
Impulsar la Educación Superior Abierta para el
emprendimiento en España, Portugal y America Latina

24. Objetivos de la Plataforma
• Objetivo: Sensibilización y capacitación de habilidades para el
emprendimiento en la Economía Digital.
Cualquiera que tenga una idea y quiera llevarla a cabo
• Público: aprovechando las ventajas de la Sociedad de la Información.
Emprender es más fácil en el mundo digital. Las metodologías de
• ¿Por qué unX?: participación abierta permiten formarse más eficazmente en las
capacidades necesarias para el emprendimiento.
UNED, TLS, CSEV, MIT (CML) y Banco Santander- Universa como
• ¿Con quién?: socios y todas aquellas universidades Iberoamercanas
interesadas en el proyecto.
• Metodología:
Cursos online, masivos y en abierto (MOOC).

25. ¿Cómo se aprende en una comunidad de
educación abierta?
Nuevas
Metodologías
de
Enseñanza
Virtual
Creación
de
MOOC:
nuevas
Pymes
Aprendiendo
“en
y
con
la
Comunidad”
Aplicando
las
herramientas
de:
Emprendimiento
Obtención
de
-­‐
Aprendizaje
Aumentado
Cer0ficación
-­‐
M-­‐Learning
Cer0ficación
-­‐
Crowd
Learning
Profesional
por
Badges
-­‐
Geolozalización
-­‐
Aplicaciones
de
interacciónsocial
Fases
de
la
Experiencia
de
Aprendizaje
Global
desde
el
comienzo
Hacia
las
nuevas
empresas
Los
miembros
de
la
comunidad
permanecen
en
la
comunidad
y
crean
nuevas
oportunidades.

26. Algunos datos de la comunidad de
aprendizaje unX
unX es una Comunidad de Emprendimiento y Aprendizaje, abierta,
colaborativa y multiidioma, que cuenta ya con cerca de 5.500
miembros y a la que han accedido ya más de 15.000 personas.
Tras el primer mes de actividad, con el lanzamiento de los dos
primeros cursos en la plataforma unX cuenta con cerca de 3.500
inscritos.
En las redes sociales, unX cuenta con más de 1.000 seguidores en
Twitter y cerca de 800 “me gustas” en Facebook.
España es el país desde donde procede la mayoría del tráfico,
seguido de Colombia y México. EEUU es el cuarto país visitante. Tras
él, Chile, Argentina y Ecuador.

27. 03
Learning Analytics

28. Social learning
Skill Badge
Evidencias asociadas a conocimientos. Acreditación
asociada con Sistema OBI.
Karma
Nivel de conocimiento asociado al nivel aspiracional de los
participantes que le dotan de atributos dentro de la comunidad
como referente social.
Badge de participación
Obtención de distintivos dentro de la comunidad por diferentes
acciones asociadas a tipos de participación

29. Big Data
Learning
Analytics
Big
Data
Bussines
Inteligence

30. Learning Analytics: una herramienta
para optimizar el aprendizaje
Mejora la experiencia formativa gracias a una personalización
del proceso educativo que permite realizar sugerencias
basadas en la predicción de los recursos educativos que
pueden resultar más útiles a cada individuo.
Permite organizar la oferta educativa mejorando la distribución
de recursos educativos
Permite detectar obstáculos formativos y disminuir situaciones
de abandono

31. 03
Qué medimos

32. Determinar los datos relevantes de
Learning Analytics
Datos
biográficos
Datos de
sobre la Datos
interacción sobre la
del usuario
en la Datos navegación
realizada en
la
biográficos
plataforma
plataforma
Datos Datos
generados por vinculados
el usuario a a las redes
través de su sociales
participación
en la
plataforma

33. Interpretar los datos
PERSPECTIVA TEMPORAL ENFOQUE
Para el docente:
Prevención de
abandono
Exploración Predicción
Mejora continua de
• Permite • Permite contenidos
examinar el determinar su
progreso del itinerario
alumno y formativo y en
establecer consecuencia
mejoras en el generar Para el estudiante:
proceso sugerencias Personalización del
formativo personalizadas. aprendizaje
Sugerencias y
recomendaciones

34. Learning analytics
1. Análisis de la actividad de los
estudiantes
Medición de
Tipos de actividades que realizan los actividades y datos
estudiantes o que se destacan durante el
proceso de aprendizaje
2. Análisis de los contenidos
formativos
Uso y comprensión de los contenidos
formativos desarrollados y servidos desde
la plataforma
3. Análisis de la interacción social
entre los estudiantes
Social networking en la plataforma de
aprendizaje y otras redes sociales

35. 1. Análisis de la actividad de los estudiantes
§ Métricas internas para conocer la evolución de la plataforma
§ Identificar rendimiento e impacto en plataforma y en visitas derivadas
§ Conocer intereses derivados en función del origen de los estudiantes
§ Adaptación de visores y Human Computer Interaction
§ Diseño instruccional con herramientas de aprendizaje colaborativo
§ Identificar los modelos de aprendizaje de los estudiantes: Aprendizaje
adaptativo
Trazabilidad de la
actividad de un
estudiante a partir del Lecturas realizadas a
Retención del estudiante Búsquedas relacionadas raíz de la participación Tiempos de dedicación
contenido consultado y la
en un curso
navegación por la
plataforma
Impacto en otras
plataformas Navegadores y Experiencia de usuario
Edades y niveles de dispositivos más en la navegación por la
País de origen formación referenciadas
utilizados plataforma
internamente

36. 2. Análisis de los contenidos formativos
§ Medir rendimiento y grado de dificultad de las actividades diseñadas para los
estudiantes
§ Conocer la eficacia del diseño instrucional del curso
§ Identificar necesidad de Rediseño de actividades en función de niveles de
retención
§ Life Time Value del contenido
§ Definir nuevos modelos de evaluación
§ Conocer los tiempos estimados del rendimiento del estudiante con los recursos
formativos
§ Redefinir modelos de aprendizaje por itinerarios
§ Identificar mejoras en tasa de retención y % de avance
Tiempo de
dedicación en función Tiempos de retención Número de tentativas Complejidad de los Accesos a los
del estudiante para una evaluación contenidos contenidos
del recurso formativo
Life Time Value:
Interacción con los avance por módulos
contenidos - sistema
y tiempos de
de navegación
retención de números
personal
de estudiantes

37. 3. Análisis de la interacción social entre los
estudiantes
§ Conocer qué contenidos y temas atraen a nuestros estudiantes fuera
de la plataforma
§ Diseñar estrategias de Social Media
§ Diseñar mejoras en el catálogo de cursos
§ Conocer impacto de intereses creados adhoc
§ Determinar el posicionamiento de mi contenido
§ I dentificar espacios sociales donde promover contenidos y
redireccionamiento
§ Incrementar número de alumnos en las plataforma
Contenido
Mapa / Grafo Ubicación del compartido
social del Estrategia de Participación en contenido fuera de
Social Media redes sociales identificando el
estudiante la plataforma
Flujo y Relevancia
Interacción del
público con mi Reputación Social
de los estudiantes
contenido

38. Social Learning en Learning Analytics
1. Sistema de reputación social
digital dentro de la comunidad
de alumnos del curso
2. Obtención de karma y badges
3. Afianzar el carácter aspiracional
de los participantes
4. Garantizar aportes de calidad
en la comunidad de estudiantes
del curso

39. Retos para Learning Analytics
Requisitos
Estandarización
legales
Ética
y
Privacidad

40. Learning Analytics
Plataformas Moocs
Sergio Martín smartin@ieec.uned.es
Jose Chamón jchamon@csev.org
Yuma Inzolia yuma.inzoliaberardi@telefonica.es
Maria Gibert mgibert@csev.org