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Enseñar en un mundo de recursos educativos abundantes
Madrid, 20 octubre 2016
Rosa Cabedo Gallén
Edmundo Tovar Caro
Universidad Politécnica de Madrid
Red eMadrid
Agenda
Punto de partida
Proyecto MOOCKnowledge
Perfiles de los participantes MOOC
Perfil extendido de los participantes MOOC
Resultados preliminares: satisfacción previa
Aproximación “clásica” al análisis de la audiencia
Colección de datos MOOCKnowledge
Conclusiones
Proyecto MOOCKnowledge
Iniciativa del Institute of Prospective Technological Studies (IPTS).
Consorcio resultante liderado por la Open University of the Netherlands (OUNL).
Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y Universidad Politécnica de Madrid (UPM)
MOOCKnowledge persigue afrontar una evaluación de
la perspectiva actual de los participantes de los MOOCs
(Europeos), es decir, cuándo, por qué y cómo los
participantes inscritos en uno o más MOOCs sacan
partido de ellos.
Propósito proyecto: recopilación de datos [a gran escala]
sobre las experiencias reportadas por los participantes de los
MOOCs ofertados por los proveedores que colaboran con el
proyecto con el intención de profundizar en el conocimiento
de cuestiones relativas al formato MOOC
Encuesta multilingüe:
•  Pre-cuestionario
•  Post-cuestionario
•  De seguimiento
Pre-cuestionario:
•  atributos
demográficos,
lingüísticos, motivación,
intenciones, LLL,
experiencia MOOC,
satisfacción previa del
participante con el
formato MOOC
Punto de partida
El formato MOOC se caracteriza por la gran diversidad de
personas: diferentes bagajes personales y profesionales,
diversos niveles de conocimientos, motivaciones y grados de
satisfacción, entre otras muchas características que los
diferencian.
El perfil del participante se moldea con estas características,
cuya ausencia de conocimiento representa una barrera en
el descubrimiento y una posterior mejor comprensión de las
relaciones subyacentes existentes en la colección de datos de
MOOCKnowledge.
Perfiles de los participantes MOOC
!  Gran diversidad de personas inscritas en cursos bajo el formato MOOC
!  Ausencia de conocimiento del bagaje de los participantes MOOC
!  Necesario un conocimiento más profundo de la heterogeneidad de
perfiles MOOC
Análisis del problema
Colección de datos
!  Contexto de la investigación: colección de datos de MOOCKnowledge
!  Oportunidad de aplicación de la naturaleza exploratoria de algoritmos de
agrupamiento no supervisado con datos del mundo real procedentes de
cientos, incluso miles de participantes MOOC
Esta investigación, bajo el amparo del proyecto MOOCKnowledge, persigue un
conocimiento más profundo de la diversidad de los perfiles de los participantes
con la ayuda de técnicas de agrupamiento no supervisado. Las características que
conforman los perfiles cubren aspectos sociológicos, lingüísticos y motivacionales,
además de la satisfacción previa de los participantes con el formato MOOC
Colección de datos MOOCKnowledge
!  La colección de datos la forman cinco cursos, tres de ellos bajo la
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Pese a tener una muestra relativamente grande, no puede afirmarse
rotundamente que sea representativa de la oferta de este formato en Europa
Aproximación “clásica” al análisis de la audiencia
!  … tienen como lengua materna el español
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Perfil extendido de los participantes MOOC
Las agrupaciones resultantes aportan vistas
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El perfil extendido engloba las perspectivas lingüística,
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¡Gracias!
Rosa Cabedo Gallén
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Perfiles de participantes MOOC

  • 1. Enseñar en un mundo de recursos educativos abundantes Madrid, 20 octubre 2016 Rosa Cabedo Gallén Edmundo Tovar Caro Universidad Politécnica de Madrid Red eMadrid
  • 2. Agenda Punto de partida Proyecto MOOCKnowledge Perfiles de los participantes MOOC Perfil extendido de los participantes MOOC Resultados preliminares: satisfacción previa Aproximación “clásica” al análisis de la audiencia Colección de datos MOOCKnowledge Conclusiones
  • 3. Proyecto MOOCKnowledge Iniciativa del Institute of Prospective Technological Studies (IPTS). Consorcio resultante liderado por la Open University of the Netherlands (OUNL). Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y Universidad Politécnica de Madrid (UPM) MOOCKnowledge persigue afrontar una evaluación de la perspectiva actual de los participantes de los MOOCs (Europeos), es decir, cuándo, por qué y cómo los participantes inscritos en uno o más MOOCs sacan partido de ellos. Propósito proyecto: recopilación de datos [a gran escala] sobre las experiencias reportadas por los participantes de los MOOCs ofertados por los proveedores que colaboran con el proyecto con el intención de profundizar en el conocimiento de cuestiones relativas al formato MOOC Encuesta multilingüe: •  Pre-cuestionario •  Post-cuestionario •  De seguimiento Pre-cuestionario: •  atributos demográficos, lingüísticos, motivación, intenciones, LLL, experiencia MOOC, satisfacción previa del participante con el formato MOOC
  • 4. Punto de partida El formato MOOC se caracteriza por la gran diversidad de personas: diferentes bagajes personales y profesionales, diversos niveles de conocimientos, motivaciones y grados de satisfacción, entre otras muchas características que los diferencian. El perfil del participante se moldea con estas características, cuya ausencia de conocimiento representa una barrera en el descubrimiento y una posterior mejor comprensión de las relaciones subyacentes existentes en la colección de datos de MOOCKnowledge.
  • 5. Perfiles de los participantes MOOC !  Gran diversidad de personas inscritas en cursos bajo el formato MOOC !  Ausencia de conocimiento del bagaje de los participantes MOOC !  Necesario un conocimiento más profundo de la heterogeneidad de perfiles MOOC Análisis del problema Colección de datos !  Contexto de la investigación: colección de datos de MOOCKnowledge !  Oportunidad de aplicación de la naturaleza exploratoria de algoritmos de agrupamiento no supervisado con datos del mundo real procedentes de cientos, incluso miles de participantes MOOC Esta investigación, bajo el amparo del proyecto MOOCKnowledge, persigue un conocimiento más profundo de la diversidad de los perfiles de los participantes con la ayuda de técnicas de agrupamiento no supervisado. Las características que conforman los perfiles cubren aspectos sociológicos, lingüísticos y motivacionales, además de la satisfacción previa de los participantes con el formato MOOC
  • 6. Colección de datos MOOCKnowledge !  La colección de datos la forman cinco cursos, tres de ellos bajo la plataforma Miriada X !  Las materias de los cursos son el emprendimiento, la gestión de la ansiedad, business intelligence y el ámbito educativo !  El número de participantes que han cumplimentado el pre- cuestionario es de 1.582 Pese a tener una muestra relativamente grande, no puede afirmarse rotundamente que sea representativa de la oferta de este formato en Europa
  • 7. Aproximación “clásica” al análisis de la audiencia !  … tienen como lengua materna el español !  … tienen estudios superiores !  … se encuentran en edad de trabajar (aprox. 60%), pero el número de desempleados (aprox. 40%) o con pocos ingresos es relevante frente al de estudiantes (aprox. 15%) !  … tienen experiencia previa con el formato MOOC (aprox. 80%) !  … declaran haber finalizado previamente entre 1 y 3 MOOCs (aprox. 50%) !  … no finalizaron todos los MOOCs en los que se inscribieron en el pasado (aprox. 62%) !  … se manifiestan como extremadamente satisfechos al inicio del MOOC !  … se declaran como muy motivados al inicio del curso !  … declaran que la retroalimentación y la evaluación impactan de manera considerable sobre su grado de satisfacción !  … declaran que la interacción alumno-contenidos es el tipo de interacción más importante !  … declaran que obtuvieron un certificado de finalización (aprox. 70%) La mayoría de los participantes de la colección de datos … Sobre la base de estos datos, se adopta el uso de técnicas de agrupamiento
  • 8. Perfil extendido de los participantes MOOC Las agrupaciones resultantes aportan vistas parciales de los perfiles que, desde una perspectiva integrada, identifican y definen a los participantes El perfil extendido engloba las perspectivas lingüística, motivacional, satisfacción previa con el formato MOOC, además de otras posibles como la experiencia con el formato MOOC, la sociodemográfica, entre otras Las técnicas de agrupamiento particionan a los participantes MOOC según la similitud de sus características El agrupamiento, por su naturaleza exploratoria, se descubre como una técnica adecuada para la identificación y posterior análisis de los perfiles de los participantes MOOC Adopción de la metodología Knowledge Discovery in Databases (KDD): selección de algoritmos partitivos y jerárquicos (aglomerativos y divisivos)
  • 9. Perfil extendido de los participantes MOOC Motivación integrada: forma de adquisición de habilidades y conocimiento para el participante, tendencia a probar nuevas cosas, a mantenerse actualizado, alineado con sus necesidades formativas Motivación identificada: importante para el participante, le aporta valor, lo considera de utilidad, es significativo y beneficioso Motivación extrínseca: evitar sentimientos de vergüenza, culpabilidad, … Así mismo, la posibilidad de obtener una certificación o de finalizar los estudios Desmotivación: ningún deseo de hacer el MOOC, considerarlo una pérdida de tiempo, no representa una prioridad para el participante y preferiría hacer otras cosas Identificada: 5 Perspectiva motivacional Integrada: 4 Extrínseca: 8 Desmotivación: 4 Num. Atributos
  • 10. Perfil extendido de los participantes MOOC La satisfacción del participante con el formato MOOC antes del inicio de un nuevo curso Los atributos que conforman el grado de satisfacción previa de los participantes son: •  materiales del MOOC •  presentación del MOOC •  vídeos •  página web del MOOC •  docente(s) •  comunicación con los organizadores •  actividades de aprendizaje •  discusiones en los foros del MOOC •  tareas •  tests •  retroalimentación recibida por el participante •  ritmo del MOOC •  uso del lenguaje en el MOOC •  nivel de dificultad del MOOC •  requisitos técnicos •  opciones de certificación Perspectiva satisfacción previa Satisfacción previa
  • 11. Perfil extendido de los participantes MOOC Lingüístico Sociodemográfico Motivacional Satisfechos Indiferentes Insatisfechos Satisfacción previa Experiencia MOOC ... …   …   …   …   …   …   Perfil extendido
  • 12. Conclusiones !  La identificación de las relaciones subyacentes presentes en la estructura interna de las características de los participantes puede facilitar el proceso de toma de decisiones de los responsables educativos en cuanto a los perfiles considerados de interés !  El agrupamiento (“clustering”) se posiciona como una técnica válida para el descubrimiento de los perfiles de participantes en el formato MOOC !  Una comprensión más realista de los perfiles podría impactar positivamente sobre la Open Education, así como sobre el formato MOOC !  La identificación de perfiles podría permitir la optimización de la relación de las instituciones educativas con sus alumnos
  • 13. ¡Gracias! Rosa Cabedo Gallén Edmundo Tovar Caro (rosa.cabedo.gallen@alumnos.upm.es) (edmundo.tovar@upm.es)