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HACIA UN APRENDIZAJE
ADAPTATIVO: LA EXPERIENCIA
DE CSEV EN LEARNING
ANALYTICS
Daniel Torres & David Gago
Seminario eMadrid , 17 enero 2014
“La web es sólo la punta del iceberg y llegarán nuevas
por llegar”.
Tim Berners Lee
Movilidad

MOOCs
Abiertos, masivos,
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smartphones,
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Gamificación

Flipped
Classroom

Aprendizaje personalizado y adaptativo

Respuesta en tiempo real al desempeño y actividad de cada individuo
n su entorno de aprendizaje, y cuyo resultado es la optimización de los resultados
LA IMPORTANCIA
DE MEDIR
“Data constitute a vast neutral resource, which promises to
be for the 21st Century what steam power was for the 18th
and electricity for the 19th and hydrocarbons for the 20th”
Virginia Rometty, CEO IBM
“Most great revolutions in science are preceded by revolutions
in measurement. (…) That tremendous improvement in
measurement is creating new opportunities to manage things
differently”

Erik Brynjolffson, Director del MIT Center for Digital Business
“Today, there´s enough information in the world to give every
person alive 320 times as it as historians think it was stored in
Alexandria´s entire collection- and estimated 1,200 exabites
worth”

K. Cukier, Editor, The Economist
LA “EXPLOSIÓN”
DE LOS DATOS
Previsiones de tráfico fijo y móvil 2012-2017
Datos en Petabytes por mes.

81,818

•

81.818 petabytes por mes de tráfico
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de datos fijo en 2017.
• Crecimiento CAGR del 21% entre
57,609
2012 y 2017 del tráfico de datos fijo.
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• 11.157 petabytes por mes de tráfico
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de datos móvil en 2017.
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• Crecimiento CAGR del 66% entre
2012 y 2017 del tráfico de datos
móvil.
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4,704
2,798
• Tardaríamos 5 millones de años en
1,578
885
ver todo el vídeo que circulará en la
2012
2013
2014
2015
2016
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red en 2017.
Internet fijo
Internet móvil
+ datos y + probabilidad de convertir en datos (cifras) cualquier
Fuente: CISCO Visual Network Index e ITU
aspecto de la vida cotidiana
5
ANALYTICS 3.0

Analytics 1.0
“business
Intelligence”

• Sistemas de información ad hoc
• Data sets limitados: mucho tiempo dedicado a la preparación
de los datos
• Explicación de fenómenos (procesos) pasados, nunca
presentes/futuros
• Objetivo: mejorar los niveles internos de eficiencia

Analytics 2.0
“big data”

•
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•
•
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Data sets más voluminosos
Asociado a la explosión de herramientas de internet
Análisis de datos no estructurados
Perfiles laborales muy novedosos: data scientists
Objetivo: ganar ventaja competitiva

Analytics 3.0
“data enriched
offerings”

• Aplicado a todos los sectores/industrias
• Multiplicidad de datos:
grandes/pequeños, estructurados/desestructur
ados: todo bajo un paraguas
• Equipos multidisciplinares
• Capacidad de extrapolar/predecir
• Objetivo: creación de más valor
LEARNING
ANALYTICS
Los datos y su
medición
como inputs
claves del s
XXI
Nuevos
contextos
educativos

Learning
Analytics

Nuevas
posibilidades
tecnológicas:
Analytics 3.0
“Learning Analytics es la medición, recopilación, análisis y
presentación de datos sobre los alumnos y sus contextos, con el
propósito de entender y optimizar el aprendizaje y los entornos en
que se produce”. George Siemens
 Las técnicas de Learning Analytics se aplican sobre los datos generados en
el contexto de los procesos de aprendizaje.
 Pueden aplicarse sobre experiencias de aprendizaje presencial.

 Es en el marco del aprendizaje online, donde las posibilidades de recoger
datos crecen exponencialmente y puede aprovecharse todo su potencial.
2014 01 17e_madridla_fin_sl
Dimensiones para el
estudiante
- Progreso en el curso.
- Comparativas con
compañeros y grupos de
alumnos.
- Logros.
- Aspectos a mejorar.
- Fortalezas.
- Debilidades.

Dimensiones para el
docente

Dimensiones para la
Universidad

- Información sobre
estudiantes: Individual y
agregada.
- Logros conseguidos en el
curso.
- Obstáculos para el progreso
de los alumnos.
- Mejoras del propio curso.

- Procesos de tomas de
decisiones administrativas y
organizativas.
- Mejoras en la transparencia.
- Éxitos.
- Desafíos.
Neutralidad de los datos. Los sistemas de
información filtran y categorizan el mundo, generando
modelos simplificados. Riesgo de ignorar aspectos
importantes.
Perpetuación del modelo de evaluación.
Perspectiva ética y privacidad. Actualidad con el
escándalo del espionaje masivo.
LA EXPERIENCIA DE CSEV EN
LEARNING ANALYTICS
Dos aspectos:
 Orientación estratégica de CSEV hacia el mundo MOOC

Cursos COMA en España: +500.000
participantes en +90
cursos, acumulando +1.000.000 horas
de experiencia de aprendizaje.

Fuente: European MOOC Scoreboard, enero 2014
Dos aspectos:
 A día de hoy no existe una herramienta estandarizada para
la realización de analíticas en entornos MOOC (no
soluciones globales)
 Objetivo: Desarrollar una herramienta de LA plenamente
operativa en entornos MOOCs, que permita mejorar la
experiencia de aprendizaje (aprendizaje adaptativo) y, en
último término, se traduzca en un mayor porcentaje de
alumnos que finalizan MOOCs.
Participaron:

23 mayo 2013

José de la Peña, socio NeoLabels
•
Dolors Reig, Psicóloga social y editora
•
principal de El caparazón
Erik Duval, Director de Investigación
• de la Unidad de Interacción entre
Ordenadores y Personas de la
Universidad Católica de
Lovaina, Bélgica
Salvador Ros, Universidad Nacional
• de Educación a Distancia, UNED
Tomás Martínez Buero, CEO de
•
Inkubica Labs.
OPEN MOOC: Plataforma de código abierto para implementar
MOOCs.

- Analizar datos y proponer mejorar con objeto de generar métricas
válidas para OpenMOOC
- Crear arquitecturas apropiadas para el seguimiento de la
información en OpenMOOC en tiempo real (incluyendo Google
Analytics)
- Mejorar la plataforma OpenMOOC para hacerla compatible con los
requerimientos LA (crear nueva versión)
Erik Duval (Universidad de Lovaina).
Experto en Learning analytics de talla mundial. Miembro del
Comité Ejecutivo de la Sociedad para la Investigación de
Learning Analytics (SOLAR)

Ventajas
-

- Equipo experimentado y reconocido
Solución ya disponible (adaptación al ámbito
MOOC)
- Mínimos costes
- CSEV como parte de un ecosistema
innovador
- Visibilidad máxima

CSEV, U. Lovaina, UNED y Deusto ya
están trabajando en una solución LA
para MOOCs.
+ EdX (estudio de posibles mecanismos
de con su herramienta LA)
Miembros de SNOLA
Evaluación y
difusión

Diseño back end
Análisis de
BBDD y
preparación
dataset
+ elección de
preliminar de
indicadores y
proposición métricas

Estrategia de captura y
tratamiento de datos y
APIs

Elaboración de
cuadro de
mando
+ sistema de
recomendación
manual y etiquetado
de contenidos
EJEMPLO: CUADRO MANDO DE ALUMNO
CONTENIDO DEL CURSO

NOTA

KARMA

MODULO 1
MODULO 2
MODULO 3
MODULO 4
MODULO 5
MODULO 6

PROGRESO DEL CURSO
0%

40%

20%
ACTIVIDAD EN EL FORO

Personal

60%

Media

POSTS

3

16
0

0,01

VOTOS RECIBIDOS

8

0,01

VOTOS EMITIDOS

0

BADGES

0,11

COMENTARIOS

100%

0,03

RESPUESTAS

80%

0,03

0

4

Oro

Plata

EXTRAER INFORME COMPLETO

7
Bronce
EJEMPLO: CUADRO MANDO DOCENTE

1.000

ALUMNOS MATRICULADOS

3.982

BADGE DE FINALIZACIÓN

327

PARTICIPAN EN EL FORO

775

CREDENCIALES EMITIDAS

Actividades P2P

5.585

INICIAN EL CURSO

114

CERTIFICADOS EMITIDOS

Enviadas

Posts

7

143

Ranking

Corregidas

13.991
39.875
Actividades Foro

PROGRESO PARTICIPANTES

4000

COMUNIDAD DE APRENDIZAJE

Respuestas

552

1º
2º
3º
4º

3500

5º

3000

Julio Fabián Basoalto

Alfredo Campos García
Adela Rodriguez Izquierdo
Ángeles Sanz Vicario
Silvia Phang Chiong Agreda

Karma

Medallas

106

●0 ●0 ●5

101

●0 ●3 ●7

91

●0 ●1 ●6

91

●0 ●1 ●6

81

●0 ●1 ●3

2500

2000

Beatriz Rodríguez
FACILITADORA

1500

163 ●0 ●3 ●11

1000

500

0

MODULO 1

MODULO 2

MODULO 3

MODULO 4

MODULO 5

EXTRAER INFORME COMPLETO

Jose Luis Ruiz de Munain
CURADOR

91

●0 ●4 ●7
EJEMPLO: CUADRO DE MANDO DE LA UNIVERSIDAD

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EVOLUCIÓN DE ACCESOS A LA PLATAFORMA

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CURSOS

DESTACADOS
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121.999
182.748
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DETALLE POR CURSOS

ACTIVOS

CERRADOS

11
9
NUEVOS CURSOS
Aprobados

Solicitados

8

11

CERTIFICADOS
Credenciales

Certificados

2.900

166
 Tener listo un primer cuadro de mando preliminar
(recomendación manual) para UNEDCOMA (primer semestre
2014)
 Explorar las posibles sinergias con otras plataformas LA
(de manera particular, con EdX)
 Avanzar en herramientas LA en otros proyectos CSEV: de
aprendizaje masivo (UnX, Colmenia) y otros (ECO)
 Actividades de difusión:

Organización LASI 2014 en Madrid (30 junio-2 julio
2014)
¡MUCHAS
GRACIAS!
http://www.csev.org/monografias
www.csev.org @fcsev

Chad Hagen, Nonsensical Infographics
http://www.chadhagen.com/Nonsensical-Infographics

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  • 1. HACIA UN APRENDIZAJE ADAPTATIVO: LA EXPERIENCIA DE CSEV EN LEARNING ANALYTICS Daniel Torres & David Gago Seminario eMadrid , 17 enero 2014
  • 2. “La web es sólo la punta del iceberg y llegarán nuevas por llegar”. Tim Berners Lee
  • 3. Movilidad MOOCs Abiertos, masivos, online… smartphones, tablets Gamificación Flipped Classroom Aprendizaje personalizado y adaptativo Respuesta en tiempo real al desempeño y actividad de cada individuo n su entorno de aprendizaje, y cuyo resultado es la optimización de los resultados
  • 4. LA IMPORTANCIA DE MEDIR “Data constitute a vast neutral resource, which promises to be for the 21st Century what steam power was for the 18th and electricity for the 19th and hydrocarbons for the 20th” Virginia Rometty, CEO IBM “Most great revolutions in science are preceded by revolutions in measurement. (…) That tremendous improvement in measurement is creating new opportunities to manage things differently” Erik Brynjolffson, Director del MIT Center for Digital Business “Today, there´s enough information in the world to give every person alive 320 times as it as historians think it was stored in Alexandria´s entire collection- and estimated 1,200 exabites worth” K. Cukier, Editor, The Economist
  • 5. LA “EXPLOSIÓN” DE LOS DATOS Previsiones de tráfico fijo y móvil 2012-2017 Datos en Petabytes por mes. 81,818 • 81.818 petabytes por mes de tráfico 68,878 de datos fijo en 2017. • Crecimiento CAGR del 21% entre 57,609 2012 y 2017 del tráfico de datos fijo. 47,987 • 11.157 petabytes por mes de tráfico 39,295 de datos móvil en 2017. 31,339 • Crecimiento CAGR del 66% entre 2012 y 2017 del tráfico de datos móvil. 11,157 7,437 4,704 2,798 • Tardaríamos 5 millones de años en 1,578 885 ver todo el vídeo que circulará en la 2012 2013 2014 2015 2016 2017 red en 2017. Internet fijo Internet móvil + datos y + probabilidad de convertir en datos (cifras) cualquier Fuente: CISCO Visual Network Index e ITU aspecto de la vida cotidiana 5
  • 6. ANALYTICS 3.0 Analytics 1.0 “business Intelligence” • Sistemas de información ad hoc • Data sets limitados: mucho tiempo dedicado a la preparación de los datos • Explicación de fenómenos (procesos) pasados, nunca presentes/futuros • Objetivo: mejorar los niveles internos de eficiencia Analytics 2.0 “big data” • • • • • Data sets más voluminosos Asociado a la explosión de herramientas de internet Análisis de datos no estructurados Perfiles laborales muy novedosos: data scientists Objetivo: ganar ventaja competitiva Analytics 3.0 “data enriched offerings” • Aplicado a todos los sectores/industrias • Multiplicidad de datos: grandes/pequeños, estructurados/desestructur ados: todo bajo un paraguas • Equipos multidisciplinares • Capacidad de extrapolar/predecir • Objetivo: creación de más valor
  • 7. LEARNING ANALYTICS Los datos y su medición como inputs claves del s XXI Nuevos contextos educativos Learning Analytics Nuevas posibilidades tecnológicas: Analytics 3.0
  • 8. “Learning Analytics es la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre los alumnos y sus contextos, con el propósito de entender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se produce”. George Siemens  Las técnicas de Learning Analytics se aplican sobre los datos generados en el contexto de los procesos de aprendizaje.  Pueden aplicarse sobre experiencias de aprendizaje presencial.  Es en el marco del aprendizaje online, donde las posibilidades de recoger datos crecen exponencialmente y puede aprovecharse todo su potencial.
  • 10. Dimensiones para el estudiante - Progreso en el curso. - Comparativas con compañeros y grupos de alumnos. - Logros. - Aspectos a mejorar. - Fortalezas. - Debilidades. Dimensiones para el docente Dimensiones para la Universidad - Información sobre estudiantes: Individual y agregada. - Logros conseguidos en el curso. - Obstáculos para el progreso de los alumnos. - Mejoras del propio curso. - Procesos de tomas de decisiones administrativas y organizativas. - Mejoras en la transparencia. - Éxitos. - Desafíos.
  • 11. Neutralidad de los datos. Los sistemas de información filtran y categorizan el mundo, generando modelos simplificados. Riesgo de ignorar aspectos importantes. Perpetuación del modelo de evaluación. Perspectiva ética y privacidad. Actualidad con el escándalo del espionaje masivo.
  • 12. LA EXPERIENCIA DE CSEV EN LEARNING ANALYTICS
  • 13. Dos aspectos:  Orientación estratégica de CSEV hacia el mundo MOOC Cursos COMA en España: +500.000 participantes en +90 cursos, acumulando +1.000.000 horas de experiencia de aprendizaje. Fuente: European MOOC Scoreboard, enero 2014
  • 14. Dos aspectos:  A día de hoy no existe una herramienta estandarizada para la realización de analíticas en entornos MOOC (no soluciones globales)  Objetivo: Desarrollar una herramienta de LA plenamente operativa en entornos MOOCs, que permita mejorar la experiencia de aprendizaje (aprendizaje adaptativo) y, en último término, se traduzca en un mayor porcentaje de alumnos que finalizan MOOCs.
  • 15. Participaron: 23 mayo 2013 José de la Peña, socio NeoLabels • Dolors Reig, Psicóloga social y editora • principal de El caparazón Erik Duval, Director de Investigación • de la Unidad de Interacción entre Ordenadores y Personas de la Universidad Católica de Lovaina, Bélgica Salvador Ros, Universidad Nacional • de Educación a Distancia, UNED Tomás Martínez Buero, CEO de • Inkubica Labs.
  • 16. OPEN MOOC: Plataforma de código abierto para implementar MOOCs. - Analizar datos y proponer mejorar con objeto de generar métricas válidas para OpenMOOC - Crear arquitecturas apropiadas para el seguimiento de la información en OpenMOOC en tiempo real (incluyendo Google Analytics) - Mejorar la plataforma OpenMOOC para hacerla compatible con los requerimientos LA (crear nueva versión)
  • 17. Erik Duval (Universidad de Lovaina). Experto en Learning analytics de talla mundial. Miembro del Comité Ejecutivo de la Sociedad para la Investigación de Learning Analytics (SOLAR) Ventajas - - Equipo experimentado y reconocido Solución ya disponible (adaptación al ámbito MOOC) - Mínimos costes - CSEV como parte de un ecosistema innovador - Visibilidad máxima CSEV, U. Lovaina, UNED y Deusto ya están trabajando en una solución LA para MOOCs. + EdX (estudio de posibles mecanismos de con su herramienta LA) Miembros de SNOLA
  • 18. Evaluación y difusión Diseño back end Análisis de BBDD y preparación dataset + elección de preliminar de indicadores y proposición métricas Estrategia de captura y tratamiento de datos y APIs Elaboración de cuadro de mando + sistema de recomendación manual y etiquetado de contenidos
  • 19. EJEMPLO: CUADRO MANDO DE ALUMNO CONTENIDO DEL CURSO NOTA KARMA MODULO 1 MODULO 2 MODULO 3 MODULO 4 MODULO 5 MODULO 6 PROGRESO DEL CURSO 0% 40% 20% ACTIVIDAD EN EL FORO Personal 60% Media POSTS 3 16 0 0,01 VOTOS RECIBIDOS 8 0,01 VOTOS EMITIDOS 0 BADGES 0,11 COMENTARIOS 100% 0,03 RESPUESTAS 80% 0,03 0 4 Oro Plata EXTRAER INFORME COMPLETO 7 Bronce
  • 20. EJEMPLO: CUADRO MANDO DOCENTE 1.000 ALUMNOS MATRICULADOS 3.982 BADGE DE FINALIZACIÓN 327 PARTICIPAN EN EL FORO 775 CREDENCIALES EMITIDAS Actividades P2P 5.585 INICIAN EL CURSO 114 CERTIFICADOS EMITIDOS Enviadas Posts 7 143 Ranking Corregidas 13.991 39.875 Actividades Foro PROGRESO PARTICIPANTES 4000 COMUNIDAD DE APRENDIZAJE Respuestas 552 1º 2º 3º 4º 3500 5º 3000 Julio Fabián Basoalto Alfredo Campos García Adela Rodriguez Izquierdo Ángeles Sanz Vicario Silvia Phang Chiong Agreda Karma Medallas 106 ●0 ●0 ●5 101 ●0 ●3 ●7 91 ●0 ●1 ●6 91 ●0 ●1 ●6 81 ●0 ●1 ●3 2500 2000 Beatriz Rodríguez FACILITADORA 1500 163 ●0 ●3 ●11 1000 500 0 MODULO 1 MODULO 2 MODULO 3 MODULO 4 MODULO 5 EXTRAER INFORME COMPLETO Jose Luis Ruiz de Munain CURADOR 91 ●0 ●4 ●7
  • 21. EJEMPLO: CUADRO DE MANDO DE LA UNIVERSIDAD 3 Julio 2013 EVOLUCIÓN DE ACCESOS A LA PLATAFORMA GEOGRAPHICS CURSOS DESTACADOS Visitas totales 1.340.836 Usuarios Únicos 527.381 Usuarios Registrados Matriculas en cursos Número de cursos 121.999 182.748 20 DETALLE POR CURSOS ACTIVOS CERRADOS 11 9 NUEVOS CURSOS Aprobados Solicitados 8 11 CERTIFICADOS Credenciales Certificados 2.900 166
  • 22.  Tener listo un primer cuadro de mando preliminar (recomendación manual) para UNEDCOMA (primer semestre 2014)  Explorar las posibles sinergias con otras plataformas LA (de manera particular, con EdX)  Avanzar en herramientas LA en otros proyectos CSEV: de aprendizaje masivo (UnX, Colmenia) y otros (ECO)  Actividades de difusión: Organización LASI 2014 en Madrid (30 junio-2 julio 2014)
  • 23. ¡MUCHAS GRACIAS! http://www.csev.org/monografias www.csev.org @fcsev Chad Hagen, Nonsensical Infographics http://www.chadhagen.com/Nonsensical-Infographics