Análisis de los Factores Externos de la Organización.
Tendencias emergentes de e-learning: MOOCs, gamificación y datos masivos
1. Tendencias emergentes de
e-learning: MOOCs,
gamificación y datos masivos
Fernando Santamaría González
Profesor e investigador Universidad Minuto de Dios (Uniminuto) y
Universidad de La Sabana
CEO de edumoocs.org
2. Índice
• MOOCs: Qué son y los beneficios para una
corporación
• Gamificación y sus claves para aplicar a tú
negocio.
• Los datos masivos y los cambios que producirá en
una organización.
• Conclusiones
10. Modelos de cobro y capital
riesgo. xMOOCs
Cobros por la acreditación/certificación y por supervisión de exámenes y
evaluación.
Selección de personal. Relación con recursos humanos. Talentos.
Modelo mixto por el soporte y la personalización del aprendizaje.
Valor añadido en contenidos y acuerdos con empresas de contenidos (Editoriales).
La venta de la plataforma MOOC a empresas a utilizar sus propios cursos de
formación.
Patrocinios y tasas de matrícula.
Capital riesgo y financiaciones a costo perdido.
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11. Más allá del e-learning
• La abertura y lo masivo. Conceptos que rompen
la línea divisoria de un aprendizaje muy
“encasillado” o encajado.
• En cualquier momento y lugar, incluso no tiene un
tiempo prefijado (técnicas atomatizadas)
• Emergen una serie de tecnologías emergentes
como flipped classroom, learning analytics/big
data, BYOD, etc.
12. Ventajas competitivas
• Expansión de la marca y de los contenidos.
• Recrear aspectos como la desagregación del
contenido y el modelo freemium.
• Reforzar la marca y acceder a un amplio público.
No tiene por qué ser plenamente gratis. Técnicas
freemium.
13.
14. Integrar dinámicas y mecánicas de juegos
a procesos que no son un juego para subir
la participación su motivación intrínseca.
15. Mecánicas del juego
Puntos
Niveles
Premios
Bienes
Clasificaciones
Desafios
Misiones o
retos
Regalos
16. Dinámicas de juego
Estatus
Logro
Altruísmo
Recompensa
Competición
Expresión (o
autoexpresión)
22. Métodos analíticos
• Análisis del contenido.
• Analítica del discurso.
• Analítica del aprendizaje social
o en red.
• Analítica disposicional.
23. Que supone el análisis del
aprendizaje
• En un ambiente de aprendizaje en red podemos detectar los
nodos fuertes y débiles.
• El concepto de evaluación del aprendizaje y de los alumnos
cambia, de manera que se produce de forma emergente y se
debe tomar decisiones ante la recepción de los datos.
• Análisis productivo de alumnos o comunidades que no van a
resultar exitosas.
• A nivel de la investigación educativa será mucho más
pertinente y con una profusión de datos importantes para
que cambie el sistema investigativo.
• Puede ser una buena herramienta para autogestionar el
propio aprendizaje del estudiante.
24. Que supone el análisis del
aprendizaje
• Se puede mejorar la toma de decisiones administrativas y a nivel
organizacional.
• Se pueden identificar los alumnos de riesgo y proporcionar la debida
intervención.
• Se puede con estas técnicas generar mayor transparencia y generar
innovación a partir de resultados en tiempo real.
• La creación de algoritmos que permitan contrastar los datos y ver las
problemáticas a resolver.
• Se puede aumentar la productividad.
• Se trata de un nuevo paradigma, y que dependiendo cómo se utilice será
menos o más disruptivo.
25. Algunas ventajas
• Mejora el rendimiento de los estudiantes y de las facultades.
• Mejora la comprensión del estudiante en el material del curso.
• Evaluar y atender las necesidades de los estudiantes con
dificultades.
• Mucha más precisión en las notas.
• Fomentar un uso más eficiente de los recursos a nivel
institucional.
• Adecuado para investigadores, profesionales de la tecnología de
la educación y ciencias del aprendizaje para cruzar datos y
extraer la información adecuada.
• Personalización y adaptación.
32. Fuente The Economist, 27 de febrero de 2010.
Unidad Tamaño Qué significa
Bit (b) 1 o 0
Dígito binario que utilizan los ordenadores para almacenar y procesar
los datos
Byte (B) 8 bits
Información suficiente como para crear un carácter. Es la unidad
básica de la informática.
Kilobyte (KB) 1000 o 210 bytes Kilo en griego significa 1000. Una página de texto son KB.
Megabyte
(MB)
1000KB; 220 bytes
Mega en griego significa grande. Las obras completas de
Shakespeare son 5 MB. Una canción suele tener alrededor de 4 MB
Gigabyte 1000MB; 230 bytes
Giga en griego significa gigante. Una película de dos horas puede
comprimirse entre 1 y 2 GB.
Terabyte 1000GB; 240 bytes
Tera significa monstruo en griego. Por ejemplo todos los libros de la
Biblioteca del Congreso de EE.UU suman 15 TB.
Petabyte (PB) 1000TB; 250 bytes Google procesa 1 PB cada hora.
Exabyte (EB) 1000PB; 260 bytes El equivalente a 10.000 millones de copias de The Economist.
Zettabyte (ZB) 1000EB; 270 bytes Se calcula que al final del año habrá un total de 4,4 ZB
Yottabyte (YB) 1000ZB; 280 bytes LA NSA construirá un datacenter para la vigilancia de un YB
35. Algunos datos
• En el 2012 Google creaba(mos) por día 2,5
exabytes de datos.
• Se pronostica que para el año 2020 habrá en el
planeta unos 40 zettabytes (actual estamos en
4,4).
• En los últimos 2 años se han generado y
almacenado más datos que en toda la historia de
la humanidad.
• Un ejemplo: el acelerador de partículas captura y
almacena al año 25 petabytes.
40. MUCHAS GRACIAS POR LA
ATENCIÓN PRESTADA
Fernando Santamaría
Profesor de Gestión Básica de la Información (GBI) en Sede Central de Uniminuto
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(Bogotá) y en MIE de la Universidad de la Sabana.
Tutor Maestría en Entornos Virtuales de Aprendizaje (Virtual Educa)
http://fernandosantamaria.com
http://bit.ly/gplusfernando
Twitter: lernys
http://about.me/lernys