El documento trata sobre el uso del análisis de aprendizaje (Learning Analytics) y los grandes datos (Big Data) en educación. Se define el Learning Analytics como la medición, recopilación, análisis y presentación de datos sobre estudiantes y contextos de aprendizaje con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje. El objetivo es elaborar mejores pedagogías y sistemas de apoyo personalizados utilizando grandes cantidades de datos procedentes de diferentes fuentes.
Presentación sobre redes sociales y educación, realizada para la asignatura de Investigación en Tecnología Digital Aplicada a la Educación del Máster en Investigación Educativa de la Universidad de Alicante.
Nuevos soportes para la enseñanza aprendizajerosamaria_ag
Nuevos soportes para la enseñanza-aprendizaje. Tablets, móviles y e-books. Nuevos tipos de aprendizaje a través de las nuevas tecnologías: E-learning, M-learning y U-learning.
Presentación sobre redes sociales y educación, realizada para la asignatura de Investigación en Tecnología Digital Aplicada a la Educación del Máster en Investigación Educativa de la Universidad de Alicante.
Nuevos soportes para la enseñanza aprendizajerosamaria_ag
Nuevos soportes para la enseñanza-aprendizaje. Tablets, móviles y e-books. Nuevos tipos de aprendizaje a través de las nuevas tecnologías: E-learning, M-learning y U-learning.
Se ofrece un breve análisis de la importancia que ofrecen los recursos web 2.0 en el contexto de la educación y desarrollo de competencias en el siglo XXI
Charla impartida por María Sánchez (www.cibermarikiya.com) en Encuentros El secreto de mi éxito. Casa Ronald Mac Donals Málaga, 23 de mayo de 2018. Organizado por el Club de Marketing de Málaga en colaboración con dicha entidad.
Introducción y Fundamentos de e-LEARNING -reflexión y conclusiones-drjacastillo
Un estudiante de e-LEARNING, debe de conocer algunos conceptos que hacen de su modelo de aprendizaje algo mejor aprovechado y que puede rendir mejores frutos.
Se ofrece un breve análisis de la importancia que ofrecen los recursos web 2.0 en el contexto de la educación y desarrollo de competencias en el siglo XXI
Charla impartida por María Sánchez (www.cibermarikiya.com) en Encuentros El secreto de mi éxito. Casa Ronald Mac Donals Málaga, 23 de mayo de 2018. Organizado por el Club de Marketing de Málaga en colaboración con dicha entidad.
Introducción y Fundamentos de e-LEARNING -reflexión y conclusiones-drjacastillo
Un estudiante de e-LEARNING, debe de conocer algunos conceptos que hacen de su modelo de aprendizaje algo mejor aprovechado y que puede rendir mejores frutos.
Analíticas de aprendizaje - An overview of Educational Software and Analytics@cristobalcobo
The objective is to introduce and justify the use of analytics to measure and identify how students use and interact with ICTs. This presentation will explain how analytics work (graphics and interfaces) and the advantages of using analytics. What aspects of appropriation and use of ICT can be measured with analytics that cannot be measured with existing indicators? With an analytics software on the computer, what do we want to know about how students use technology?
Presentación de Daniel Torres y David Gago para el seminario eMadrid sobre "Big Data", 17 de enero de 2014
"Hacia un aprendizaje adaptativo: la experiencia de CSEV en Learning Analytics"
Hoy en día, en la sociedad de la información y el conocimiento, nos vemos frente a una cantidad abundante de información. Es nuestro deber saber diferenciarla, procesarla y ser críticos con lo que
recibimos.
A continuación detallo los diez puntos clave que definen la competencia informacional a través de la
Alfabetización Informacional (ALFIN) enfocada en alumnos universitarios entre los 17-25 años de edad.
Reporte homicidio doloso descripción
Reporte que contiene información de las víctimas de homicidio doloso registradas en el municipio de Irapuato Guanajuato durante el periodo señalado, comprende información cualitativa y cuantitativa que hace referencia a las características principales de cada uno de los homicidios.
La información proviene tanto de medios de comunicación digitales e impresos como de los boletines que la propia Fiscalía del Estado de Guanajuato emite de manera diaria a los medios de comunicación quienes publican estas incidencias en sus distintos canales.
Podemos observar cantidad de personas fallecidas, lugar donde se registraron los eventos, colonia y calle así como un comparativo con el mismo periodo pero del año anterior.
Edades y género de las víctimas es parte de la información que incluye el reporte.
Diapositivas D.I.P.. sobre la importancia que tiene la interpol en HonduraspptxWalterOrdoez22
Es un conjunto de diapositivas creadas para la información sobre la importancia que tienen la interpol en honduras y los tratados entre ambas instituciones
Ipsos, empresa de investigación de mercados y opinión pública, divulgó su informe N°29 “Claves Ipsos” correspondiente al mes de abril, que encuestó a 800 personas con el fin de identificar las principales opiniones y comportamientos de las y los ciudadanos respecto de temas de interés para el país. En esta edición se abordó la a Carabineros de Chile, su evaluación, legitimidad en su actuar y el asesinato de tres funcionarios en Cañete. Además, se consultó sobre el Ejército y la opinión respecto de la marcha en Putre.
1. Í n d i c e
1.- Breve Introducción a los
2.- Entornos de aplicación
3.- ¿Qué hacemos con todos estos datos?
4.- Nuevos campos de aplicación
5.- BIG Data en versión educativa
6.- Objetivos del Learning Analytics
7.- Aplicaciones en educación
8.- Investigaciones
9.- Para saber más…
10.- Referencias
BIG DATA
LEARNING
ANALYTICS:
2.
3. …la cantidad de información
se duplica como mínimo,
cada 2 años
4.
5.
6. se define como “aquellos recursos de
información caracterizados por su alto
volumen, velocidad o variedad, que
requieren formas de procesamiento innovadoras
y eficientes para la mejora del conocimiento y la
toma de decisiones.
7. Volumen (cantidad de
datos generados)
Velocidad (frecuencia
con la que se generan los datos)
Variedad
(proliferación de nuevas
fuentes de datos)
BIG DATA
CUARTA V Veracidad
CRECIMIENTO EXPONENCIAL
LA VELOCIDAD DE CAPTURA, ALMACENAMIENTO Y ANÁLISIS
DATOS QUE PROVIENEN DE REDES SOCIALES, BLOGS, WEBS,
TELEFONÍA MÓVIL
11. Las experiencias actuales en torno
al permiten afirmar que la recogida
y tratamiento de datos a gran
escala conllevarán beneficios a las
personas en muchos ámbitos
14. Medición
Recopilación
Análisis
Presentación DE DATOS
SOBRE EL ALUMNADO Y SU CONTEXTO
CON EL OBJETIVO DE ENTENDER
Y OPTIMIZAR EL APRENDIZAJE
LEARNING ANALYTICS
Trata de la medición,
recopilación, análisis y
presentación de los 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, 2011)
Y LOS ENTORNOS EN QUE SE PRODUCE
15. Learning AnalyticS
Objetivos
Elaborar mejores pedagogías
Atender a alumnos con riesgo
de abandono
Evaluar programas
Verificar si los diseños de los
programas han sido eficaces
Saber cómo interactúa el
alumnado por internet
Crear sistemas de apoyo que se
ajusten a las necesidades de aprendizaje
16. Análisis
Comprensión
conceptual
Análisis de
redes sociales
PL
E
Currículo
impacto
Señales:
- Fallos
- Éxitos
Pedagogía
Predicción
Datos
inteligentes
Perfil
Estudiantes
fuera de los
datos
Personalización y
adaptación
Tecnología
Social
Datos
semánticos
Móvil
Auto identificación
Datos
vinculados
Medios
Sociales
LM
S
Inferencia de datos
existentes
PROCESO DEL
ANÁLISIS
DE
APRENDIZAJE
18. EL GRAN DESAFÍO
DE LA ERA
DIGITAL
NO SERÁ EL DEL
ALMACENAMIENTO
DE DATOS,
SINO DECIDIR QUÉ HACER
CON TODOS ELLOS
19. La problemática
• Se calcula que para este año se habrán creado en el sector de las TIC 4,4 millones
de puestos de trabajo en todo el mundo, de los cuales 1,2 se crearán en
Europa (Gartner, 2012), por lo tanto la figura del científico de datos será
indispensable, pero el problema es que no habrá suficientes especialistas
que cubran esta demanda, los expertos estiman que solo en EEUU puede haber
una carencia de entre 140 y 190 mil profesionales con conocimientos profundos
sobre técnicas de análisis.
• La protección de la privacidad
20. HABLAMOS DE BIG DATA
ENLACES/WEB/VIDEOS
EL BIG DATA ESPAÑOL
http://www.abc.es/cultura/20150413/abci-santos-data-201504122208.html
CONCEPTO DE BIG DATA
https://www.youtube.com/watch?v=mqMFMgVnRO8
BLOG
http://blogs.plos.org/biologue/2015/02/09/ethics-big-data-focus-feature/
BIG BANG DATA
http://bigbangdata.cccb.org/es/#
EMPRESA CONSULTORA GARTNER
http://www.gartner.com/technology/home.jsp#
MCKINSEY&COMPANY
http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/
big_data_the_next_frontier_for_innovation
INTERXION
http://www.interxion.com/es/quienes-somos/
PARA SABER MÁS…
21. PARA SABER MÁS…
LEARNING ANALYTICS en la práctica
THE GLASS CLASSROOM
http://glassclassroom.blogspot.com.es/2012/12/the-glass-classroom-big-data.html
HORIZONT REPORT EUROPE 2014 SCHOOLS EDITION
https://ec.europa.eu/jrc/sites/default/files/2014-nmc-horizon-report-eu-en_online.pdf
EL POTENCIAL DE LOS BIG DATA
http://www.ariadne.ac.uk/issue71/charlton-et-al
EDUCATION DATA AND LEARNING ANALYTICS
http://hackeducation.com/2012/12/09/top-ed-tech-trends
-of-2012-education-data-and-learning-analytics/
LAS MEJORES PRÁCTICAS PARA BIG DATA:
aprender del pasado mientras que mira el futuro
http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2012/10/19/
best-practices-for-big-data-learning-from-the-past-while-looking-to-the-future/
22. R e f e r e n c i
a s
McKinsey Global Institute, BIG DATA: The nex frontier for innovation, competition and productivity. Mayo 2011
Martin Fuentes, E., & Martin Mayorga, D. (2014). The impact of" Big Data" in the language.
REVISTA DE OCCIDENTE, (395), 5-15.
Ferguson, R. (2012). The state of learning analytics in 2012: A review and future challenges.
Knowledge Media Institute, Technical Report KMI-2012, 1, 2012.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology
Enhanced Learning, 4(5), 304-317.
Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012, April). Course signals at Purdue: using learning analytics to increase student success.
In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 267-270). ACM.
De Liddo, A., Buckingham Shum, S., Quinto, I., Bachler, M., & Cannavacciuolo, L. (2011).
Discourse-centric learning analytics. Paper presented at the LAK 2011: 1st International Conference on
Learning Analytics & Knowledge.
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Learning Analytics (pp. 61-75).
Springer New York.
García-Tinizaray, D., Ordoñez-Briceño, K. & Torres-Diaz, J. C. (2014). Learning analytics para predecir la deserción de estudiantes a
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Jo, I. H., Yu, T., Lee, H., & Kim, Y. (2015). Relations between Student Online Learning Behavior and Academic Achievement
in Higher Education: A Learning Analytics Approach. In Emerging Issues in Smart Learning (pp. 275-287). Springer Berlin Heidelberg.
23. Siemens, G., & d Baker, R. S. (2012, April). Learning analytics and educational data mining: towards communication
and collaboration. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 252-
254). ACM.
Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. EDUCAUSE review, 46(5), 30.
Shum, S. B., & Ferguson, R. (2012). Social Learning Analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 3-26.