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Smart Data para la mejora de la
educación y sus procesos de
enseñanza-aprendizaje
Alex Rayón Jerez
alex.rayon@deusto.es, @alrayon
Director General Deusto eCampus, la
universidad online de Deusto
7 de Septiembre, 2015
Santander, España
Tabla de contenidos
Clarificando conceptos
Por qué Smart Data
Impacto en educación
Tratamiento y gestión de datos
En educación… evaluando competencias
Implantación sistema Smart Data
2
Tabla de contenidos
Clarificando conceptos
Por qué Smart Data
Impacto en educación
Tratamiento y gestión de datos
En educación… evaluando competencias
Implantación sistema Smart Data
3
Clarificando conceptos
Drivers of Big Data
4
Clarificando conceptos
Drivers of Big Data (II)
5
La sociedad se ha tecnificado, y estamos
cada vez más interconectados
Se habla de las redes sociales
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es cada vez menor
Menor coste de producción
Cada vez se están digitalizando más
procesos y actividades de nuestro día a día
Generaremos cada vez más datos
Clarificando conceptos
Big Data vs. Business Intelligence
6
Business Intelligence
Big Data
Clarificando conceptos
Big Data vs. Business Intelligence (II)
7
No obtiene respuestas
quién posee los datos, sino
quien sabe hacer las
preguntas
Una disciplina que tiene un
objetivo a medio plazo
La herramienta de la
estrategia y de la dirección
Busca dar respuestas a
preguntas concretas y
formuladas a priori
analizando datos
Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/
Clarificando conceptos
Data Science
8
Fuente: http://www.slideshare.net/TechnetFrance/rec201-mstechdaysfinal130213033305phpapp02-19779391
Clarificando conceptos
Data Science: Scientific Method
9
Fuente: http://kids.britannica.com/elementary/art-183875/The-scientific-method-is-the-process-scientists-follow-to-solve
Tabla de contenidos
Clarificando conceptos
Por qué Smart Data
Impacto en educación
Tratamiento y gestión de datos
En educación… evaluando competencias
Implantación sistema Smart Data
10
Por qué Smart Data
Del dato al conocimiento
11
El dato por si solo nos aporta poco…
2.000 visitantes únicos en mi tienda online
1.000 nuevos usuarios en mi aplicación
10% nuevos clientes en mi exposición
24 conversiones de las campañas de captación
3.000 € de incremento del tamaño de la
transacción media de ticket de compra
…
Falta contexto → circunstancias
Fecha
Dispositivo/canal
Geolocalización
Tendencia/perspectiva
Por qué Smart Data
Smart and Deep Data
12
Por qué Smart Data
El Business Analytics en educación
13
Fuente: https://wiki.smu.edu.sg/is101_2012/Week_12_(G3)
Tabla de contenidos
Clarificando conceptos
Por qué Smart Data
Impacto en educación
Tratamiento y gestión de datos
En educación… evaluando competencias
Implantación sistema Smart Data
14
Impacto en educación
Data-Driven university
15
Impacto en educación
Data-Driven university (II)
16
Fuente: http://misalondon.ca/PDF/special_pres/Data_Quality_Capacity_&_Culture.pdf
Impacto en educación
Enfoques
17
● Academic Analytics
○ (Goldstein and Katz, 2005) Prácticas de toma de
decisiones académicas basado en el análisis y
explotación de datos
○ (Campbell and Oblinger, 2007) Maridaje entre los
conjuntos de datos y los métodos estadísticos para
mejorar la toma de decisiones académicas
● Learning Analytics
○ Sus objetivos de mejora están en el aprendizaje
○ Factores que están impulsándolo: cada vez mayor
generación de datos, mayor capacidad
computacional, accountability, perfil de los
estudiantes, mejores formatos de datos, el éxito del
Academic Analytics
Impacto en educación
Academic Analytics: aplicaciones
18
● Estudios de mercado
○ Dirigir acciones de marketing hacia perfiles
tradicionalmente matriculados en el pregrado o
postgrado que se quiera reforzar
● Proceso de admisión
○ La Universidad de Baylor, TX, USA, modela el
perfil del estudiante de éxito para disponer de
un sistema de admisión exigente basado en la
evidencia empírica de perfiles que saben
funcionan
Impacto en educación
Academic Analytics: aplicaciones (II)
19
● Servicios de inserción
profesional sobre el
perfil competencial
○ Podremos analizar datos
de otros alumni ya
trabajando para que los
alumnos actuales
encuentren mejores
pasantías, localizar
mentores o mejorar el
proceso de intermediación
laboral a través de alumnis
At Universities, a Push for Data-Driven Career Services
Impacto en educación
Academic Analytics: aplicaciones (III)
20
Proponer a los estudiantes la
elección de asignaturas según
perfiles de competencias y
Alumnis de éxito
Ayudar a los estudiantes
recién ingresados a encontrar
un camino y estrategia de
estudio
Comparar datos de Alumni
con los estudiantes actuales
en función de roles y
competencias
Impacto en educación
Academic Analytics: aplicaciones (IV)
21
Reducción tasa de abandonos
Analizando datos demográficos, estilos de
aprendizaje, motivaciones, rasgos de
personalidad, etc. etc., construiremos un perfil
de éxito y de fracaso
De este modo, podremos optimizar la predicción
del posible éxito o fracaso de un estudiante
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Northern Arizona, AZ, USA
El objetivo será disponer de un modelo predictivo,
que, además, vaya mejorándose con el resultado
de las intervenciones que se planteen para
reducir la tasa de abandonos
Impacto en educación
Learning Analytics: aplicaciones
22
● Evaluación y feedback
○ Dar al estudiante una retroalimentación
inteligente que le permita mejora de manera
continua su desempeño
○ El estudiante podrá entender cómo mejorar su
proceso de resolución de ejercicios, asimilación
de conocimientos, toma de decisiones, etc.
○ Se disponen de métricas de interacción entre
estudiante y plataforma, materiales didácticos,
actividades de aprendizaje y evaluación, etc.
○ Por lo tanto, se podrán hacer análisis muy
exhaustivos
Impacto en educación
Learning Analytics: aplicaciones (II)
23
● Sistemas de alerta temprana
○ En la línea del sistema Signals de la Universidad
de Purdue, IN, USA, disponer de un sistema de
predicción del eventual rendimiento de un
estudiante para notificarle, con carácter
preventivo, que debe cambiar ciertas conductas
para mejorar su rendimiento académico
● Clasificación de estudiantes
○ A través de diferentes criterios educativos, se
pueden agrupar estudiantes para organizar
grupos de trabajo, equipos de alto rendimiento,
etc.
Impacto en educación
Learning Analytics: aplicaciones (III)
24
● Ofrecer recomendaciones
○ El proyecto RISE de la Open University del Reino
Unido, busca proveer a los estudiantes de un
feedback activo y en tiempo real mientras
estudian
○ De este modo, buscar mejorar la experiencia del
estudiante, y que perciba la cercanía y
tutorización que todo estudiante dispone
● Personalizar el curso al estudiante
○ Se pueden personalizar los materiales
didácticos, actividades de evaluación y
aprendizaje, etc. sobre la base de las
preferencias que hubiera previamente dispuesto
Impacto en educación
Learning Analytics: aplicaciones (IV)
25
● Aumentar la reflexión
○ Cuando los estudiantes observan su progreso en
un dashboard, interiorizan más sus resultados, y
pueden reflexionar hacia la mejora continua
● Detectar la emoción/sentimiento de los
estudiantes
○ Si se analiza el comportamiento de los
estudiantes en entornos digitales de aprendizaje,
se puede llegar a modelizar la emoción y
sentimiento de los mismos
● Y muchas otras aplicaciones
Impacto en educación
Learning Analytics: aplicaciones (V)
26
● Quizás, la aplicación más interesante
para una universidad sea el análisis de
los datos que los estudiantes y sus
contextos de aprendizaje producen
● Ello, permitiría ayudar en el proceso de
desarrollo y evaluación de competencias
○ Proceso que actualmente es difícil por la
naturaleza aún subjetiva de la evaluación, la
falta de escalabilidad del proceso y la dificultad
de encontrar cómo los estudiantes han
procedido a resolver una determinada actividad
Tabla de contenidos
Clarificando conceptos
Por qué Smart Data
Impacto en educación
Tratamiento y gestión de datos
En educación… evaluando competencias
Implantación sistema Smart Data
27
Tratamiento y gestión de datos
Esquema general
28
Tratamiento y gestión de datos
Esquema general
29
Pasaremos de disponer de datos brutos (que permiten responder al “qué”) al
conocimiento (que responden al “cómo” y “por qué”) a través de su presentación
gráfica
Tratamiento y gestión de datos
Data Analytics
30
Analytics, es la ciencia del análisis lógico
En entornos universitarios, permite introducir el
análisis lógico y la toma de decisiones basada en
evidencias y no solamente en la experiencia
Esto permite mejorar el valor añadido de los
servicios
Se compone de los procesos, técnicas y
herramientas que se emplean para
producir y comunicar inteligencia
accionable a partir del análisis de
grandes volúmenes de datos
Tratamiento y gestión de datos
Data Analytics (II)
31
Informa de patrones ocultos y relaciones
del proceso de aprendizaje y profesional así
como los factores que determinan el éxito de
un estudiante
Todo ello, analizando la complejidad,
diversidad y abundancia de información
que los entornos de aprendizaje
dinámicos pueden generar
Describen el mundo real, reduciendo su
complejidad a una forma más entendible y
accesible para todas las personas
Tratamiento y gestión de datos
Resolución de problemas
32
Problemas
Predictivos
(supervisados)
Descriptivos
(no supervisados)
Clasificación
Regresión
Análisis correlacional
Agrupamiento
Reglas asociación
Tabla de contenidos
Clarificando conceptos
Por qué Smart Data
Impacto en educación
Tratamiento y gestión de datos
En educación… evaluando competencias
Implantación sistema Smart Data
33
En educación… evaluando competencias
Introducción
34
Competencias
“Measurable or observable knowledge, skills
and behaviors”
En educación… evaluando competencias
La dificultad de la evaluación de competencias
(i) Scalability
Even more difficult with distance learning models [Johnson, 2013]
(ii) Subjective nature
Currently, interpreted by the teacher
(iii) Finding latent skills
Hard to find the latent skills behind exercises or questions [Beheshti, 2012]
(iv) Difficulty to assess the procedural aspects
How students arrive at answers
35
En educación… evaluando competencias
La dificultad de la evaluación de competencias (II)
Process/Work of the student
36
En educación… evaluando competencias
La dificultad de la evaluación de competencias (III)
“In order to create innovative
learning environments, ideas focus
on engagement and feedback”
[OECD, 2013]
“Make sense and intelligent use of the
data provided by ICT in order to
facilitate learning”
[Sutherland, Joubert, Eagle, 2012]
37
En educación… evaluando competencias
Objetivos
Objetivo principal
Ofrecer al estudiado de cualquier pregrado o postgrado
servicios de valor añadido de carácter longitudinal antes,
durante y después de haber cursado sus estudios
Objetivos secundarios
Facilitar los procesos de enseñanza-aprendizaje
Potenciar el desarrollo profesional
Mejorar la toma de decisiones académica y los servicios
ofrecidos por la institución
Analizar los datos demográficos, académicos, familiares,
vocacionales, motivacionales, aspiracionales, perfil38
En educación… evaluando competencias
Objetivos (II)
39
Integrar los datos brutos de fuentes heterogéneas en
un único modelo de datos multidimensional
Será la entrada al sistema de información sobre el que
analizaremos posteriormente los datos
Creación de un motor de análisis de datos que
permita detectar conocimiento que los datos brutos
no nos pueden ofrecer
Ofrecer una interfaz de usuario (Dashboard) a través
de un dashboard que permita realizar las consultas a
través de las múltiples dimensiones y aplicaciones
que se propongan
En educación… evaluando competencias
Soporte evaluación competencias
40
Reto
evaluación
competencias
Learning
Analytics
Rúbricas
enriquecidas
● Naturaleza subjetiva
● Falta de escalabilidad
● Difícil encontrar habilidades
● Difícil evaluar aspectos
procedimentales
● TIC en Educación
● Datos sociales y de uso
● Una promesa para mejorar el
aprendizaje y evaluación
En educación… evaluando competencias
Soporte evaluación competencias (II)
Para cada
competencia,
podríamos disponer de
métricas de actividad
para evaluar a través
de las rúbricas
enriquecidas (para un
descriptor e indicador
de una competencia)
41
En educación… evaluando competencias
Soporte evaluación competencias (III)
Y así ofrecer al profesorado un panel de mando donde puede consultar las
métricas de actividad de los estudiantes y así poder disponer de las
aplicaciones anteriormente indicadas: alertas tempranas de rendimiento
académico, feedback real-time, etc.
42
En educación… evaluando competencias
Soporte evaluación competencias (IV)
La visualización de métricas de
aprendizaje y de desarrollo de
competencias permite entender el
procedimiento y toma de decisiones que
sigue un estudiante
El dashboard, es una herramienta muy
buena de:
Exploración
Confirmación
Presentación
43
En educación… evaluando competencias
Soporte evaluación competencias (V)
En todo ello, resulta especialmente
importante definir nuevas métricas más
allá de las calificaciones tradicionales
El objetivo es permitir disponer de un feedback
más enriquecido → además de motivar a los
estudiantes, mejorará su aprendizaje
significativo
Por lo tanto, hay que definir relaciones del
tipo:
Objetivo - Indicador - Métrica (OIM)
44
En educación… evaluando competencias
Soporte evaluación competencias (VI)
Todo ello, recogiendo datos de entornos con
muchas herramientas digitales de soporte
45
En educación… evaluando competencias
Arquitectura de información integrada
Capacidades de una arquitectura de
información integrada [Oracle, 2012]
46
En educación… evaluando competencias
Arquitectura
47
En educación… evaluando competencias
Arquitectura: Fuentes de datos
Fuentes internas
CRM, Sistema de Gestión Académica, Plataforma
de Gestión del Aprendizaje, Redes Sociales,
BBDD de Alumni, Hojas de cálculo, etc.
Se procedería a una normalización al modelo de
datos multidimensional que se consensuó
Fuentes externas
Además, los datos internos, se pueden enriquecer
con datos externos, como informes estadísticos,
banco de datos oficiales, etc.
48
En educación… evaluando competencias
Arquitectura: Modelos analíticos
Los datos capturados de los procesos de
enseñanza-aprendizaje nos explican qué es
lo que ocurre
Sin embargo, esta fotografía del qué no explica el por
qué pueden ocurrir algunos comportamientos del
estudiante
Y esto, puede ser de mucho valor para el proceso de
desarrollo y evaluación de competencias
Por ello, utilizaremos métodos estadísticos
que nos permitan obtener relaciones,
patrones o descubrir estructuras de
conocimiento para entender el “por qué”
del comportamiento de los estudiantes49
En educación… evaluando competencias
Arquitectura: Visualización
Construiremos un dashboard, que permitirá a
usuarios no técnicos la posibilidad de acceder
fácilmente al conocimiento: Visual Analytics
50
Tabla de contenidos
Clarificando conceptos
Por qué Smart Data
Impacto en educación
Tratamiento y gestión de datos
En educación… evaluando competencias
Implantación sistema Smart Data
51
Implantación sistema Big Data
Metodología CRISP-DM
52
Implantación sistema Big Data
53
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3
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Requisitos
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Implantación sistema Big Data
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54
Implantación sistema Big Data
Visualización
55
“La visualización es crítica para el análisis
de datos. Aporta una primera línea de
ataque, revelando estructuras intrincadas
en datos que no pueden ser absorbidas de
otro modo. Descubrimos efectos
inimaginables y cuestionamos aquellos que
han sido imaginados.”
William S. Cleveland en Visualizing Data
Smart Data para la mejora de la
educación y sus procesos de
enseñanza-aprendizaje
Alex Rayón Jerez
alex.rayon@deusto.es, @alrayon
Director General Deusto eCampus, la
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7 de Septiembre, 2015
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Smart Data para la mejora de la educación y sus procesos de enseñanza aprendizaje

  • 1. Smart Data para la mejora de la educación y sus procesos de enseñanza-aprendizaje Alex Rayón Jerez alex.rayon@deusto.es, @alrayon Director General Deusto eCampus, la universidad online de Deusto 7 de Septiembre, 2015 Santander, España
  • 2. Tabla de contenidos Clarificando conceptos Por qué Smart Data Impacto en educación Tratamiento y gestión de datos En educación… evaluando competencias Implantación sistema Smart Data 2
  • 3. Tabla de contenidos Clarificando conceptos Por qué Smart Data Impacto en educación Tratamiento y gestión de datos En educación… evaluando competencias Implantación sistema Smart Data 3
  • 5. Clarificando conceptos Drivers of Big Data (II) 5 La sociedad se ha tecnificado, y estamos cada vez más interconectados Se habla de las redes sociales A eso unámosle que el coste computacional es cada vez menor Menor coste de producción Cada vez se están digitalizando más procesos y actividades de nuestro día a día Generaremos cada vez más datos
  • 6. Clarificando conceptos Big Data vs. Business Intelligence 6 Business Intelligence Big Data
  • 7. Clarificando conceptos Big Data vs. Business Intelligence (II) 7 No obtiene respuestas quién posee los datos, sino quien sabe hacer las preguntas Una disciplina que tiene un objetivo a medio plazo La herramienta de la estrategia y de la dirección Busca dar respuestas a preguntas concretas y formuladas a priori analizando datos Fuente: http://www.xiskya.com/2012/12/21/una-pregunta-poderosa-por-favor/
  • 8. Clarificando conceptos Data Science 8 Fuente: http://www.slideshare.net/TechnetFrance/rec201-mstechdaysfinal130213033305phpapp02-19779391
  • 9. Clarificando conceptos Data Science: Scientific Method 9 Fuente: http://kids.britannica.com/elementary/art-183875/The-scientific-method-is-the-process-scientists-follow-to-solve
  • 10. Tabla de contenidos Clarificando conceptos Por qué Smart Data Impacto en educación Tratamiento y gestión de datos En educación… evaluando competencias Implantación sistema Smart Data 10
  • 11. Por qué Smart Data Del dato al conocimiento 11 El dato por si solo nos aporta poco… 2.000 visitantes únicos en mi tienda online 1.000 nuevos usuarios en mi aplicación 10% nuevos clientes en mi exposición 24 conversiones de las campañas de captación 3.000 € de incremento del tamaño de la transacción media de ticket de compra … Falta contexto → circunstancias Fecha Dispositivo/canal Geolocalización Tendencia/perspectiva
  • 12. Por qué Smart Data Smart and Deep Data 12
  • 13. Por qué Smart Data El Business Analytics en educación 13 Fuente: https://wiki.smu.edu.sg/is101_2012/Week_12_(G3)
  • 14. Tabla de contenidos Clarificando conceptos Por qué Smart Data Impacto en educación Tratamiento y gestión de datos En educación… evaluando competencias Implantación sistema Smart Data 14
  • 16. Impacto en educación Data-Driven university (II) 16 Fuente: http://misalondon.ca/PDF/special_pres/Data_Quality_Capacity_&_Culture.pdf
  • 17. Impacto en educación Enfoques 17 ● Academic Analytics ○ (Goldstein and Katz, 2005) Prácticas de toma de decisiones académicas basado en el análisis y explotación de datos ○ (Campbell and Oblinger, 2007) Maridaje entre los conjuntos de datos y los métodos estadísticos para mejorar la toma de decisiones académicas ● Learning Analytics ○ Sus objetivos de mejora están en el aprendizaje ○ Factores que están impulsándolo: cada vez mayor generación de datos, mayor capacidad computacional, accountability, perfil de los estudiantes, mejores formatos de datos, el éxito del Academic Analytics
  • 18. Impacto en educación Academic Analytics: aplicaciones 18 ● Estudios de mercado ○ Dirigir acciones de marketing hacia perfiles tradicionalmente matriculados en el pregrado o postgrado que se quiera reforzar ● Proceso de admisión ○ La Universidad de Baylor, TX, USA, modela el perfil del estudiante de éxito para disponer de un sistema de admisión exigente basado en la evidencia empírica de perfiles que saben funcionan
  • 19. Impacto en educación Academic Analytics: aplicaciones (II) 19 ● Servicios de inserción profesional sobre el perfil competencial ○ Podremos analizar datos de otros alumni ya trabajando para que los alumnos actuales encuentren mejores pasantías, localizar mentores o mejorar el proceso de intermediación laboral a través de alumnis At Universities, a Push for Data-Driven Career Services
  • 20. Impacto en educación Academic Analytics: aplicaciones (III) 20 Proponer a los estudiantes la elección de asignaturas según perfiles de competencias y Alumnis de éxito Ayudar a los estudiantes recién ingresados a encontrar un camino y estrategia de estudio Comparar datos de Alumni con los estudiantes actuales en función de roles y competencias
  • 21. Impacto en educación Academic Analytics: aplicaciones (IV) 21 Reducción tasa de abandonos Analizando datos demográficos, estilos de aprendizaje, motivaciones, rasgos de personalidad, etc. etc., construiremos un perfil de éxito y de fracaso De este modo, podremos optimizar la predicción del posible éxito o fracaso de un estudiante Es el modelo que dispone la Universidad de Northern Arizona, AZ, USA El objetivo será disponer de un modelo predictivo, que, además, vaya mejorándose con el resultado de las intervenciones que se planteen para reducir la tasa de abandonos
  • 22. Impacto en educación Learning Analytics: aplicaciones 22 ● Evaluación y feedback ○ Dar al estudiante una retroalimentación inteligente que le permita mejora de manera continua su desempeño ○ El estudiante podrá entender cómo mejorar su proceso de resolución de ejercicios, asimilación de conocimientos, toma de decisiones, etc. ○ Se disponen de métricas de interacción entre estudiante y plataforma, materiales didácticos, actividades de aprendizaje y evaluación, etc. ○ Por lo tanto, se podrán hacer análisis muy exhaustivos
  • 23. Impacto en educación Learning Analytics: aplicaciones (II) 23 ● Sistemas de alerta temprana ○ En la línea del sistema Signals de la Universidad de Purdue, IN, USA, disponer de un sistema de predicción del eventual rendimiento de un estudiante para notificarle, con carácter preventivo, que debe cambiar ciertas conductas para mejorar su rendimiento académico ● Clasificación de estudiantes ○ A través de diferentes criterios educativos, se pueden agrupar estudiantes para organizar grupos de trabajo, equipos de alto rendimiento, etc.
  • 24. Impacto en educación Learning Analytics: aplicaciones (III) 24 ● Ofrecer recomendaciones ○ El proyecto RISE de la Open University del Reino Unido, busca proveer a los estudiantes de un feedback activo y en tiempo real mientras estudian ○ De este modo, buscar mejorar la experiencia del estudiante, y que perciba la cercanía y tutorización que todo estudiante dispone ● Personalizar el curso al estudiante ○ Se pueden personalizar los materiales didácticos, actividades de evaluación y aprendizaje, etc. sobre la base de las preferencias que hubiera previamente dispuesto
  • 25. Impacto en educación Learning Analytics: aplicaciones (IV) 25 ● Aumentar la reflexión ○ Cuando los estudiantes observan su progreso en un dashboard, interiorizan más sus resultados, y pueden reflexionar hacia la mejora continua ● Detectar la emoción/sentimiento de los estudiantes ○ Si se analiza el comportamiento de los estudiantes en entornos digitales de aprendizaje, se puede llegar a modelizar la emoción y sentimiento de los mismos ● Y muchas otras aplicaciones
  • 26. Impacto en educación Learning Analytics: aplicaciones (V) 26 ● Quizás, la aplicación más interesante para una universidad sea el análisis de los datos que los estudiantes y sus contextos de aprendizaje producen ● Ello, permitiría ayudar en el proceso de desarrollo y evaluación de competencias ○ Proceso que actualmente es difícil por la naturaleza aún subjetiva de la evaluación, la falta de escalabilidad del proceso y la dificultad de encontrar cómo los estudiantes han procedido a resolver una determinada actividad
  • 27. Tabla de contenidos Clarificando conceptos Por qué Smart Data Impacto en educación Tratamiento y gestión de datos En educación… evaluando competencias Implantación sistema Smart Data 27
  • 28. Tratamiento y gestión de datos Esquema general 28
  • 29. Tratamiento y gestión de datos Esquema general 29 Pasaremos de disponer de datos brutos (que permiten responder al “qué”) al conocimiento (que responden al “cómo” y “por qué”) a través de su presentación gráfica
  • 30. Tratamiento y gestión de datos Data Analytics 30 Analytics, es la ciencia del análisis lógico En entornos universitarios, permite introducir el análisis lógico y la toma de decisiones basada en evidencias y no solamente en la experiencia Esto permite mejorar el valor añadido de los servicios Se compone de los procesos, técnicas y herramientas que se emplean para producir y comunicar inteligencia accionable a partir del análisis de grandes volúmenes de datos
  • 31. Tratamiento y gestión de datos Data Analytics (II) 31 Informa de patrones ocultos y relaciones del proceso de aprendizaje y profesional así como los factores que determinan el éxito de un estudiante Todo ello, analizando la complejidad, diversidad y abundancia de información que los entornos de aprendizaje dinámicos pueden generar Describen el mundo real, reduciendo su complejidad a una forma más entendible y accesible para todas las personas
  • 32. Tratamiento y gestión de datos Resolución de problemas 32 Problemas Predictivos (supervisados) Descriptivos (no supervisados) Clasificación Regresión Análisis correlacional Agrupamiento Reglas asociación
  • 33. Tabla de contenidos Clarificando conceptos Por qué Smart Data Impacto en educación Tratamiento y gestión de datos En educación… evaluando competencias Implantación sistema Smart Data 33
  • 34. En educación… evaluando competencias Introducción 34 Competencias “Measurable or observable knowledge, skills and behaviors”
  • 35. En educación… evaluando competencias La dificultad de la evaluación de competencias (i) Scalability Even more difficult with distance learning models [Johnson, 2013] (ii) Subjective nature Currently, interpreted by the teacher (iii) Finding latent skills Hard to find the latent skills behind exercises or questions [Beheshti, 2012] (iv) Difficulty to assess the procedural aspects How students arrive at answers 35
  • 36. En educación… evaluando competencias La dificultad de la evaluación de competencias (II) Process/Work of the student 36
  • 37. En educación… evaluando competencias La dificultad de la evaluación de competencias (III) “In order to create innovative learning environments, ideas focus on engagement and feedback” [OECD, 2013] “Make sense and intelligent use of the data provided by ICT in order to facilitate learning” [Sutherland, Joubert, Eagle, 2012] 37
  • 38. En educación… evaluando competencias Objetivos Objetivo principal Ofrecer al estudiado de cualquier pregrado o postgrado servicios de valor añadido de carácter longitudinal antes, durante y después de haber cursado sus estudios Objetivos secundarios Facilitar los procesos de enseñanza-aprendizaje Potenciar el desarrollo profesional Mejorar la toma de decisiones académica y los servicios ofrecidos por la institución Analizar los datos demográficos, académicos, familiares, vocacionales, motivacionales, aspiracionales, perfil38
  • 39. En educación… evaluando competencias Objetivos (II) 39 Integrar los datos brutos de fuentes heterogéneas en un único modelo de datos multidimensional Será la entrada al sistema de información sobre el que analizaremos posteriormente los datos Creación de un motor de análisis de datos que permita detectar conocimiento que los datos brutos no nos pueden ofrecer Ofrecer una interfaz de usuario (Dashboard) a través de un dashboard que permita realizar las consultas a través de las múltiples dimensiones y aplicaciones que se propongan
  • 40. En educación… evaluando competencias Soporte evaluación competencias 40 Reto evaluación competencias Learning Analytics Rúbricas enriquecidas ● Naturaleza subjetiva ● Falta de escalabilidad ● Difícil encontrar habilidades ● Difícil evaluar aspectos procedimentales ● TIC en Educación ● Datos sociales y de uso ● Una promesa para mejorar el aprendizaje y evaluación
  • 41. En educación… evaluando competencias Soporte evaluación competencias (II) Para cada competencia, podríamos disponer de métricas de actividad para evaluar a través de las rúbricas enriquecidas (para un descriptor e indicador de una competencia) 41
  • 42. En educación… evaluando competencias Soporte evaluación competencias (III) Y así ofrecer al profesorado un panel de mando donde puede consultar las métricas de actividad de los estudiantes y así poder disponer de las aplicaciones anteriormente indicadas: alertas tempranas de rendimiento académico, feedback real-time, etc. 42
  • 43. En educación… evaluando competencias Soporte evaluación competencias (IV) La visualización de métricas de aprendizaje y de desarrollo de competencias permite entender el procedimiento y toma de decisiones que sigue un estudiante El dashboard, es una herramienta muy buena de: Exploración Confirmación Presentación 43
  • 44. En educación… evaluando competencias Soporte evaluación competencias (V) En todo ello, resulta especialmente importante definir nuevas métricas más allá de las calificaciones tradicionales El objetivo es permitir disponer de un feedback más enriquecido → además de motivar a los estudiantes, mejorará su aprendizaje significativo Por lo tanto, hay que definir relaciones del tipo: Objetivo - Indicador - Métrica (OIM) 44
  • 45. En educación… evaluando competencias Soporte evaluación competencias (VI) Todo ello, recogiendo datos de entornos con muchas herramientas digitales de soporte 45
  • 46. En educación… evaluando competencias Arquitectura de información integrada Capacidades de una arquitectura de información integrada [Oracle, 2012] 46
  • 47. En educación… evaluando competencias Arquitectura 47
  • 48. En educación… evaluando competencias Arquitectura: Fuentes de datos Fuentes internas CRM, Sistema de Gestión Académica, Plataforma de Gestión del Aprendizaje, Redes Sociales, BBDD de Alumni, Hojas de cálculo, etc. Se procedería a una normalización al modelo de datos multidimensional que se consensuó Fuentes externas Además, los datos internos, se pueden enriquecer con datos externos, como informes estadísticos, banco de datos oficiales, etc. 48
  • 49. En educación… evaluando competencias Arquitectura: Modelos analíticos Los datos capturados de los procesos de enseñanza-aprendizaje nos explican qué es lo que ocurre Sin embargo, esta fotografía del qué no explica el por qué pueden ocurrir algunos comportamientos del estudiante Y esto, puede ser de mucho valor para el proceso de desarrollo y evaluación de competencias Por ello, utilizaremos métodos estadísticos que nos permitan obtener relaciones, patrones o descubrir estructuras de conocimiento para entender el “por qué” del comportamiento de los estudiantes49
  • 50. En educación… evaluando competencias Arquitectura: Visualización Construiremos un dashboard, que permitirá a usuarios no técnicos la posibilidad de acceder fácilmente al conocimiento: Visual Analytics 50
  • 51. Tabla de contenidos Clarificando conceptos Por qué Smart Data Impacto en educación Tratamiento y gestión de datos En educación… evaluando competencias Implantación sistema Smart Data 51
  • 52. Implantación sistema Big Data Metodología CRISP-DM 52
  • 53. Implantación sistema Big Data 53 Necesidad1 3 4 5 2 Planificación Requisitos Diseño Construcción 6 Mantenimiento Gobierno Procesos Operaciones Herramientas
  • 54. Implantación sistema Big Data Gestión del cambio 54
  • 55. Implantación sistema Big Data Visualización 55 “La visualización es crítica para el análisis de datos. Aporta una primera línea de ataque, revelando estructuras intrincadas en datos que no pueden ser absorbidas de otro modo. Descubrimos efectos inimaginables y cuestionamos aquellos que han sido imaginados.” William S. Cleveland en Visualizing Data
  • 56. Smart Data para la mejora de la educación y sus procesos de enseñanza-aprendizaje Alex Rayón Jerez alex.rayon@deusto.es, @alrayon Director General Deusto eCampus, la universidad online de Deusto 7 de Septiembre, 2015 Santander, España