ACTIVIDAD 4. DISEÑO DE INVESTIGACIÓN

INTRODUCCIÓN

El curso que vamos a desarrollar se llama "Learning Analytics Essentials" y en él trataremos de profundizar en diversos conceptos básicos de lo la analítica del aprendizaje. Recordemos que se trata de la recoger, medir, analizar y hacer un informe de los datos que se proporcionan, con el propósito final es entender y optimizar el proceso educativo.

En nuestro caso haremos especial hincapié en entender que la analítica del aprendizaje puede fragmentarse en tres categorías: el estudiante, la experiencia de aprendizaje y el programa con el que se aprende. Como tal tendremos que aprender a analizar los datos desde una perspectiva global, que nos permita hacer un análisis predictivo y prescriptivo de los datos.  

Trabajaremos con los siguientes espacios de trabajo: la plataforma propia del curso, Blogger, el canal de Youtube, TinyLetter y Twitter. Esta variedad de espacios enriquece el proceso educativo.

A continuación presentamos los objetivos básicos de este curso, así como la metodología, los instrumentos de obtención de datos y su interpretación, así como un anexo con las garantías éticas del proceso de aprendizaje que estamos diseñando.

OBJETIVOS

En este curso nos proponemos estos tres objetivos:

1. Medir qué competencias adquieren los estudiantes al final del curso.
2. Medir cómo evoluciona la adquisición de esas competencias durante el ciclo del curso.
3. Conocer las causas que explican la adquisición de esas competencias por parte de los estudiantes. 

METODOLOGÍA

Nuestra filosofía parte del aprendizaje por competencias; nuestro curso pondrá a disposición de los estudiantes diferentes manuales de consulta, para que los alumnos puedan realizar al final de cada módulo el respectivo cuestionario final. El equipo docente estará a su disposición del alumnado a través de los foros y el correo electrónicos, se analizará también la tasa de implicación docente en el proceso con el fin último de cuidar la tasa de abandono.

Se propondrá también que los alumnos se abran perfiles en las cuatro plataformas ya nombradas para que puedan comprobar qué datos facilitan estos espacios y entiendan de manera práctica las posibilidades del análisis de datos. Nosotros usaremos a su vez los datos proporcionados por esas plataformas, para alcanzar los tres objetivos ya mencionados.

INSTRUMENTOS DE OBTENCIÓN DE DATOS

Los instrumentos que usaremos para la obtención de datos son los proporcionados por las plataformas que estamos usando, tal y como se explica en el siguiente enlace. Realizaremos una recogida significativa de datos, que nos permita interpretarlos de manera apropiada para cumplir los objetivos que nos hemos propuesto.

INTERPRETACIÓN

La interpretación de los datos depende del uso que le demos a los espacios de aprendizaje que usaremos en el curso. No es lo mismo pedir a los alumnos que realicen un debate en Twitter un día y a una hora determinadas, que pretender que usen la plataforma para enlazar con contenido interesante cuando lo consideren.

Lo primero que tenemos que tener en cuenta al analizar los datos que buscamos tener muchas visitas, pero de calidad. Nos interesa que nuestros alumnos usen las diferentes plataformas muchas veces, durante mucho tiempo, y con una tasa de rebote lo más baja posible.

El uso de cuatro plataformas diferentes nos permitirá enlazar contenidos de unas a otras, y esto nos será de mucha utilidad para entender mejor la manera de aprender de nuestros estudiantes. Para que el análisis proveniente de Twitter, Youtube, Blogger y TinyLetter nos sea de utilidad, debemos establecer primero un plan efectivo en el que determinemos qué esperamos de cada plataforma y cómo van a ser usadas.

Es interesante también analizar cómo y cuánto consultan los alumnos los recursos didácticos que ofrecemos, y desde qué plataforma provienen. Si la tasa de rebote es alta cuando los alumnos entran a nuestra plataforma tenemos que plantearnos que el contenido del curso está mal diseñado, si la tasa de uso de una red determinada es muy baja también nos servirá de indicación de que algo no está funcionando bien.

Entender dónde están nuestros alumnos y qué idioma hablan nos permite también ajustar contenidos, las horas de ella publicación, o incluso la promoción que queramos hacer de nuestro curso. Lo mismo sucede con el tráfico en cada día concreto de la semana.

Por último el dispositivo desde el que se accede nos permite sementar el tráfico, sobre todo el de nuestra plataforma, y realizar los cambios que consideremos pertinentes en el diseño de la misma.

En cualquier caso convienen matizar que la manera más efectiva de analizar los datos es compararlos con los mismos datos recogidos en otro momento: así podremos identificar qué se ha hecho y qué no se ha hecho, y qué ha funcionado y qué no ha funcionado. Es importante también recordar que en la analítica de datos no siempre funciona el principio de acción-reacción y los datos tienden a confirmar cuestiones que son evidentes sin necesidad de investigación.

Según Reich J. (2014) la recolección y análisis de grandes cantidades de datos eclipsa otras variables como descripciones demográficas de los estudiantes, o el uso que estos estudiantes hacen de determinados servicios del curso. Difícilmente se puede medir lo que no se usa.

ANEXO

La mejor manera de garantizar un uso ético de los datos de los estudiantes (tanto los que los definen como los que generan) parte de la necesidad de presentar el siguiente consentimiento informado, para que los alumnos sean conscientes del uso real que se le da a toda la información que se recoge y que se analiza. Su firma es libre y se presentará antes de comenzar el curso. 

Es importante incidir en el hecho de que los datos recogidos en la plataforma se recopilan y almacenan en servidores externos con unas medidas de seguridad apropiadas: se garantiza su anonimato y privacidad.

Entendemos el concepto de privacidad como algo que no se tiene, sino algo que se tiene que conseguir y que requiere estar siempre alerta, ya que la información que proporcionamos y el contexto en el que la damos tiende al cambio. Según Data & Society (2018) la privacidad en el mundo digital requiere de una búsqueda activa de la misma; la información es fácilmente accesible, consumida, interpretada y compartida. Es tan importante saber qué datos facilitamos como de qué modo se usan.

En el supuesto caso de que se produzcan filtraciones de los datos a terceros los alumnos serán informados de manera inmediatas, no se reutilizarán los datos recogidos y estos serán recogidos única y exclusivamente con los fines que se presentan en el consentimiento informado. 

En el curso se trabajará también con espacios externos a la plataforma educativa con la que trabajamos: explicaremos a los alumnos los datos que recogen estos espacios, cuál es su política de privacidad y qué pretendemos hacer con ellos. 

WEBGRAFÍA Y BIBLIOGRAFÍA

Data & Society. (2018). Reframing Privacy. Recuperado de https://datasociety.net/initiatives/privacy/is-privacy-the-right-frame/

Domínguez, D. (2018). Big Data, analítica del aprendizaje y educación basada en datos. Recuperado de https://papers.ssrn.com/abstract=3124369

Reich, J. (2014). Big data MOOC research breakthrough: Learning activities lead to achievement. Education Week: EdTech Researcher. Recuperado de http://blogs.edweek.org/edweek/edtechresearcher/2014/03/big_data_mooc_research_breakthrough_learning_activities_lead_to_achievement.html

Whatershed (2019). What is learning analytics? Recuperado de https://www.watershedlrs.com/what-is-learning-analytics