Actividad 4 — Datos de las plataformas

MODULO 4. ANALÍTICA DE APRENDIZAJE EN ESPACIOS CONECTADOS

Actividad 4 — Datos de las plataformas

Plataforma/Canal	Datos/indicadores
TWITTER	- Número de seguidores. - Género de los seguidores. - Interacciones por cada contenido. - Tipo de dispositivo que se está utilizando y dirección IP. - Dirección de correo electrónico, número de teléfono, contactos de la agenda y perfil público. - Tuits, el contenido leído, retuiteado o al que ha hecho “me gusta”. - Datos personales: nombre de cuenta, nombre de usuario, contraseña. - Información pública: información de perfil, zona horaria e idioma, fecha de creación de la cuenta y tuists publicados (fecha, hora, versión de Twitter), ubicación, listas creadas, gente a la que sigue y seguidores, transmisiones de Periscope creadas, clickeadas o en las que se participa de otra forma, ya sea en Periscope o Twitter, cuándo se realizan dichas acciones. - Información de pago: número de tarjeta de crédito o débito, fecha de caducidad de su tarjeta, código CVV y dirección de facturación.
BLOG	-    Número de visitas a cada entrada. -    Comentarios de los usuarios e impacto. -    Localización geográfica de los mismos. -    Número de seguidores. -    Tiempo de permanencia en la página. -    Navegadores y sistemas operativos empleados por los visitantes. -    URL y sitios de referencia.
TINYLETTER	- Datos personales de los miembros: nombre, dirección, datos de contacto, nombre de usuario - Información financiera (detalles de la tarjeta de crédito, detalles de la cuenta, información de pago). - Detalles de empleo (empleador, cargo, ubicación geográfica, área de responsabilidad); - Datos de los contactos: (nombre, fecha de nacimiento, sexo, ocupación u otra información demográfica, dirección, datos de contacto, incluida la dirección de correo electrónico), intereses o preferencias personales (incluido el historial de compras, preferencias de marketing y redes sociales disponibles públicamente, información del perfil de los medios); información de TI (direcciones IP, datos de uso, datos de cookies, datos de navegación en línea, datos de ubicación, datos del navegador); información financiera (detalles de la tarjeta de crédito, detalles de la cuenta, información de pago). - Newsletters abiertos. - Temáticas con mayor audiencia. - Número de suscriptores. - Creación de listas de distribución. - Ubicación de los suscriptores. - Altas y bajas de los mismos. - Modelos predictivos de los datos de compra de los usuarios. - Comentarios e interacciones de los newsletters.
YOUTUBE	-     Número de visualizaciones -     Tiempo de visualización -     Duración media de las visualizaciones -     Número de suscriptores, procedencia, sexo y edad de los mismos. -     Idiomas de los subtítulos principales. -     Número de veces que se han mostrado las miniaturas de los vídeos a los espectadores. -     Visualizaciones por impresiones mostradas. -     Tipos de fuentes de tráfico. -     Elementos con más clics. -     Número y tipos de comentario. -     Tipos de búsquedas que se realizan en el canal.
PLATAFORMA DEL CURSO	-     Número de alumnos. -     Datos personales y demográficos de los mismos. -     Perfiles de usuario. -     Altas y bajas de alumnos. -     Número de alumnos que finalizan el curso. -     Acceso a la plataforma. -     Sistema operativo y dispositivo desde el que accede. -     Tiempo de conexión. -     Interacción con otros alumnos. -     Participación en los foros. -     Descarga de documentos. -     Realización y entrega de actividades.

Módulo 3: Actividad 3 — Ética y privacidad

 

Un problema de índole ético que nos encontramos a la hora de abordar el análisis de datos es el uso moral que el analista puede hacer de ellos, así como el nivel de privacidad que se ve mermado con estas prácticas.

 En este sentido, es especialmente relevante adoptar una serie de medidas para asegurarnos que el alumnado está conforme con dichas prácticas y no incurrir en una ilegalidad.

o   Pedir el consentimiento firmado para poder acceder a sus datos personales.

o   Ofrecer la oportunidad de que sean ellos los que elijan a qué datos podemos acceder y cuáles no.

o   Informar a los estudiantes sobre los fines en el uso de cada uno de sus datos personales.

En este sentido, un apartado básico dentro del contenido del curso de Diseño de análisis predictivo será la normativa y legislación vigente relacionada con la protección de datos. Con ello, nos aseguramos que los diseñadores y profesores de las instituciones que imparten cursos podrán gestionar los datos del alumnado con total seguridad y confianza, personalizando el proceso de enseñanza y aprendizaje y aumentando su calidad, actuando siempre dentro de la legalidad.

Módulo 3: Actividad 3 — Metodología del servicio de datos

  El curso de “Diseño de análisis predictivo” tiene como objetivo mejorar y exprimir todas las posibilidades de los cursos online ofertados, con miras a obtener el mayor grado de satisfacción del alumnado y, por ende, aumentar el número de matriculaciones en ediciones posteriores. Los rasgos más destacables del curso aparecen detallados en los siguientes epígrafes:

1.     Enfoque del servicio

Este curso ofrece un paquete de medidas encaminadas a asegurar el éxito de los cursos impartidos, garantizando una tasa del 90% de finalización y la máxima satisfacción entre el alumnado, incrementando así la calidad y la popularidad de nuestros cursos.

La analítica del aprendizaje es esencial en este sentido, pues nos permite, entre otras cosas, aproximar la metodología empleada a las necesidades de los alumnos.  La detección precoz de los estudiantes con mayores dificultades es otra de sus ventajas, ya que nos permite tomar las decisiones adecuadas para evitar el abandono y mejorar así las motivaciones del alumnado.  Es, por tanto, un curso indispensable para el profesorado, que puede ver incrementadas en gran medida sus posibilidades de éxito gracias a la mejora del proceso de enseñanza-aprendizaje.

Todo lo aprendido en este curso es aplicable a cualquier curso impartido de forma online. Los datos que los estudiantes generan desde que se matriculan en un curso hasta que lo finalizan son muy útiles para garantizar el éxito del mismo. De ahí la importancia de saber analizarlos y aplicarlos a la mejora  del proceso.

No debemos olvidar que la satisfacción tanto del alumnado como del profesorado otorgan garantía al proceso. El paquete de servicios que este curso ofrece permitirá la complacencia de ambos colectivos:   el profesorado podrá detectar con mayor facilidad las dificultades y contará con las herramientas necesarias para adaptar su metodología a las necesidades de los alumnos; el alumnado, por su parte, agradecerá la atención y personalización del curso, fomentando su implicación en el mismo, su motivación y la retroalimentación.

2.     Objetivos

Los principales objetivos que persigue el curso quedan resumidos a continuación:

·      Detectar alumnos con posibilidad de abandono.

·      Adaptar la metodología a las necesidades de estos alumnos.

·      Incrementar el grado de satisfacción de los mismos.

·      Reducir las tasas de abandono y aumentar las de finalización.

·      Ampliar el número de matriculaciones.

3.     Líneas de acción del servicio

Las posibilidades que ofrece el curso son bastante amplias. Los datos que podemos conocer y analizar son diversos:

·      Datos personales del alumnado.

·      Tiempo de conexión.

·      Consulta de los materiales didácticos ofertados en el curso.

·      Participación en los foros y uso de herramientas de comunicación.

·      Realización y entrega de tareas.

·      Entrega de cuestionarios personalizados para alumnos en riesgo, que den a conocer las causas de la baja participación (motivos del descenso del nivel de participación, elementos positivos y negativos del curso, qué cambiaría del mismo, dónde encuentra mayores dificultades…).

·      Cuestionario de satisfacción final.

Todos estos datos podrán obtenerse en cualquier momento del curso, aunque tendrán especial relevancia analizados al comienzo, en el ecuador del curso, poco antes de su finalización y tras la evaluación del mismo.

4.     Supuesto práctico.

Una empresa oferta a través de su plataforma Moodle un curso titulado “Programación en Educación Secundaria” dirigido a profesores de este nivel educativo. La realización de nuestro curso de análisis predictivo por parte de los docentes que van a impartir este curso de programación les permitirá conocer una serie de datos básicos para la correcta marcha del mismo.

Al comienzo del curso podrán conocer cuántos alumnos hay matriculados, cuántos han asistido a la presentación y qué expectativas tienen sobre el desarrollo del mismo.

Una vez comenzado, el docente y los diseñadores podrán detectar los alumnos que están en riesgo de abandono: aquellos que han disminuido sus accesos al curso, no participan en los foros, no realizan las actividades o manifiestan cierto malestar tras la consulta de los materiales facilitados. A estos alumnos se les enviará un cuestionario en el que podrán contestar a los siguientes interrogantes:

o   ¿Puede dedicarle todo el tiempo que desea al curso? ¿Cuáles son las causas de su baja participación?

o   ¿Encuentra dificultad en los materiales facilitados?

o   ¿Cómo cree que podría mejorar la didáctica del curso?

o   ¿Qué herramienta prefiere para contactar con el profesorado: chat, whatsapp, email, teléfono o videoconferencia?

o   ¿Desea finalizarlo? En caso de que la respuesta sea afirmativa, ¿cómo podríamos ayudarle?

En función de las causas de la baja participación, con estos alumnos podríamos tomar medidas de diversa índole: desde la ampliación de los plazos para la realización de las tareas hasta a sustitución de las mismas por exámenes o cuestionarios orales, en función de lo que el propio alumnado solicite, pasando por la aportación de material auxiliar, notificaciones con fechas importantes, avisos con los mensajes más destacables del foro, realización de tutorías personalizadas…

Poco antes de la finalización del curso (cuando se haya avanzado hasta aproximadamente el 80% del contenido) se volverán a revisar los datos. Así detectaremos cuántos van a finalizarlo, cuántos necesitan medidas adicionales y qué alumnos lo han abandonado definitivamente.  Al finalizar, se entregará un cuestionario donde los  estudiantes manifiesten su grado de satisfacción, qué elementos del curso destacarían y qué medidas consideran que se deberían tomar de cara a posteriores ediciones del mismo.

Con todas estas herramientas, podemos ir mejorando la gestión y el diseño de cada curso que se imparta, incrementando el nivel de satisfacción del alumnado, su feedback, el número de matriculaciones y reduciendo la tasa de abandono al máximo posible.

Módulo 3: Actividad 3 — Captura de datos

Dado que uno de los objetivos principales de nuestro curso es detectar aquellos alumnos que muestran dificultades y, en consecuencia, presentan una alta probabilidad de  abandono , vamos a establecer cuatro momentos clave:

1º. Inicio del curso: la presentación es un momento decisivo para conocer cuántos de los alumnos matriculados van a iniciar los estudios del curso online. En este punto podemos conocer las expectativas de los alumnos, cuántos se muestran interesados y predispuestos y el número de alumnos que aun habiéndose matriculado, no han dado señales de comenzar los estudios. Hemos de tener en cuenta que las razones para no asistir a la presentación pueden ser muy variadas y no debemos interpretar todas las ausencias como abandono prematuro o falta de interés (algunos de estos alumnos se incorporarán más adelante).

2º. Mitad del curso: Es un momento decisivo para detectar a los alumnos con posibilidad de abandono. Es importante comparar el número de alumnos que asistieron a la presentación y los que continúan accediendo al curso. Hay que analizar la participación de todos ellos, tanto en foros como en debates y actividades, el acceso a la plataforma y el tiempo que pasan conectados al curso, si han consultado los materiales y recursos audiovisuales ofrecidos y si ha empleado los diversos medios disponibles (chat, foros, mails…) para consultar dudas o exponer problemas. En este momento es muy pertinente enviar un cuestionario o preguntas de consulta a aquellos alumnos que han bajado el rendimiento para conocer las causas (falta de tiempo, desmotivación, complejidad del contenido…) y poder, de esta manera, tomar medidas que propicien la continuidad de estos estudiantes.

3º.  Poco antes de la finalización: en este momento podemos deducir si el abandono detectado en la etapa anterior se mantiene o es algo puntual. Asimismo, podemos analizar si las medidas tomadas han sido efectivas y han reenganchado a los alumnos o si, por el contrario, no han tenido el efecto deseado. Es un buen momento para evitar posibles nuevos casos de abandono (dirigiendo medidas concretas a nuevos alumnos que han bajado su rendimiento para favorecer la finalización del curso), detectar a estudiantes que a mitad de curso parecía que habían abandonado pero han retomado el curso y motivar con un empujón final a aquellos que se han mostrado más rezagados pero quieren terminarlo.

4º. Final del curso: Comparar el número de alumnos matriculados con los que han finalizado el curso es una buena herramienta para determinar el éxito del mismo y de las medidas tomadas a lo largo del mismo. De igual modo, es interesante estudiar el porcentaje de participación en foros y chats, la consulta del material disponible, el tiempo de conexión del alumnado y la entrega de tareas y actividades de los alumnos que han finalizado. También es conveniente analizar cuántos de los alumnos que habían, to de los cursos impartidosencaminadas a conseguir el entes ep posibilidades de los cursos online ofertados, con miras a obten mostrado dificultades finalmente han acabado y cuántos han abandonado. Llegados a este punto, conviene enviar un cuestionario de satisfacción a los alumnos para ver en qué hemos fallado y cómo podemos mejorar la metodología de cara a futuras ediciones.