2014-01-17 eMadrid "Big data in education" CSEV Daniel Torres & David Gago (uned)

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2014-01-17
eMadrid "Big data in education" (uned)
CSEV Daniel Torres & David Gago

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  • 1. HACIA UN APRENDIZAJE ADAPTATIVO: LA EXPERIENCIA DE CSEV EN LEARNING ANALYTICS Daniel Torres & David Gago Seminario eMadrid , 17 enero 2014
  • 2. “La web es sólo la punta del iceberg y llegarán nuevas por llegar”. Tim Berners Lee
  • 3. Movilidad MOOCs Abiertos, masivos, online… smartphones, tablets Gamificación Flipped Classroom Aprendizaje personalizado y adaptativo Respuesta en tiempo real al desempeño y actividad de cada individuo n su entorno de aprendizaje, y cuyo resultado es la optimización de los resultados
  • 4. LA IMPORTANCIA DE MEDIR “Data constitute a vast neutral resource, which promises to be for the 21st Century what steam power was for the 18th and electricity for the 19th and hydrocarbons for the 20th” Virginia Rometty, CEO IBM “Most great revolutions in science are preceded by revolutions in measurement. (…) That tremendous improvement in measurement is creating new opportunities to manage things differently” Erik Brynjolffson, Director del MIT Center for Digital Business “Today, there´s enough information in the world to give every person alive 320 times as it as historians think it was stored in Alexandria´s entire collection- and estimated 1,200 exabites worth” K. Cukier, Editor, The Economist
  • 5. LA “EXPLOSIÓN” DE LOS DATOS Previsiones de tráfico fijo y móvil 2012-2017 Datos en Petabytes por mes. 81,818 • 81.818 petabytes por mes de tráfico 68,878 de datos fijo en 2017. • Crecimiento CAGR del 21% entre 57,609 2012 y 2017 del tráfico de datos fijo. 47,987 • 11.157 petabytes por mes de tráfico 39,295 de datos móvil en 2017. 31,339 • Crecimiento CAGR del 66% entre 2012 y 2017 del tráfico de datos móvil. 11,157 7,437 4,704 2,798 • Tardaríamos 5 millones de años en 1,578 885 ver todo el vídeo que circulará en la 2012 2013 2014 2015 2016 2017 red en 2017. Internet fijo Internet móvil + datos y + probabilidad de convertir en datos (cifras) cualquier Fuente: CISCO Visual Network Index e ITU aspecto de la vida) 5
  • 6. ANALYTICS 3.0 Analytics 1.0 “business Intelligence” • Sistemas de información ad hoc • Data sets limitados: mucho tiempo dedicado a la preparación de los datos • Explicación de fenómenos (procesos) pasados, nunca presentes/futuros • Objetivo: mejorar los niveles internos de eficiencia Analytics 2.0 “big data” • • • • • Data sets más voluminosos Asociado a la explosión de herramientas de internet Análisis de datos no estructurados Perfiles laborales muy novedosos: data scientists Objetivo: ganar ventaja competitiva Analytics 3.0 “data enriched offerings” • Aplicado a todos los sectores/industrias • Multiplicidad de datos: grandes/pequeños, estructurados/desestructur ados: todo bajo un paraguas • Equipos multidisciplinares • Capacidad de extrapolar/predecir • Objetivo: creación de más valor
  • 7. LEARNING ANALYTICS Los datos y su medición como inputs claves del s XXI Nuevos contextos educativos Learning Analytics Nuevas posibilidades tecnológicas: Analytics 3.0
  • 8. “Learning Analytics es la medición, recopilación, análisis y presentación de 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  Las técnicas de Learning Analytics se aplican sobre los datos generados en el contexto de los procesos de aprendizaje.  Pueden aplicarse sobre experiencias de aprendizaje presencial.  Es en el marco del aprendizaje online, donde las posibilidades de recoger datos crecen exponencialmente y puede aprovecharse todo su potencial.
  • 9. Dimensiones para el estudiante - Progreso en el curso. - Comparativas con compañeros y grupos de alumnos. - Logros. - Aspectos a mejorar. - Fortalezas. - Debilidades. Dimensiones para el docente Dimensiones para la Universidad - Información sobre estudiantes: Individual y agregada. - Logros conseguidos en el curso. - Obstáculos para el progreso de los alumnos. - Mejoras del propio curso. - Procesos de tomas de decisiones administrativas y organizativas. - Mejoras en la transparencia. - Éxitos. - Desafíos.
  • 10. Neutralidad de los datos. Los sistemas de información filtran y categorizan el mundo, generando modelos simplificados. Riesgo de ignorar aspectos importantes. Perpetuación del modelo de evaluación. Perspectiva ética y privacidad. Actualidad con el escándalo del espionaje masivo.
  • 11. LA EXPERIENCIA DE CSEV EN LEARNING ANALYTICS
  • 12. Dos aspectos:  Orientación estratégica de CSEV hacia el mundo MOOC Cursos COMA en España: +500.000 participantes en +90 cursos, acumulando +1.000.000 horas de experiencia de aprendizaje. Fuente: European MOOC Scoreboard, enero 2014
  • 13. Dos aspectos:  A día de hoy no existe una herramienta estandarizada para la realización de analíticas en entornos MOOC (no soluciones globales)  Objetivo: Desarrollar una herramienta de LA plenamente operativa en entornos MOOCs, que permita mejorar la experiencia de aprendizaje (aprendizaje adaptativo) y, en último término, se traduzca en un mayor porcentaje de alumnos que finalizan MOOCs.
  • 14. Participaron: 23 mayo 2013 José de la Peña, socio NeoLabels • Dolors Reig, Psicóloga social y editora • principal de El caparazón Erik Duval, Director de Investigación • de la Unidad de Interacción entre Ordenadores y Personas de la Universidad Católica de Lovaina, Bélgica Salvador Ros, Universidad Nacional • de Educación a Distancia, UNED Tomás Martínez Buero, CEO de • Inkubica Labs.
  • 15. OPEN MOOC: Plataforma de código abierto para implementar MOOCs. - Analizar datos y proponer mejorar con objeto de generar métricas válidas para OpenMOOC - Crear arquitecturas apropiadas para el seguimiento de la información en OpenMOOC en tiempo real (incluyendo Google Analytics) - Mejorar la plataforma OpenMOOC para hacerla compatible con los requerimientos LA (crear nueva versión)
  • 16. Erik Duval (Universidad de Lovaina). Experto en Learning analytics de talla mundial. Miembro del Comité Ejecutivo de la Sociedad para la Investigación de Learning Analytics (SOLAR) Ventajas - - Equipo experimentado y reconocido Solución ya disponible (adaptación al ámbito MOOC) - Mínimos costes - CSEV como parte de un ecosistema innovador - Visibilidad máxima CSEV, U. Lovaina, UNED y Deusto ya están trabajando en una solución LA para MOOCs. + EdX (estudio de posibles mecanismos de con su herramienta LA) Miembros de SNOLA
  • 17. Evaluación y difusión Diseño back end Análisis de BBDD y preparación dataset + elección de preliminar de indicadores y proposición métricas Estrategia de captura y tratamiento de datos y APIs Elaboración de cuadro de mando + sistema de recomendación manual y etiquetado de contenidos
  • 18. EJEMPLO: CUADRO MANDO DE ALUMNO CONTENIDO DEL CURSO NOTA KARMA MODULO 1 MODULO 2 MODULO 3 MODULO 4 MODULO 5 MODULO 6 PROGRESO DEL CURSO 0% 40% 20% ACTIVIDAD EN EL FORO Personal 60% Media POSTS 3 16 0 0,01 VOTOS RECIBIDOS 8 0,01 VOTOS EMITIDOS 0 BADGES 0,11 COMENTARIOS 100% 0,03 RESPUESTAS 80% 0,03 0 4 Oro Plata EXTRAER INFORME COMPLETO 7 Bronce
  • 19. EJEMPLO: CUADRO MANDO DOCENTE 1.000 ALUMNOS MATRICULADOS 3.982 BADGE DE FINALIZACIÓN 327 PARTICIPAN EN EL FORO 775 CREDENCIALES EMITIDAS Actividades P2P 5.585 INICIAN EL CURSO 114 CERTIFICADOS EMITIDOS Enviadas Posts 7 143 Ranking Corregidas 13.991 39.875 Actividades Foro PROGRESO PARTICIPANTES 4000 COMUNIDAD DE APRENDIZAJE Respuestas 552 1º 2º 3º 4º 3500 5º 3000 Julio Fabián Basoalto Alfredo Campos García Adela Rodriguez Izquierdo Ángeles Sanz Vicario Silvia Phang Chiong Agreda Karma Medallas 106 ●0 ●0 ●5 101 ●0 ●3 ●7 91 ●0 ●1 ●6 91 ●0 ●1 ●6 81 ●0 ●1 ●3 2500 2000 Beatriz Rodríguez FACILITADORA 1500 163 ●0 ●3 ●11 1000 500 0 MODULO 1 MODULO 2 MODULO 3 MODULO 4 MODULO 5 EXTRAER INFORME COMPLETO Jose Luis Ruiz de Munain CURADOR 91 ●0 ●4 ●7
  • 20. EJEMPLO: CUADRO DE MANDO DE LA UNIVERSIDAD 3 Julio 2013 EVOLUCIÓN DE ACCESOS A LA PLATAFORMA GEOGRAPHICS CURSOS DESTACADOS Visitas totales 1.340.836 Usuarios Únicos 527.381 Usuarios Registrados Matriculas en cursos Número de cursos 121.999 182.748 20 DETALLE POR CURSOS ACTIVOS CERRADOS 11 9 NUEVOS CURSOS Aprobados Solicitados 8 11 CERTIFICADOS Credenciales Certificados 2.900 166
  • 21.  Tener listo un primer cuadro de mando preliminar (recomendación manual) para UNEDCOMA (primer semestre 2014)  Explorar las posibles sinergias con otras plataformas LA (de manera particular, con EdX)  Avanzar en herramientas LA en otros proyectos CSEV: de aprendizaje masivo (UnX, Colmenia) y otros (ECO)  Actividades de difusión: Organización LASI 2014 en Madrid (30 junio-2 julio 2014)
  • 22. ¡MUCHAS GRACIAS! www.csev.org @fcsev Chad Hagen, Nonsensical Infographics http://www.chadhagen.com/Nonsensical-Infographics
  • 23. ANEXO
  • 24. ¿influye la estructura del curso en el desempeño del alumno? Fuente: Santos, J.L.; Duval, E.; Klerkx, J.; Gago, D y L. Rodriguez (2014): “Success, activity and drop-outs in MOOCs. An exploratory study on UNED COMA courses”, LAK 2014, 24-28 de marzo, Indianápolis, USA
  • 25. ¿Cómo se distribuye temporalmente la carga de trabajo en el curso? Fuente: Santos, J.L.; Duval, E.; Klerkx, J.; Gago, D y L. Rodriguez (2014): “Success, activity and drop-outs in MOOCs. An exploratory study on UNED COMA courses”, LAK 2014, 24-28 de marzo, Indianápolis, USA
  • 26. ¿Disminuye significativamente la actividad del foro para los alumnos que aprueban el curso? Fuente: Santos, J.L.; Duval, E.; Klerkx, J.; Gago, D y L. Rodriguez (2014): “Success, activity and drop-outs in MOOCs. An exploratory study on UNED COMA courses”, LAK 2014, 24-28 de marzo, Indianápolis, USA
  • 27. ¿Existe relación entre actividad y desempeño del estudiante? Fuente: Santos, J.L.; Duval, E.; Klerkx, J.; Gago, D y L. Rodriguez (2014): “Success, activity and drop-outs in MOOCs. An exploratory study on UNED COMA courses”, LAK 2014, 24-28 de marzo, Indianápolis, USA
  • 28. ¿Hay hilos en el foro que los estudiantes deben leer? Fuente: Santos, J.L.; Duval, E.; Klerkx, J.; Gago, D y L. Rodriguez (2014): “Success, activity and drop-outs in MOOCs. An exploratory study on UNED COMA courses”, LAK 2014, 24-28 de marzo, Indianápolis, USA
  • 29. solar Red de investigadores, internacionalmente destacados, centrados en explorar el rol e impacto de las técnicas de LA en la enseñanza, aprendizaje y formación. La Misión Impulsar los más elevados estándares académicos en la investigación de LA. Promover el desarrollo de los OERs en el campo de LA. Concienciar sobre la importancia de LA a los responsables de políticas en las instituciones educativas y gobiernos. Crear oportunidades para los diversos actores en el área de LA (educadores, estudiantes, instituciones, em presas, etc.)
  • 30. LASI ¿Qué es LASI? Un instituto de verano intensivo cuyo objetivo es impulsar y acelerar el desarrollo de la disciplina. Uno de los eventos más prestigiosos en el campo de LA, que reúne a las mentes más reputadas de la especialidad Objetivos Construir el campo de LA a través de interacciones interdisplinares, identificación de las necesidades de enseñanza e investigación y la conexión de investigadores individuales. Desarrollar el conocimiento y las habilidades de doctorandos y académicos. Formato Conferencias, grupos de trabajo, tutoriales, talleres, etc, que cuentan con a participación de investigadores líderes, startups, etc.
  • 31. LASI 2013 ¿Dónde? En la Universidad de Stanford. ¿Cuándo? Del 1 al 5 de Julio de 2013. ¿Quién participó? George Siemens, Dragan Gasevic, Erik Duval, Abelardo Pardo, John Berens... ¿Quién patrocinó?
  • 32. LASI 2014 La oportunidad Fruto de la colaboración de CSEV con Erik Duval (U. de Lovaina) en proyectos de LA, ha surgido la oportunidad de celebrar el LASI 2014 en Madrid ¿Por qué? Continuar impulsando el desarrollo de LA. Conocer de primera mano los últimos desarrollos en este campo. Nuevas oportunidades de colaboración con líderes destacados del campo. Posicionamiento y visibilidad para los Patronos de CSEV en un área prioritaria para la educación y los proyectos que desarrollan: Miriada X, unX, UNED COMA.