Análiticas de aprendizaje

En el trabajo me pidieron algunas notas sobre analíticas de aprendizaje.

 

Definición

Learning analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimising learning and the environments in which it occurs. 1st International conference on Learning analytics and knowledge 2011.

Esta disciplina ha emergido en paralelo al desarrollo de tecnologías digitales capaces de recoger, almacenar y analizar grandes cantidades de datos (Ferguson 2012, Shacklock et al. 2016).

La analítica de aprendizaje no se limita a los datos que se generan en los entornos digitales y no se usan exclusivamente en las calificaciones de los alumnos y los datos no son manejados en exclusiva por investigadores. Una visión holística de la analítica de aprendizaje incluye la totalidad de la actividad educativa y el amplio espectro de actividades educativas para dar cuenta de toda la experiencia de un estudiante.  Sobre la variedad de datos y fuentes de los que pueden ser extraídos, Siemens (2012b) proporciona un esquema donde queda reflejado este enfoque holístico en la naturaleza y procedencia de los datos:

Fuente: Siemens (2012b)

 

Ferguson (2012), siguiendo esta perspectiva holística,  involucra  un variado grupo actores con diferentes roles y funciones en el amplio abanico de la educación. Por resumirlo podríamos decir que la analítica de aprendizaje puede proporcionar información de calidad a:

  • Administradores y responsables de políticas educativas en la mejora de la eficacia y eficiencia de los programas y políticas educativas. También llamados analíticas educativas. Long y Siemens (2011) prefieren hablar de “academic analytics” para este tipo de datos.
  • Estudiantes que pueden contar con información sobre su proceso de aprendizaje (progresos, nivel, dificultades…).
  • Profesores, diseñadores de materiales, diseñadores instruccionales y personas implicadas en el diseño de tecnología educativa que pueden contar con información para mejorar su tarea y funciones a lo largo del proceso de enseñanza-aprendizaje.

A partir del análisis de diferentes casos, Sclater et al. (2016) identifican los principales beneficios de la analítica de aprendizajes:

  • Mejora en la calidad de la enseñanza.
  • Evitar el abandono y mejorar la tasa de retención.
  • Permite a los estudiantes dirigir su propio proceso de aprendizaje.

Las técnicas usadas en la actualidad en la analítica de aprendizajes incluye, entre otras, los modelos predictivos, los perfiles de alumnos, los sistemas adaptativos y personalizados, técnicas para la intervención temprana cuando se detecta un problema, análisis de redes e interacción, minería de datos, sistemas inteligentes de tutorización, sistemas de recomendación de recursos, contenidos y actividades, etc.  (Siemens 2012, Ferguson, 2012).

Un proceso típico de aplicación de la analítica de aprendizaje se inicia con la recogida de datos y acaba con un resultado pasando por una fase de análisis. A lo largo de este proceso de suelen producir diferentes tipos de resultados que son mostrados a través de visualizaciones que podemos entender como la presentación de los resultados obtenidos de una forma clara y fácil de entender para los destinatarios. Por ejemplo, existen diferentes aplicaciones que generan “tableros” para alumnos o profesores con información sobre calificaciones, recursos consultados, tareas realizadas y por realizar, etc. Otro resultado prototípico de un proceso de analítica de aprendizaje son las recomendaciones que se hacen a un estudiante en función de diferentes parámetros y que funcionan de la misma manera que las recomendaciones de vídeos en Youtube o de productos en Amazon.

 

 

Ejemplos en de plugins que funcionan en Moodle

  • Heatmap. A partir de datos de participación ofrece información sobre las actividades que más alumnos han completado. Ofrece información a los diseñadores de curso sobre las actividades programadas.
  • Quiz statistics report. Ofrece datos sobre resultados en los tests y diferentes cálculos y formas de visualización de los mismos. Su misión es mejorar los tests.
  • Engagement analytics. Proporciona tableros para cada estudiante donde se muestra información de su actividad y progreso en el curso (recursos consultados, participación en foros, calificaciones obtenidas, etc.). Ayuda a hacer un seguimiento personalizado de cada alumno.
  • Learning Analytics Enriched Rubric Es una rúbrica que permite seleccionar descriptores y puntuaciones. El cálculo se hace de forma automática a partir de la actividad del alumno en el curso.
  • Forum Graph. Herramienta de visualización de la interacción en foros. Permite observar las redes que se establecen en un foro a partir de las contribuciones individuales.
  • Events Graphic Report. Ofrece visualizaciones de la actividad de un curso en un momento dado. Ayuda al tutor o diseñador del curso a tener una perspectiva de lo que está sucediendo en su curso.

 

Servicios de terceros que se integran con Moodle

  • Loop Tool. Herramienta open source que proporciona información práctica a los profesores a partir de los datos generados por los estudiantes en el LMS. Se acompaña de un manual.
  • Klass Data. Un plugin para Moodle que proporciona información en tiempo real a profesores sobre el rendimiento y actividad de los alumnos. Es un servicio ofrecido por terceros.
  • IADLearning. Es un software de personalización de los recursos de aprendizaje que ofrece trayectorias personalizadas de aprendizaje en función de diferentes parámetros relacionados con cada alumno. Se integra como un recurso en Moodle y es un servicio prestado por terceros.

 

 

Herramientas LTI

Learning Tools Interoperability (LTI) es un estándar desarrollado por IMS Global Learning Consortium. La idea que hay detrás es la de proporcionar una forma lo más sencilla posible de conectar aplicaciones de aprendizaje desarrolladas por terceros en un LMS (por ejemplo en Moodle) El objetivo principal es mejorar las prestaciones de un LMS para ofrecer una mejor experiencia de aprendizaje.

Eduapps Center es un repositorio de aplicaciones basadas en LTI que pueden ser integradas en LMS compatibles con este estándar.

Nota final

Cualquiera que esté mínimamente al día de lo que se publica en educación sabe que la analítica de aprendizaje es uno de los temas que más interés despierta y se presenta como la gran promesa de innovación de la tecnología al campo del aprendizaje y el aprendizaje. Al mismo tiempo hay diversas posturas críticas. Por un lado esta disciplina despierta lógicas preocupaciones éticas que tienen que ver con la privacidad, la propiedad de los datos e, incluso, con cuestiones políticas relativas a vigilancia que se ejerce a través de los dispositivos digitales. Por otra lado hay críticas que denuncian los intereses económicos que tienen grandes empresas tecnológicas en extender prácticas basadas en analíticas de aprendizaje (Rubel et al 2016).

Frente a esta perspectiva macro -que, obviamente, no hay que perder de vista- yo prefiero enfrentar la cuestión desde una perspectiva micro. Desde mi posición personal (determinada por mi interés, mis habilidades, las tareas que tengo encomendada en mi trabajo y mis propias preferencias), me inclino a seguir el llamamiento que hacía Laurillard (2014)  en un artículo de prensa

Big data could improve teaching, but not without educators taking control of this extraordinary methodological gift. At present the field is being driven almost entirely by technology professionals who are not educators and have never taught online. Instead, we could be recruiting all lecturers everywhere to collaborate and generate their own large-scale data collection and analysis. Then big data could really make a difference.

 

Si bien es cierto que la tecnología existe y que una creciente cantidad de datos está cada vez más disponible, también es cierto que los profesores no siempre tienen las habilidades necesarias para manejar ni esa tecnología ni esos datos. En parte es una cuestión de competencia y en parte es debido a que los datos son accesibles pero no en una forma amigable. Es necesario formarse y probar; entender y experimentar. Diseñar, investigar y mejorar.

Referencias

Corrin, L., Kennedy, G., De Barba, P. G., Lockyer, L., Gasevic, D., Williams, D., … Bakharia, A. (2016). Completing the loop: returning meaningful learning analytic data to teachers. A Handbook for Educators and  Learning Analytics Specialists. Sidney: Office for Learning and Teaching. Recuperado a partir de http://melbourne-cshe.unimelb.edu.au/__data/assets/pdf_file/0006/2083938/Loop_Handbook.pdf

Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenge. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5/6), 304-317. https://doi.org/http://dx.doi.org/doi:10.1504/IJTEL.2012.051816

Laurillard, D. (2014, junio 3). Big data can transform learning – as long as lecturers take control. The Guardian. Recuperado a partir de https://www.theguardian.com/higher-education-network/blog/2014/jun/03/big-data-transform-university-learning

Long, P., y Siemens, G. (2011). Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. Educause Review. Recuperado a partir de http://er.educause.edu/articles/2011/9/penetrating-the-fog-analytics-in-learning-and-education

Rubel, A., y Jones, K. M. L. (2016). Student privacy in learning analytics: An information ethics perspective. The Information Society, 32(2), 143-159. https://doi.org/10.1080/01972243.2016.1130502

Sclater, N., Peasgood, A., y Mullan, J. (2016). Learning analytics in higher education: A review of UK and international practice Full report. Londres. Recuperado a partir de https://www.jisc.ac.uk/reports/learning-analytics-in-higher-education

Shacklock, X. (2016). From Bricks to clicks. The Potential of Data and Analytics in Higher Education. Londres. Recuperado a partir de http://www.policyconnect.org.uk/hec/sites/site_hec/files/report/419/fieldreportdownload/frombrickstoclicks-hecreportforweb.pdf

Siemens, G. (2012a). Learning Analytics: Envisioning a Research Discipline and a Domain of Practice. En Proceedings of the 2Nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 4–8). New York, NY, USA: ACM. https://doi.org/10.1145/2330601.2330605

Siemens, G. (2012b). What are Learning Analytics? [Blog]. Recuperado a partir de http://www.elearnspace.org/blog/2010/08/25/what-are-learning-analytics/

(Está disponible también un manuel sobre analíticas de reciente publicación: Lang, C., Siemens, G., Wise, A., & Grasevic, D. (2017). Handbook of Learning Analytics. SOLAR. https://doi.org/10.18608/hla17) 

 

[cita] El aprendizaje como proceso social

From a cultural-historical perspective, learning is understood as a deeply social process whereby tools, practices, and habits of mind are developed through joint participation in culturally mediated and organized activity (Cole, 1996; Vygotsky, 1978). A view of learning as a cultural process, located in time and space, helps us to understand that people and their cultural practices both develop and transform through participation in the routine activities of relevant communities of practice. (…) By understanding the individual and his or her cultural means in relation to his or her contexts of development, this approach understands learning as a distributed phenomenon and, thereby, contests the tendency to create the Cartesian divide between the individual and the social (Engeström, 2008; Gutiérrez & Vossoughi, 2010). (…) Taking a dynamic, rather than static, view of culture also means understanding learning as an ongoing process of shifting participation within a cultural practice—one that contributes to the continued development of practices and communities (Rogoff, 2003). Learning as movement involves deploying repertoires of practice that can be leveraged across time, space, and activity (…). From this perspective, the work novices do to enter a practice, and the work all learners do to gain new understandings, tools, and expertise, is also the work of reinventing that practice (see Vianna & Stetsenko, this volume).

Vossoughi, S., & Gutiérrez, K. D. (2014). Studying Movement, Hybridity, and Change: Toward a Multi-sited Sensibility for Research on Learning Across Contexts and Borders. Learning in and across Contexts: Reimagining Education, National Society for the Study of Education Yearbook, 113(2), 603–632.

El Aprendizaje Servicio según Robert Bringle

​Notasde la sesión impartida por Robert Bringle el 4 de octubre del 2017 en la Universidad San Jorge.

Robert Bringle repasó diferentes aspectos del ApS. Desde las razones que apoyan el empleo del ApS en las aulas hasta cuestiones de definición pasando por dos aspectos clave como son la reflexión y la evaluación. También aportó ideas sobre el ApS dentro del marco general de la educación cívica o educación para la ciudadanía.

Bringle señaló que cuando imaginamos cómo es el tipo de enseñanza ideal surgen una serie de características que podemos encontrar como elementos definitorios del ApS o que este enfoque hace realidad. Por lo tanto, la justificación principal para hacer ApS es que se trata de una buena forma de enseñanza y aprendizaje. Entre las características que señaló destacan:

·        Aprendizaje activo

·        Feedback continuo

·        Colaboración y trabajo en equipo no solo entre los alumnos sino con actores fuera del aula y la institución

·        Cognitive apprenticeship: mentoría, coaching, transferencia de conocimiento a la realidad, etc.

·        Aplicación práctica que implica trabajar con problemas reales y resolverlos para tener impacto en la realidad con una red de seguridad que protege a los alumnos cuando están en riesgo de cometer grandes fallos.

El ApS se solapa parcialmente con un conjunto de prácticas educativas o no que combinan de diferente forma el trabajo fuera del aula, el servicio social y la educación experiencial. Ofreció una larga lista de conceptos y términos que gravitan en torno al ApS y que es necesario precisar para tener una idea clara de qué es el ApS. Entre ellos nombró la educación cívica o ciudadana, el voluntariado, el trabajo comunitario, la investigación acción, diferentes modalidades de investigación comunitaria e investigación participativa/participada, servicio público, servicio en comunidades profesionales, etc. Sin bien es cierto que esta larga lista de términos añade confusión al ApS, se pueden usar también para llegar a un definición del ApS a partir de los elementos que aparecen repetidos en la lista. Estos elementos son la enseñanza, la comunidad, el servicio y la investigación. Diferentes combinaciones de estos elementos dan como resultado diferentes enfoques. A partir de este diagrama, Bringle nos da la clave para definir el ApS. Si nos fijamos en los elementos que quedan involucrados en el ApS vemos que los elementos que lo componen son la enseñanza, el servicio y la comunidad. Por tanto se podría decir, según Bringle, que el ApS es un enfoque de enseñanza articulado a través de un servicio a la comunidad.

Más concretamente, el ApS es un enfoque en el que los alumnos identifican y organizan un servicio que beneficia a la comunidad donde se reflexiona a partir de la experiencia vivida para profundizar en la comprensión de los contenidos del curso, de la disciplina o de determinados valores personales y sociales. El objetivo del aprendizaje son los mismos contenidos recogidos en el currículo/programa del curso y recibe una calificación del mismo modo que cualquier otra actividad de aprendizaje.

Un aspecto sobre el que Bringle insistió mucho es que es un enfoque centrado en el alumno y en el aprendizaje y no en el profesor y en la enseñanza. Más que transmitir conocimientos se busca crear las condiciones de una experiencia a partir de la cual aprender. El profesor no es el sabio (sage on the stage) que transmite su conocimiento, sino el guía en el proceso personal del alumno (guide on the side).

Sobre la dimensión social del ApS, Bringle expuso sus ideas acerca de la necesidad de una educación cívica y de un compromiso social no sólo en la educación primaria o secundaria sino también universitaria. Para él no sólo somos personas con una profesión o parte de una disciplina del conocimiento, sino que somos parte de una sociedad y por tanto la educación tiene que tener en cuenta ese hecho. Ideas sobre responsabilidad social, sobre compromiso democrático, sobre valores o justicia social son importantes en este sentido. De modo general habló de una educación democrática entendida como inclusión, participación y justicia.

A continuación trató la cuestión de la reflexión. En primer lugar señaló la importancia y la necesidad de la reflexión para que se produzca aprendizaje y para trascender los aspectos más básicos del servicio realizado. Comentó el modelo “DEAL” de Clayton:

·        Describe

·        Examine

·        Articulate Learning. Articular el aprendizaje implica transformar la experiencia mediante la reflexión que, por ejemplo, puede estar guiada por preguntas como “qué aprendí y cómo lo hice”; “cuál es la importancia de esos aprendizajes”; “cómo usaré esos aprendizajes”.

Otra indicación para programar actividades de reflexión fue la de usar los verbos de las categorías “sintetizar” y “evaluar” de la taxonomía de Bloom que son las categorías que se corresponden con las actividades cognitivas más avanzadas y dan lugar a un aprendizaje más profundo.

El último bloque, ofreció algunas ideas sobre la evaluación. Presentó la idea de que la evaluación en el ApS es multifocal y que debe involucrar a todos los participantes en un proyecto. Esto implica una gran cantidad y fuentes de datos de diferente tipo. Entre los diferentes métodos de recoger evidencias se encuentran el análisis de productos de los alumnos, los focus group, las encuestas, las presentaciones, las observaciones, los portafolios de los alumnos, el análisis de las calificaciones, los informes de los agentes sociales, etc. Distinguió entre evidencias indirectas (proporcionadas por los propios alumnos) como diarios o co-evaluaciones y directas (demostradas) como los exámenes, las rúbricas o las observaciones.

Para cerrar indicó la necesidad de que las instituciones educativas apoyen el ApS y señaló algunas medidas que se podían tomar en este sentido. Habló de formación para los profesores, de labor de mediación entre entidades y profesores, de tener oficinas de ApS que realicen diferentes tipos de labores, de nombrar a expertos en ApS que puedan hacer “coaching” de otros colegas, etc.

 

Buenas Prácticas de Innovación Docente

Acaba de aparecer un libro que he editado. Reúne 25 contribuciones de diferentes autores y de varios niveles educativos, varios pósteres y un prólogo escrito por mí como editor. El grueso de las contribuciones recoge experiencias de innovación docente llevadas a cabo por profesores en sus clases. Tantos profesores de tantos niveles educativos dan como resultado una gran variedad y es difícil señalar elementos comunes. Si acaso podría señalar el deseo de introducir variaciones en modelos basados exclusivamente en la clase magistral buscando motivar a los alumnos y la innovación como respuesta a cambios introducidos en la enseñanza universitaria. Por otra parte, está presente la dificultad de la evaluación en un doble sentido. La dificultad de encontrar nuevas formas de evaluación acordes con los cambios propuestos que vayan más allá del examen. Y, también, la dificultad de conocer los resultados de los cambios introducidos.

Referencias

Jiménez-Sánchez, D. (coord). (2017). Buenas Prácticas de Innovación Docente en el Espacio Europeo de Educación Superior. (Vol. V). Zaragoza: Universidad San Jorge.

[Glosario] Ecología de aprendizaje

A learning ecology is defined as the set of contexts found in physical or virtual spaces that provide opportunities for learning [Barron, 2004]. Each context is comprised of a unique configuration of activities, material resources, relationships, and the interactions that emerge from them (p. 195).

Barron, B. (2006). Interest and self-sustained learning as catalysts of development: A learning ecology perspective. Human Development, 49(4), 193-224. doi:10.1159/000094368

Barron, B. (2004). Learning ecologies for technological fluency: Gender and experience differences. Journal of Educational Computing Research, 31(1), 1-36.

An individual’s learning ecology comprises their process and set of contexts and interactions that provides them with opportunities and resources for learning, development and achievement. Each context comprises a unique configuration of purposes, activities, material resources, relationships and the interactions and mediated learning that emerge from them (…). Learning ecologies have temporal dimensions as well as spatial dimensions and they have the capability to connect different spaces and contexts existing simultaneously across a person’s life-course, as well as different spaces and contexts existing through time throughout their life-course.

Jackson, N. J. (2013). The concept of learning ecologies.
In Jackson, N. J.  Lifewide Learning, Education & Personal Development

 

[Glosario] Learning analytics

Learning analytics is the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimising learning and the environments in which it occurs.

Society for Learning Analytics Research.

 

Referencia

Society for Learning Analytics Research. 1st International Conference on Learning Analytics and Knowledge 2011. About. Disponible en https://tekri.athabascau.ca/analytics/

[Glosario] Producción de conocimiento

Es un proceso intencional de producción de artefactos epistémicos y herramientas cognitivas y de resolución de problemas. El objetivo principal no es aprender sobre o de algo, aunque el proceso de producción de conocimiento puede generar aprendizaje. Su fin último es la producción social de conocimiento en el doble sentido de que es una actividad que se hace en colaboración con otras personas y cuyo resultado es la producción de objetos, artefactos, herramientas, prácticas…. que están en el medio social y son accesibles desde ese medio.

Referencias

Scardamalia, M., & Bereiter, C. (2003). Knowledge building. In Encyclopedia of Education (2nd ed., pp. 1370-1373). New York: Macmillan Reference, USA.
Scardamalia, M., & Bereiter, C. (2010). A brief history of knowledge building. Canadian Journal of Learning and Technology 36(1).

[Glosario] Personal learning environment (PLE)

Conjunto de herramientas, personas, actividades, espacios, fuentes de información y recursos de diferente tipo (Adell y Castañeda 2010; Leal 2011) que una persona usa de un modo consciente e intencional (Buchem 2014; Fiedler y Pata 2009; Reinhardt et al. 2011) en sus procesos de aprendizajes, tanto formales como no formales e informales (Peña-López 2013).

Referencias

Adell Segura, J., y Castañeda Quintero, L. (2010). Los Entornos Personales de Aprendizaje (PLEs): una nueva manera de entender el aprendizaje. En R. Roig Vila Y M. Fiorucci (Eds.), Claves para la investigación en innovación y calidad educativas. La integración de las Tecnologías de la Información y la Comunicación y la Interculturalidad en las aulas. Stumenti di ricerca per l’innovaziones e la qualità in ámbito educativo. La Tecnologie dell’informazione e della Comunicaziones e l’interculturalità nella scuola. Alcoy. Roma: Marfil. Roma Trea Università degli studi.

Buchem, I. (2014). Editorial for the special issue on Personal Learning Environments. Journal of Literacy and Technology, 15(2).

Fiedler, S y Väljataga, T. (2011). Personal Learning Environments: Concept or Technology? International Journal of Virtual Personal Learning Environments, 2(4), 1–11. http://doi.org/10.4018/jvple.2011100101

Leal, D. (2011). Ambientes personales de aprendizaje en el desarrollo profesional docente. En El modelo Ceibal. Nuevas tendencias para el aprendizaje (139-165). Montevideo: Centro Ceibal-ANEP.

Peña‐López, I. (2013). Heavy switchers in translearning: from formal teaching to ubiquitous learningnull. On the Horizon, 21(2), 127-137. http://doi.org/10.1108/10748121311323021

Reinhardt, W., Mletzko, C., Sloep, P. y Drachsler, H. (2013). Understanding the meaning of awareness in Research Networks. Recuperado a partir de http://hdl.handle.net/1820/4731

[Glosario] Evidencia

En la investigación basada en evidencias, se considera que una evidencia es una unidad de conocimiento, resultado de un proceso de investigación empírica, que se usa para justificar una decisión en un ámbito profesional.

La evidencia no está dada sin más, sino que es un conocimiento que ha de ser producido. Al ser un enfoque que se aplica en diferentes disciplinas, en cada una de ellas el proceso de producción de evidencias puede variar. Sin embargo,  como proceso estándar podrímos señalar aquél que empieza con una revisión de la literatura científica sobre una cuestión concreta. Se realiza un meta análisis con los criterios más exigentes de validez, relevancia y aplicabilidad hasta seleccionar las prácticas que mejores resultados ofrecen. A continuación esos resultados se prueban en la práctica real para comprobar lo que realmente funciona en nuevos contextos. Esas pruebas deben hacerse con muestras aleatorias y grupos de control. El objetivo es evitar sesgos y asegurar que la relación entre causa y efecto es inequívoca. Se evalúa a continuación la efectividad y eficiencia del proceso. Las prácticas que quedan al final del proceso se consideran evidencias que pueden sustentar decisiones acerca de qué práctica seguir o qué decisión tomar en cada caso.

Referencias
Bjerre Jørn y Reimer, David. (2014). The Strategic use of Evidence on Teacher Education: Investigating the Research Report Genre en Karen Petersen, David Reimer y Ane Qvortrupo (Eds.). Evidence and Evidence-based Education in Denmark – The Current Debate (83-102). Aarhus: Department of Education. Aarrhus University.
Brophy, P. (2009). Narrative-based Practice. Farnham: Ashgate.
McKibbon, K.a. (1998), ‘Evidence based practice’, Bulletin of the Medical Library Association 86:3, 396–401.
Straus, S. et al. (2005), Evidence-based Medicine: How to Practice and Teach EBM, (Edinburgh: Churchill Livingstone).

[Glosario] Connected learning

“It is realized when a young person is able to pursue a personal interest or passion with the support of friends and caring adults, and is in turn able to link this learning and interest to academic achievement, career success or civic engagement.” (Ito, 2013: 42).

“Connected learning is socially embedded, interest-driven, and oriented toward expanding educational, economic or political opportunity.” (Ito, 2013: 42).

Referencias

Ito, M., Gutiérrez, K., Livingstone, S., Pennuel, B., Rhodes, J., Salen, K., . . . Warkins, S. C. (2013). Connected learning: An agenda for research and design. Irvine, Ca: Digital Media and Learning Research Hub.