Actividad 4 - Diseño de investigación

1. Introducción

La analítica de datos ha ido creciendo en importancia en los últimos daños gracias al valor que se puede extraer de diversos tipos de datos recolectados. En concreto, el análisis de datos en educación se ha probado altamente beneficioso para prevenir el abandono de los cursos masivos, conocidos como MOOCs, así como otras aplicaciones de interés que buscan mejorar la calidad de la educación tanto presencial, online o combinando ambas.

El presente curso, Learning Analytics Essential está diseñado para su acceso abierto y online de toda persona interesada en su emergente temática. En palabras de Davidson (2019), la habilidad de tomar y analizar datos será muy importante y valorada en las próximas décadas; y ese es el objetivo del curso: acercar al usuario - estudiante al mundo de la analítica de datos, centrándonos en cómo aprende el estudiante mediante el uso de diversas plataformas para una comunicación más fluida, abierta y transparente: Twitter, un blog, YouTube, TinyLetter y, por supuesto, la plataforma específicamente creada para el curso.

La estructura del curso está dividida en diferentes apartados, fundamentales para orientar al alumnado sobre la acción pedagógica que se va a llevar a cabo y a modo de resumen para el profesorado implicado: objetivos, metodología, instrumentos de obtención de datos, interpretación y anexo sobre cuestiones éticas.

2. Objetivos

Los objetivos marcados desde el comienzo de curso pretenden ir más allá de tasas de superación o no del curso, ya que lo importante al realizar una formación se basa en las competencias y habilidades adquiridas tras realizar dicho curso. En el presente curso nos centraremos en los siguientes 3 objetivos:

- Medir qué competencias adquieren los estudiantes.

- Medir la evolución de la adquisición de competencias durante el ciclo del curso.

- Conocer las causas que explican la adquisición de competencias por parte de los estudiantes.

3. Metodología

La metodología en la que se basa el curso será eminentemente práctica, con una revisión y visualización previa de recursos para adentrarse en la materia, así como videoclases específicas que expliquen al detalle cada una de las actividades a realizar para superar con éxito cada uno de los módulos del curso.

- Videoclases: se elaborará una videoclase por módulo, con una duración que no exceda los 30 minutos que introduzca el tema concreto del módulo y explique la actividad a realizar. En casos excepcionales y cuando los estudiantes así lo soliciten, o cuando el profesorado observe que sea de utilidad, se realizará una videoclase extra resolviendo las dudas que hayan ido surgiendo en las diferentes plataformas destinadas a la comunicación entre los mienbros  del curso (estudiantes y profesores) o, en su caso y si la situación lo permite, una videoconferencia en directo.

- Materiales teóricos: proveer al estudiante de materiales textuales como audiovisuales será fundamental para que éste adquiera los conceptos básicos a tratar en cada módulo y pueda realizar la actividad práctica con éxito. Es imprescindible que el profesor seleccione y divida cuidadosamente los materiales en obligatorios y secundarios, ya que la situación personal y laboral de cada estudiante será diferente. Dentro de los materiales teóricos también deberá haber un apartado de análisis de aplicaciones de analítica de datos que el alumnado deberá ir conociendo a medida que avanza el curso.

- Actividades prácticas, que se dividirán en tres bloques: 1) una puesta en marcha de diferentes aplicaciones de analítica de datos en casos de estudio (tanto reales como creados) de dificultad progresiva, 2) un análisis de los datos recogidos con dichas aplicaciones de analítica de datos y 3) una previsión de la lectura de esos datos y su utilidad para una empresa, gobierno o institución a la que pueda interesar.

4. Instrumentos de obtención de datos

Para recolectar los datos se utilizarán diferentes instrumentos. Algunos de estos instrumentos varían en función de la naturaleza de los datos, otros sirven para combinarse entre sí y obtener mayor información de datos similares:

- Datos cuantitativos. 

• Se utilizará software específico para extraer, recopilar y almacenar datos que serán necesarios para su análisis, como por ejemplo Hootsuite, NodeXL, entre otros. 

• Será fundamental registrar dichos datos en hojas de registro, preferiblemente guardadas online, para tenerlas a disposición desde cualquier dispositivo y en cualquier lugar, como por ejemplo: Google Drive, Dropbox, etc. En estas hojas de registro se guardarán los datos obtenidos con el software así como los comentarios fruto de la observación de dichos datos.

• En última instancia, son de gran utilidad también las encuestas para obtener gran volumen de datos directamente de los usuarios.

- Datos cualitativos.

• El software específico también aporta información de tipología de datos, no sólo de la cantidad.

• La entrevista proporciona información más extensa y de datos cualitativos que la encuesta, también realizada directamente a los usuarios.

• La observación,  y desde el rol de profesor, la observación participante de todo el proceso y su anotación en hojas de registro de datos no sólo numéricos, ayudará en la recopilación de este tipo de datos.

- Datos comparativos. Utilizando los instrumentos anteriormente comentados, se compararán unas plataformas con otras para establecer un ránking entre las mismas y con otras que no se han incluido (en principio) en el desarrollo del curso.

5. Interpretación

La interpretación de las gráficas obtenidas desde el análisis de las plataformas con el software específico, así como de los comentarios y anotaciones obtenidos de la observación es el último paso pero también el más importante. Gracias a la interpretación, se podrá dar respuesta a los objetivos marcados al inicio de este proyecto, y sin ella, los datos son solo cifras y palabras reunidas con mucho esfuerzo y trabajo, pero sin sentido. 

Así, por ejemplo, volviendo a los datos que se pueden recoger desde la plataforma del curso, sabremos:

- Según los datos del alumnado, su edad, formación, situación familiar y laboral, su predisposición a abordar el curso con mayor o menor disponibilidad.

- Según el número de matriculados, sabremos el éxito o fracaso de la oferta educativa y de si hace falta mayor publicidad del mismo o si ha sido suficiente.

- Según el número de alumnos que finaliza o abandona el curso, sabremos si la metodología y el enfoque del mismo ha sido apropiado o, por el contrario, ha fallado y en qué momento/s lo ha hecho.

- Según el número de alumnado que entrega las actividades y si lo hace dentro o fuera de plazo, sabremos la implicación de cada uno de los estudiantes matriculados, así como si no las entrega, etc.

De cada dato que se pueda recopilar, se podrá hacer una lectura similar que, combinada con los programas de análisis de datos, será mucho más certera y valiosa.

6. Anexo: garantías éticas

El diseño de este proyecto garantiza la privacidad, seguridad y el anonimato en relación a la identidad de cada uno de los usuarios (tanto estudiantes como profesores) del curso más arriba esquematizado.

Es nuestro deber cumplir con la LOPD, y para ello, dada la naturaleza de la investigación que se vale de datos para poder operar, junto con la matriculación y participación en el curso, se tomarán las siguientes medidas:

• Lectura y firma de un consentimiento informado, que proporcione al usuario la información que va a ser extraída, garantizando que no se hará un uso perjuicioso de la misma.

• Garantía de privacidad de los datos recogidos, con un objetivo claro orientado a la mejora de la educación en general, y del curso online ofertado en particular.

• Seguridad de almacenamiento de datos para que no puedan llegar a manos de terceros.

• Formar a los estudiantes en el trato ético de los datos para que se mantengan en el tiempo las beneficiosas aplicaciones de la analítica de datos.

• Evaluar y probar la efectividad de las plataformas online y de la intervención a realizar con los datos obtenidos antes de llevar a cabo su aplicación en el presente curso.