domingo, 9 de junio de 2019

Actividad 5 - Ética y analítica del aprendizaje

Los 2 apartados necesarios para las nuevas condiciones de recopilación y analítica de datos relacionada con el curso Learning Analytics Essentials, así como la bibliografía utilizada, se encuentran conjuntamente en este post, unificándolos para su fácil y directo acceso:



Referencias


Booz Allen Hamilton (2015). The Field Guide to Data Science. Recuperado de https://wolfpaulus.com/wp-content/uploads/2017/05/field-guide-to-data-science.pdf

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

Informed consent, Wikipedia. Recuperado de: https://en.wikipedia.org/wiki/Informed_consent

Actividad 5 - Consentimiento informado

Consentimiento informado para participar en un proyecto de investigación

Estimado estudiante,

mi nombre es Blanca Fernández y ocupo el puesto de Product Manager de la empresa Data for Education, la cual ofrece un servicio de analítica de datos al curso Learning Analytics Essentials que usted está cursando actualmente.

En un primer momento, por parte de nuestra empresa, usted accedió a que sus datos de uso y manejo de la plataforma del mencionado curso se pudieran recopilar y analizar con objeto de mejorar la calidad de la formación ofertada. 

Actualmente, y gracias al trabajo ofrecido por nuestros equipo de informáticos, nos encontramos ante una ingente cantidad de datos sobre nuestros que escapa a la inicialmente acordada en un primer consentimiento informado que usted mismo/a firmó en su momento. Dichos datos están relacionados directa y principalmente con las Redes Sociales que usted y sus compañeros de curso utilizan habitualmente, así como el tipo de red, tipo de usos, tiempo de uso e interacción con otros compañeros.

Toda esa gran masa de datos recopilada, al igual que la que ya está siendo analizada sobre la propia plataforma del curso Learning Analytics Essentials, puede servir a nuestra empresa y a nuestros investigadores a obtener información que, de otra forma, escaparía a nuestro alcance y, con ello, mejorar la calidad del servicio ofrecido actualmente y en el futuro para estudiantes como usted (mejor y mayor adaptabilidad de la plataforma a cada estudiante, conocimiento más profundo del uso que le dará cada estudiante a la plataforma, mejor previsión de problemas/abandono en el curso, disponibilidad y predisposición del alumnado, prever capacidad de aprendizaje individual y/o en grupo, implicación de cada estudiante...).

Por todo ello, le informamos de los siguiente cambios con respecto al primer consentimiento informado, y le agradeceremos que, al igual que ya hiciera a comienzo del curso, acepte los nuevos términos y condiciones de la investigación, a sabiendas de que:



  • No se modificará en ningún aspecto su accesibilidad al curso tanto si decide firmarlo como si decide o no hacerlo.
  • Se podrá  abandonar el programa de investigación en cualquier momento contactando a este mismo correo o poniéndose en contacto con el profesor/a que lo tutorice.
  • Los datos se almacenarán en un servidor propio, mantenido por la persona responsable del archivo tal para garantizar la confidencialidad de los datos, así como los derechos de acceso, rectificación y eliminación de los mismos.
  • En base a la LGPD (Ley General de Protección de Datos de la UE), el uso y tratamiento de sus datos serán gestionados de manera totalmente anónima, sin perjuicio alguno del estudiante participante, cumpliendo con el código ético y de transparencia para con el alumnado de nuestra empresa Data for Education
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Yo, ......................................................................................................................... acepto participar de manera voluntaria y anónima en el Proyecto de Investigación ligado al curso Learning Analytics Essential y declaro:

- tener mayoría de edad o, en caso de no tenerla, ser padre/madre/tutor/a legal del alumno/a que cursa actualmente la formación anteriormente citada.

- haber sido informado/a de las modificaciones y ampliaciones ligadas a la recopilación y análisis de mis datos y de que tales no conllevan ningún peligro para mi salud física o mental ni la de terceras personas.

- que en cualquier momento durante el desarrollo del curso puedo retractarme de mi participación en el Proyecto de Investigación, sin que ello suponga ningún perjuicio en mi desarrollo y permanencia en el curso o en mis calificaciones.

- saber que los datos recabados y analizados no se cederán bajo ningún caso a terceros.

- saber que los datos y su análisis serán recopilados exclusivamente durante la celebración del curso.

- saber que, tras la finalización del curso, mis datos seguirán siendo almacenados en los servidores propios de la empresa para seguir contribuyendo a la mejora del curso, existiendo siempre el derecho a la eliminación de dichos datos.

☐ He leído y acepto las nuevas condiciones del Proyecto de Investigación.

☐ He leído las nuevas condiciones del Proyecto de Investigación y NO acepto.

Al hacer click en el recuadro elegido, se enviará automáticamente a nuestro servidor su respuesta. 

Le agradecemos siempre su tiempo y para cualquier pregunta o consulta, no dude en contactarnos,


Fdo: Blanca Fernández Luna, Product Manager de Data for Education


Actividad 5 - Dimensiones de investigación

1. Introducción

En vista del vertiginoso desarrollo de las herramientas de análisis de datos y el enorme Data Lake con datos de nuestros estudiante que hemos creado, creemos conveniente desde nuestra empresa Data for Education, que, para el mejor desarrollo y futura oferta de nuestros cursos al alumnado presente y futuro, será beneficiosa la recopilación y análisis de datos que provengan no solo de las fuentes internas inicialmente acordadas, si no también de fuentes externas a la plataforma de los cursos ofertados, siempre que estos datos contribuyan a la mejora de la educación y formación online que ofrecemos.

2. Nuevas dimensiones que investigar

Las dimensiones que se pretenden analizar de los datos de nuestros nuevo y amplio Data Lake abarcan desde las diferentes plataformas digitales que hay en la red de Internet hasta el uso que hacen los estudiantes de ellas, así como la actividad (o inactividad) de nuestros estudiantes en cursos online que hayan realizado previamente.


Dimensión 1: Tipo de Redes Sociales utilizadas con mayor frecuencia. 


En función de las Redes Sociales que utilicen nuestros estudiantes, podremos saber a qué formatos e interfaces están más acostumbrados, pudiendo deducir el uso que harán de la plataforma del curso y si les será dificultoso o no desenvolverse por ella. Se podrán realizar los cambios pertinentes en la plataforma, adaptándolos y amoldándolos a cada estudiante en pos de su rápido acomodamiento a la misma (eliminar cualquier obstáculo desde el comienzo, será fundamental para reducir la tasa de abandono que fue el germen del nuestros proyecto).


Hipótesis: Un estudiante que utilice plataformas como Facebook estará acostumbrado a una sección inicial donde se publican todas las noticias relevantes para su perfil, y cuenta con un muro propio, donde se encuentra la información que él mismo publica. Además estará acostumbrado al carácter multimedia de los contenidos. Por el contrario, un usuario de Twitter está más acostumbrado a otro tipo de ordenación de los contenidos, casi siempre no cronológico, pero de personajes influyentes y no tanto de contactos etiquetados como "amigos". Cada estudiante se sentirá más cómodo con una interfaz similar a su red social de referencia, a través de la que se pueda mover con la misma agilidad y naturalidad.




Dimensión 2: Uso de las Redes sociales.


El uso que cada estudiante haga de sus Redes Sociales será indicativo de cómo se va a desenvolver dicho alumno en el curso online. Desde un alumno activo en RRSS que cuente con diversos dispositivos desde los que conectarse hasta un alumno que cuente (o no) con dichos dispositivos, pero haga un uso más pasivo de la/las red/es social/es en cuestión (por ejemplo, que solo se conecte desde el ordenador de casa). Influye también el tipo de contenido publicado: textual, hipertextual, multimedia, original, compartido de otra fuente, visual, auditivo, audiovisual... Todo ello nos define cómo es cada estudiante sin tener relación directa y personal con el mismo.


Hipótesis: un alumno que utilice su red social de referencia desde cualquier lugar y dispositivo electrónico, y que publique contenido variado, dará mucho más "juego" y será mucho más interactivo en el curso y en su plataforma que un alumno que utiliza los dispositivos electrónicos para lo estrictamente necesario, sin más.




Dimensión 3: Tiempo de uso de cada Red Social.


Muy ligado con la dimensión anterior está el tiempo de uso de las Redes Sociales, que ofrece información sobre la disponibilidad y predisposición del alumnado a estar activo en el curso.


Hipótesis: a mayor tiempo de uso de las Redes Sociales, se presupone una mayor disponibilidad de tiempo que dedicarle al curso en cuestión. Esta dimensión se ve favorecida si realizan los cambios pertinentes en la dimensión 1, en la que el usuario pueda pensar que sigue navegando en su Red Social de referencia gracias al parecido entre sus interfaces.




Dimensión 4: Tipo de relación entre estudiantes en Redes Sociales.


Las comunicaciones que el alumnado establezca entre sí en otras plataformas digitales ajenas a la plataforma del curso (en su mayoría, Redes Sociales) proporcionarán información acerca de su predisposición para intercambiar información (presumiblemente relativa al curso que comparten, gracias al cuál se habrán conocido virtualmente) y realizar un aprendizaje colaborativo en base a compartir experiencias en el curso, lo que contribuirá al desarrollo personal y social de cada estudiante que se verá apoyado por la estructura global de aquellos estudiantes que estén activos y relacionados entre sí tanto fuera como dentro del curso.


Hipótesis: una comunicación activa entre estudiantes generará vínculos mas fuertes y facilitará la labor de hacer trabajos en grupo que si no hay comunicación más aallá de la plataforma del curso. Además, en plataformas de cursos online en vías de desarrollo o complejas de utilizar es común que los estudiantes no sepan qué aspecto tienen sus compañeros de curso, lo cual se soluciona fácilmente a través de las relaciones en Redes Sociales.




Dimensión 5: Implicación en plataformas de creación de contenido multimedia (YouTube, Vimeo, Instagram...)


Como la propia palabra indica, la implicación en otras plataformas que suponga la creación de contenido otorga información acerca de el interés y la creatividad de nuestro alumnado. Es muy enriquecedor contar con alumnado que posea sus propios canales de difusión de contenido propio, pudiendo establecer una simbiosis en la que los cursos sean beneficiosos para dicho alumnado, y sus canales sean beneficiosos para nuestros cursos siempre que cumplan los objetivos del alumnado matriculado y pueda hablar bien de ellos.


Hipótesis: alumnado extremadamente activo en otras plataformas digitales como es aquel que publica contenido, por ejemplo, en YouTube, aportarán variados e interesantes contenidos tanto fuera como dentro de la plataforma del curso, dotando de actividad e interactividad todo lo que rodea al propio curso.