PREGUNTA 1: Tabla
Para ver Pregunta 2
https://claraluzfernandezvecino.blogspot.com/2019/05/actividad-4-diseno-de-investigacion.html
La
recopilación de los datos se considera fundamental a la hora de planificar,
hacer y evaluar un curso online, y las distintas plataformas que se utilizan
para hacerlo nos producen muchos datos que nos permiten predecir, realizar y
evaluar correctamente un curso en la red.
Existen múltiples artículos
relacionados con la importancia de la recolección de esos datos y de sus
posibilidades, algunos relacionan aspectos políticos que repercuten en el aprendizaje conectado,
como son los temas que regulan la privacidad y la protección de los menores,
educar en la responsabilidad para prevenir el ciberacosos y concienciar de la
transparencia de qúe datos se recopilan, que fue el legado inBloom.
Según Boyd, D (2011) la conciencia de que los datos pueden prevenir el sesgo haciendo sistemas educativos
más neutrales no es real ya que los datos contienen sesgos que se obvian
para dar una apariencia más atractiva de
imparcialidad a los resultados del bigdata.
Reich, J.
(2014) formula “la
ley de Reich”, en la que demuestra mediante un estudio que no se necesitan estudios de datos, ya que es algo que todo el mundo
conoce, que el esfuerzo es lo más importante para obtener un buen resultado en
los estudios, independientemente de las medidas adoptadas desde el punto político,
de implementación de medios, etc. Reich dice que los estudiantes que hacen cursos en línea harán más cosas que
quienes no lo hacen, pero simplemente porque hacen cosas. Es importante por lo tanto la motivación que debemos de
producir para que los estudiantes realicen las actividades. Para conseguir obtener más conocimiento lo
importante es hacer cosas, realizar actividades, ver videos, realizar
problemas. El esfuerzo predice que se obtendrá un logro.
Según Smith,
Rainie, Schneiderman y Himelboim (2014) Se pueden mapear los grupos de discusiones
en twitter que normalmente nos conducen a unas pocas posibilidades, como son:
- En política las multitudes estén polarizadas en dos grupos.
- En los grupos pequeños de comunidades de aprendizaje y muy interconectados se da el Tight Crowd.
- Las Marcas o temas muy populares o celebridades agrupan a colectivos muy diversos que centran la misma temática.
- Algunos temas generan grupos pequeños en torno a centros de interés común.
- El Broadcast Network se produce en torno a noticias de gran interés y los miembros no están interconectados entre ellos solo a la fuente de noticias.
- Las Redes de soporte generan una estructura radial en la que las quejas de los clientes fluyen hacia dentro.
La participación de estudiantes en el curso genera muchos datos procedentes de la plataforma del curso, que va a requerir registro y login para acceder a los servicios y los datos que se generan en las redes abiertas.
Es importante conocer qué datos están disponibles para diseñar que datos se van a monitorizar.
En el curso y en las distintas redes podemos acceder a la información que estas proporcionan a los
administradores como son:
- Fecha de la creación de la cuenta,
- Sexo. e Identidad sexual.
- Edad.
- Estado civil.
- Trabajo
- Formación académica y dónde ha realizado esos estudios.
- Zona horaria utilizada para escribir los mensajes.
- Localización geográfica, desde donde escribes, y domicilio
- aparato desde el que interactuas, si es uno o varios ( interesante para verificar si es una cuenta compartida por más usuario y corresponde solo a una persona o a más)
- características físicas,
- Método utilizado para hablar,
- Empleo de Hastag.
- Tipo de mensajes.
- Preferencias políticas
- Número y características de tus Seguidores,
- Personas a quién sigues, número y características.
- Suscriptores y a quíen está suscrito.
- Numero de mensajes,intervalos en los que envias mensajes, tipo de mensajes, personales, retwitteos....
- Numero de Likes,
- Comentarios que producen y desencadenan los comentarios.
- Número de teléfono y correo asociado a la cuenta,
- Registro de su actividad,
- Registro de cambio de nombre,
- Búsquedas realizadas...
- Visualizaciones de los videos, tiempo de visualizado de cada video, hasta que parte se ha visualizado,
- Comentarios a los videos
Mis compañeros del master han hecho unas tablas fantásticas
en las que registran los tipos diferentes de datos que transmiten las
distintas plataformas
que me han sido de gran ayuda a la hora de elaborar esta tabla, voy a destacar la de
Plataforma/Canal
|
Datos/indicadores
|
Plataforma propia
|
Todos los datos
necesarios:
Edad
Dirección postal
Sexo
Teléfono
Correo –e
Tiempo de estancia en
los foros
Mensajes realizados
Interactuaciones con
el profesorado
Interactuaciones con
el alumnado
Actividades completadas
Comentarios a sus
mensajes en los foros
Visionado de videos
Materiales descargados
|
YouTube
|
-Playlist.
-Suscripciones.
-Suscriptores Ganados
y Perdidos
- Número de
seguidores.
- Género de los
seguidores.
- Interacciones por
cada contenido.
- Alcance
-Países en los que se visualiza.
-Edades de los que lo
visualizan.
-Número de acciones de
agrado (Likes)
-Número de acciones de
desagrado (Dislikes)
-Comentarios por área
geográfica
-impresiones.
-Clics de las
impresiones
-Tiempo de
visualización ( retención de la audiencia)
-Duración media de la
reproducción
-Espectadores únicos y
media de visualizaciones por espectador
-Historial
-visitas
|
Blog / Google Analytics
|
- Número de visitas a
la web.
- Localización
geográfica de los usuarios.
- Tiempo de
permanencia en la página.
- Fidelización (tráfico
recurrente)
-Comentarios
-Contenido Evergreen (cuales
son los mejores post).
-Tráfico por canales,
saber si hablar por Facebook te reporta visitantes al blog
-Referencias: Aliados
que te traen visitas, y que te enlazan.
-Páginas vistas por
usuario
|
TinyLetter
|
- Listas de contactos-
-Segmentos,
-Localizaciones.
-Campañas
-Estadísticas variadas
|
Twitter…
|
Intereses
Información personal
de la cuenta:
-Ocupación
-Género
-Educación
-Estado civil
-Estilo de compras
-dirección de Correo
-Número de teléfono
-Contactos de la
libreta de direcciones
-Perfil público.
-Creación y borrado de
amigos.
-Obtención de Trend
topics cerca de una geolocalización
-Tipo de dispositivo
que usa y dirección IP…
-Enlaces compartidos
-Favoritos,
-Retweets,
-Reproduciones de videos
de un Tweet
|
Referencias
- Boyd, D (2011) Deshacer la neutralidad de Big Data ( Foro de revisión de la ley de Florida) https://datasociety.net/initiatives/enabling-connected-learning/
- Connedted learning anlaytics, https://connectedlearning.uci.edu/social-learning-analytics/
- Data & Society (2018). Enabling Connected Learning. Retrieved from https://datasociety.net/initiatives/enabling-connected-learning/
- Baker, R.S.J.d, & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. Cambridge Handbook of the Learning Sciences. http://www.columbia.edu/~rsb2162/BakerSiemensHandbook2013.pdf
- Livingstone, S. (2013). 2013 Danielson Lecture with Sonia Livingstone: Digital Connections and Disconnections [Video file]. http://vimeo.com/80082000
- Reich, J. (2014). Big data MOOC research breakthrough: Learning activities lead to achievement. Education Week: EdTech Researcher. http://blogs.edweek.org/edweek/edtechresearcher/2014/03/big_data_mooc_research_breakthrough_learning_activities_lead_to_achievement.html
- The Berkman Klein Center for Internet & Society. (2014). Justin Reich on MOOCs and the Science of Learning [Video file]. Retrieved from https://youtu.be/cXrrysTwvMA
- Papers from the 2014 Learning@Scale conference: http://learningatscale.acm.org/las2014/papers.html (for Harvard Access, search for ACM Digital Library in Hollis, then search for Learning@Scale)
- Gephi graphic of the people i follow on twitter, http://youtu.be/tFE2-mVj9i8
- Mapping Twitter Topic Networks: From Polarized Crowds to Community Clusters http://pewrsr.ch/1oWq6Am
- Mariñosa, A(2019). Profe que piensa Mi compañera Ana Mariñosa
- Hoffman, K.M., Subramaniam, M., Kawas, S., Scaff, L., & Davis, K. (2016). Connected libraries: Surveying the current landscape and charting a path to the future. College Park, MD; Seattle, WA: The ConnectedLib Project. Retrieved from https://ssrn.com/abstract=2982532
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