ACTIVIDAD 4_ DISEÑO DE INVESTIGACIÓN Y GARANTÍAS ÉTICAS

INTRODUCCIÓN

El curso que queremos presentar tiene por nombre "Learning Analytics Essentials". Su diseño consiste en una estructura modular, con los contenidos disponibles en forma de manuales y un sistema de evaluación con cuestionarios al final de cada entrega de tareas

El interés por promocionar este tipo de curso abierto sobre 'learning analytics' es, precisamente, utilizarlo para experimentar sobre métodos de analítica de datos ahondando en el análisis de los resultados obtenidos para la mejora de la enseñanza digital.

OBJETIVOS

(1) Medir qué competencias adquieren los estudiantes al final del curso

(2) Valorar cómo evoluciona la adquisición de esas competencias durante el ciclo del curso

(3) Conocer las causas que explican la adquisición de las competencias por parte de los estudiantes 

(4) Analizar el comportamiento de los estudiantes en el aprendizaje para ver cómo afecta a la adquisición de esas competencias

METODOLOGÍA

La estructura de curso "Learning Analytics Essentials" se compondrá de espacios modulares donde los contenidos estarán disponibles en forma de manuales que podrán consultarse en cualquier momento por parte de nuestros alumnos. Para la consulta de un manual superior al inicial, deberá haberse realizado el cuestionario competente al tema.

La evaluación se temporalizará al final de cada entrega de tareas, donde habrá un cuestionario que rellenar que te permitirá pasar al siguiente contenido.

La experiencia se enriquecerá a través de las plataformas sociales tales como Twitter, en un intento de convertir la misma en medio de comunicación mediante la incorporación de hashtags que nos permitan identificar rápidamente los comentarios relativos al curso y los intervinientes del mismo. Youtube nos permitirá visualizar vídeos de diversa índole relacionados con la temática del curso en un canal diseñado para ello, dichos vídeos podrán incorporarse también a los tweets con el hashtag acordado para cada ocasión: hashtag por tema, contenido relevante, experiencia usuario… En cuanto a la incorporación digital de temática personal relacionada con el usuario, dispondremos de un blog para actualizar la información y mantener un contacto directo pero formal con lo sujetos participantes. Otras de las herramientas consideradas para mantener al día a nuestros alumnos será TinyLetter, en la cual propondremos una lista de distribución a la que adscribirse para estar al día de la información más relevante del curso.

INSTRUMENTOS DE OBTENCIÓN DE DATOS

Desde las plataformas sociales que complementan los contenidos del curso disponemos de datos de todo tipo. Visualicemos cada una de ellas para mencionar aquellos que nos resulten provechosos de cruzar con otros datos para procurarnos información relevante:

INTERPRETACIÓN

La interpretación de los datos será la siguiente: buscaremos cruzar datos de las diferentes plataformas para obtener información relativa a nuestros estudiantes que nos indique pautas de comportamiento que puedan convertirse en patrones específicos.

PLATAFORMA CURSO + TWITTER	♦      El número de estudiantes inscritos en el curso con el número de cuentas de los mismos en Twitter. Este dato podrá indicarnos si los estudiantes mantienen un perfil activo en las redes y a través del estudio de los mismos elaborar un target que determine las características personales (género, perfil profesional, situación familiar, situación económica…) ♦      Si la actividad en Twitter determina un patrón de comportamiento relevante con la actividad con la plataforma. Con un esquema comportamental similar a: →   Si es activo en Twitter indica también que es activo en la plataforma →   Activo en Twitter pero no en la plataforma →   No activo en Twitter pero si en la plataforma →   No activo en Twitter muy poco en la plataforma ♦      Si la cuenta en Twitter era anterior o posterior al curso o si se han abierto otra cuenta para las tareas del mismo. Este dato podrá indicarnos si estamos ante alumnos con identidad digital para rastrear la misma y elaborar informes de tendencias. ♦      Las cuentas personales de los estudiantes en la plataforma nos darán información del lugar de procedencia que podremos cruzar con la geolocalización de sus publicaciones en Twitter para crear patrones de comportamiento en torno a la producción de sus comentarios o la calidad de los mismos
TWITTER	♦      Las visitas al perfil o la consulta de nuestros hashtags podrá darnos una idea de en qué tipo de sector somos más relevantes, la procedencia geográfica de nuestros alumnos y sus tendencias y gustos, a través del estudio de sus perfiles. ♦      El número de publicaciones diarias/semanales para ver el porcentaje de actividad de los usuarios y si eso se relaciona con su identidad digital respecto a patrones de comportamiento. ♦      La interactuación con el medio: el tipo de Tweets publicados (cantidad-calidad, temática, compartidos, seguidos, seguidores…) ♦      Tasa de actividad en Twitter a través de la tasa de interacción. Con esto veremos si el usuario es activo solo para temas que le interesa o si la motivación persiste para los temas del curso
TWITTER + YOUTUBE	♦      Podremos cruzar los datos de estas plataformas para comprobar si los estudiantes visualizan los vídeos del programa de contenidos, el tiempo que destinan para ello, en qué momento se alcanza la desmotivación…esto nos dará información más allá de la propia relación con el curso. Tiempo de ocio de los alumnos, tiempo de actividad y tiempo de descanso, espectro político…
YOUTUBE	♦      La hora de visualización de vídeos nos dará información sobre el momento de estudios de nuestros alumnos, apuntes de su estilo de vida, sus tendencias musicales y artísticas… ♦      La temática preferida de los alumnos del curso con los índices de los programas más vistos ♦      Listas de reproducción más comentadas. Si son afines a los programas más vistos o si por el contrario presentan índices diferentes donde habría que estudiar el por qué, las causas y consecuencias de las mismas ♦      Si la música puede ser un elemento de unión entre los integrantes según los parámetros de búsqueda o temática electa

ANEXO _ GARANTÍAS ÉTICAS

Los responsables del curso Learning Analytics Essentials se comprometen a tratar de manera ética y moral los datos obtenidos con la realización del mismo, de forma que se protejan sus intereses evitando poner en compromiso su privacidad.

La información relacionada con la identificación personal, estará sujeta a las restricciones legales y reglamentarias pertinentes cómo será la Ley Orgánica 3/2018, de 5 de diciembre, de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales. Esta información incluirá datos sobre su identidad, su procedencia y lugar de residencia, aspectos académicos de entrada al curso y cualquier otro dato considerado relevante para la realización del mismo (véase casos en los que se requieran datos sobre la salud o sobre los proveedores informáticos de los que se hace uso para el buen funcionamiento de la plataforma)

Además, todos los datos que el estudiante cree o genere durante el transcurso del curso (creación de correo electrónico, publicaciones de anuncios digitales, notas numérica, aportaciones en los foros…) estarán protegidos siendo utilizados únicamente para la mejora del sistema y no para la intromisión de sus vidas privadas o la venta a terceros.

Nuestra intención es enseñar la normativa que afecta a la privacidad sobre el uso de estos datos, para implementar comportamientos que lleven a buenas prácticas de ciudadanía digital.

Es por ello que nos comprometemos a garantizar el anonimato de los intervinientes en el proceso educativo y el registro de los datos que produzcan, tanto de los datos con sentido educativo como aquellos que subyagan del contacto con la tarea.