Blog de AlexUned

Consentimiento informado

Escrito por AlexUned 14-06-2018 en consentimiento informado. Comentarios (0)

Cuestión 2 — Ampliar el estudio más allá de los márgenes previstos inicialmente hace necesario modificar el consentimiento informado que firmaron los estudiantes al comienzo de la investigación. Ahora debes redactar una nueva carta/e-mail de consentimiento informado para que sea aceptado por los estudiantes que participan en la investigación, donde expliques los motivos que te llevan a ampliar las condiciones iniciales, los tipos de datos que se están recopilado y que ya están en tus manos, y donde se indiquen también las condiciones de seguridad con las que se gestionarán los datos en el futuro.

Estimado alumno/a;

Contactamos con usted para comunicarle que nuestra base de datos ha sufrido un aumento de recolección de información en relación con ustedes, por ello, se les pide nuevamente autorización para poder hacer uso de dichos datos, ya que debido a este contratiempo se ha modificado el consentimiento firmado con anterioridad

Informarle también que estos datos recopilados y procesados provienen tanto de la propia plataforma como de redes sociales y distintos repositorios públicos.

Además recordad al alumno que los nuevos datos seguirán lo estipulado en la Ley Orgánica 15/99, de 13 de diciembre, de protección de datos de carácter personal (LOPD). Además, ANALITICACURSOSONLINE no cederá a terceros los datos del estudiante sin su consentimiento expreso, excepto en aquellos casos en los que sea imprescindible ceder dichos datos con el fin de ejecutar correctamente el servicio formativo. Estos datos se podrán ceder a agrupaciones de formación, entidades organizadoras de formación, entidades públicas, privadas y educativas relacionadas con el proceso de formación.

Por último, ANALITICACURSOSONLINE se compromete al cumplimiento de su obligación de guardar secreto y confidencialidad, sobre los datos que operan en su poder y adoptar las medidas necesarias para evitar su alteración, pérdida o acceso no autorizado, en virtud de lo establecido en el Reglamento 994/1999 sobre Medidas de Seguridad de los ficheros que contengan datos de carácter personal.

Mediante la firma del presente documento usted da su consentimiento expreso para que ANALITICACURSOSONLINE pueda utilizar con este fin concreto los datos facilitados por usted, comprometiéndose a tratar de forma confidencial los datos de carácter personal facilitados y a no comunicar o ceder dicha información a terceros.

Esperamos disculpen las posibles molestias causadas y gracias de nuevo por seguir confiando en nosotros.

Un saludo cordial,

Atentamente ANALITICACURSOSONLINE.


Dº/Dña. _________________________________________, con DNI __________________________ autoriza/ no autoriza lo anteriormente expuesto.


En _____________________ a ___ de ___________________ de 201_.


Firma de la empresa.                                                                                      Firma del Alumno/a



Bibliografía.

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


DIMENSIONES DE LA INVESTIGACIÓN

Escrito por AlexUned 14-06-2018 en dimensiones. Comentarios (0)

Cuestión 1 — A la luz de los nuevos datos disponibles deberás reformular la estructura de la investigación para ampliarla y abarcar hipótesis más potentes. Por tanto, una primera tarea será definir nuevas dimensiones analíticas cuyo desarrollo dependa de los datos procedentes de fuera de la plataforma del curso, como por ejemplo los datos de las redes sociales de los estudiantes, o datos sobre los estudiantes alojados en otros repositorios públicos, como pueden ser becas concedidas, contratos con administraciones públicas, etc.

Durante la realización de nuestro curso se han ido acumulando una mayor cantidad de datos relacionados con nuestros alumnos de lo que esperábamos. Dichos datos provienen de distintos lugares, como: redes sociales, repositorios públicos, etc.

Por ello a continuación definiré nuevas dimensiones analíticas y sus consecuentes nuevas hipótesis, todo ello relacionado con los objetivos inicialmente marcados, que eran:

1. Aumentar la participación en los cursos virtuales.

2. Reducir las tasas de abandono.

3. Ofrecer un tratamiento personalizado a los alumnos.

4. Ofrecer cursos motivantes.

5.  Mejorar la calidad del curso.

6.  Lograr resultados positivos al finalizar el curso. 

Para ello las nuevas dimensiones que tenemos en cuenta son:

·  Dimensión 1: Redes sociales en las que participan nuestros alumnos.

·  Dimensión 2: Alumnos que obtienen una beca.

·  Dimensión 3: trabajos y estudios realizados con anterioridad al inicio del curso.

·  Dimensión 4: Forma de participar en las redes sociales.

Y sus consecuentes hipótesis serían:

Dimensión 1.

· Los alumnos que participan en varias redes sociales abandonan menos el curso que los que no.

·  Los alumnos que participan en varias redes sociales prefieren interfaces más fluidas y dinámicas en los cursos.


Dimensión 2.

·  El alumnado que ha recibido beca o algún tipo de ayuda finaliza el curso en mayor porcentaje que los que no.

· El alumnado que pierde la beca o financiación a mediados del curso abandona el curso en su mayor parte.


Dimensión 3.

·  Los alumnos que con anterioridad a este curso han realizado cursos o trabajos relacionados con este, acaban en un mayor porcentaje el curso.

·  Los alumnos que con anterioridad a este curso han realizado cursos o trabajos relacionados con este tienen una mayor motivación.

Dimensión 4.

·Los alumnos que participan en redes sociales en temas relacionados con el curso acaban el curso en un mayor porcentaje.

·Los alumnos con una mayor actividad en redes sociales también tienen una actividad mayor en el curso.

Pregunta 2 Actividad 4.

Escrito por AlexUned 28-05-2018 en diseño. Comentarios (0)

Actividad 4. Diseño de investigación.

INTRODUCCIÓN

En esta nueva investigación lo que pretendemos es mejorar nuestro servicio anterior de análisis de cursos Online. Este nuevo curso versará sobre la formación en competencias y llevará el nombre de “Learning Analytics Essentials”. Para ello lo que haremos será la creación de un MOOC, en el que trabajaremos las diferentes partes en distintos módulos y posteriormente realizaremos sus correspondientes evaluaciones.

Además, en este curso haremos uso de distintas aplicaciones y herramientas como son: Twitter, YouTube, Blog y TinyLetter, así como la plataforma del curso. Con ello lo que pretendemos es corregir los errores y conseguir las mejoras necesarias.

OBJETIVOS DE LA INVESTIGACIÓN.

Como bien sabemos a la hora de realizar una investigación lo qe debemos hacer es plantear una serie de objetivos bien definidos sobre lo que queremos conseguir. Por ello, los objetivos que nos marcamos en este caso son:

·  Medir qué competencias adquieren los estudiantes al final del curso.

·  Medir cómo evoluciona la adquisición de esas competencias durante el ciclo del curso.

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

·  Medir las competencias en las que los estudiantes han mostrado mayor dificultad de adquisición o no han adquirido.

·  Aumentar la participación y motivación de los estudiantes.

METODOLOGÍA.

La metodología que llevaré a cabo es este curso será totalmente participativa, a través de las distintas plataformas y aplicaciones, ya que así la recogida de datos en este tipo de plataformas es más sencilla puesto que que tienen herramientas destinadas a tal efecto.

Haré uso de las distintas plataformas para colgar vídeos, promover debates, colgar información, etc. Para con ello ir fomentando en los participantes el aprendizaje colaborativo y conectado y ayudarnos nosotros a la vez de dichas plataformas para el análisis de los distintos datos que queremos recabar y analizar.

Con todo ello obtendremos la información necesaria para ir mejorando nuestro curso en los aspectos necesarios.

En definitiva, haremos uso de una metodología Ulearning, que se basa en los siguientes principios propuestos por Burbles (2014): Aprendizaje apoyado en la tecnología, es decir, utilizando la tecnología como instrumento acceso al conocimiento, el Aprendizaje “Just in time”, en este preciso momento sin necesidad de estar de forma física y organizada en un sitio concreto y el Aprendizaje compartido ya que todas las habilidades y conocimientos que se van adquiriendo pertenecen a una red social que se establece a través de las plataformas y entre los distintos usuarios.

OBTENCIÓN DE DATOS.

Para la obtención de datos lo que haremos se dividirá en las siguientes actividades o fases:

·  Observación directa: de las distintas aplicaciones y herramientas como son: Twitter, YouTube, Blog y TinyLetter, así como la plataforma del curso. Donde observaremos los aspectos recogidos en la tabla de la actividad anterior

(https://docs.google.com/document/d/1felj8JTBcEdatToYikEYBwkOKINxVUiMm-R7tLmqz0E/edit)

·  Obtener información y estadísticas: a través de funciones que nos ofrecen las aplicaciones anteriores. Como pueden ser por ejemplo una estadística del número de visitas, o el porcentajes de “me gusta”, etc.

·  Evaluando los resultados obtenidos: en las distintas tareas y evaluaciones que llevaremos a cabo. Con ello sabremos, las competencias y aspectos que mejor y peor se consiguen.

INTERPRETACIÓN.

Para la interpretación de los datos lo que haré será realizar un estudio de las datos, a través de la elaboración de tablas y gráficos que nos muestren la evolución de los datos que hemos ido recabando, para así analizar e interpretar de manera correcta estos datos y poder dar  con las aspectos fuertes de nuestro curso y los débiles y poder corregirlos. Los datos que analizaremos una vez los tengamos son los indicados en la tabla de la actividad anterior.

https://docs.google.com/document/d/1felj8JTBcEdatToYikEYBwkOKINxVUiMm-R7tLmqz0E/edit

ANEXO. GARANTÍAS ÉTICAS.

Como bien sabemos ya, el recopilar datos requiere de unas garantías éticas tanto para los participantes, como para nosotros. Por ello, lo que haremos, será la siguiente:

·  Se informará a los participantes de las garantías éticas y de confidencialidad.

·  Los datos que obtengamos será de carácter confidencial e intransferible. Pudiéndose utilizar únicamente con nuestros fines de investigaciones.

·  Los datos unas vez analizados serán destruidos.

Todo ello siguiendo las garantías éticas y de protección de datos del curso anterior.


Pregunta 1 Actividad 4.

Escrito por AlexUned 28-05-2018 en Tabla. Comentarios (0)

Plataforma/Canal

Datos/indicadores

YouTube

Relacionados con los usuarios.

- Número de seguidores.

- Género de los seguidores.

- Nº de Interacciones por cada contenido.

- Nº Suscriptores.

- Nº Me gusta y no me gusta.

- Nº de Favoritos.

- Nº de comentarios.

Relacionados con las visualizaciones.

- Datos demográficos.

- Ubicaciones de reproducción.

- Fuentes de tráfico.

- Retención de la audiencia.

- Porcentaje medio de reproducción.

- Retención relativa.

- Número de reproducciones de videos.

- Lista de los videos más vistos de tu canal.

- Número de vídeos subidos.

- Número de visualizaciones de cada vídeo.

- Número de listas de reproducción.

- Contenido de las listas de reproducción.

- Tipo de dispositivo utilizado.

- Sistema operativo utilizado.

Blog / Google Analytics

- Número de visitas a la web.

- Localización geográfica de los usuarios.

- Fecha de publicación del post.

- Número de comentarios publicados en cada post.

- Reacciones a los post.

- Número de seguidores.

- Número blog que seguimos.

- Frecuencia de visitas.

- Procedencia de tus visitas.

TinyLetter

- Fecha de suscripción.

- Número de usuarios suscritos.

- Sexo de los usuarios.

- Localización del usuario.

- Nº de cartas recibidas.

- Nº de “total opens”.

- Nº de “unique opens”.

- Nº de “total clicks”.

- Nº de “unique clicks”

- Nº de interacciones.

- Nº de vistas.

Plataforma del curso

- Número de participantes.

- Nº de archivos subidos.

- Nº de subforos.

- Nº de distintos temas en los foros.

- Número de comentarios realizados en los foros.

- Número de tareas realizadas.

- Nota de las tareas realizadas.

- Fecha de entrega de las tareas.

- Información personal de cada usuario. (Edad, sexo, ubicación, etc.)

- Número de veces que accede un alumno a la plataforma.

Twitter

- Número de seguidores.

- Género de los seguidores.

- Edad aproximada de los seguidores.

- Número de “me gusta”

- Número de tweets.

- Número de reteetws.

- Personas que seguimos.

- Seguidores que tenemos.

- Hashtags en tendencias (trending topic).

- Localización usuarios.

- Momento de creación de la cuenta.

- Seguidores comunes entre usuarios.

- Número de visitas al perfil


PREGUNTA 4: ÉTICA Y PRIVACIDAD

Escrito por AlexUned 12-05-2018 en datos. Comentarios (0)

Este post lo dedicaré a hablar sobre los aspectos éticos y legales relacionados con el análisis de los datos.

Estamos en una época en la que estamos expuestos constantemente, ya que dejamos una huella digital a nuestro paso, ya sea al utilizar redes sociales, el GPS o navegar por internet por ejemplo, y que dejan una gran cantidad de datos sobre nosotros, los cuales puede ser fácilmente analizados. Por ello como afirma Dominguez: “Esta nueva perspectiva que nos ofrece la analítica, que no es otra que la de tener a nuestra disposición una gran cantidad de datos e información de las personas, plantea un nuevo escenario que nos obliga a tener en cuenta una serie de consideraciones.”

Por todo ello, en nuestro trabajo de analizar los procesos de enseñanza y aprendizaje en cursos e-learning,  vamos a trabajar con una serie de datos personales y  privados de nuestros estudiantes, por lo que deberemos llevar a cabo un plan de acción para la protección de dichos datos.

Por ello es necesario es necesario tener varios aspectos en cuenta:

-  Primeramente, consentimiento informado de los estudiantes para ceder sus datos dentro de la investigación que vamos a realizar.

-  Seguidamente, ofreceremos a los estudiantes la garantía de la  privacidad  sus datos con un registro privado de los mismos que garantice su uso única y exclusivamente con la finalidad indicada.

Quedando lo anterior recogido en el siguiente documento referido a la protección de datos, del cual se informará a los estudiantes :

PROTECCIÓN DE DATOS

En virtud de lo estipulado en la Ley Orgánica 15/99, de 13 de diciembre, de protección de datos de carácter personal (LOPD), ANALITICACURSOSONLINE, informa de la existencia de ficheros automatizados de datos de carácter personal, debidamente inscritos en el Registro de la Agencia Española de Protección de Datos.

El envío de datos de carácter personal supone el consentimiento del estudiante a que sus datos sean tratados de forma automatizada y sean incorporados a sus ficheros, con la finalidad de poder gestionalos, así como la posibilidad de enviarle información relacionada con el curso.

Se informa al estudiante que debe rellenar sus datos con datos exactos, verdaderos y completos. El estudiante será el único responsable de cualquier daño o perjuicio, directo o indirecto, que pudiera ocasionar a ANALITICACURSOSONLINE o a cualquier tercero a causa de la cumplimentación del formulario con datos falsos o inexactos.

Si el estudiante fuese menor de edad se requerirá el consentimiento expreso de sus padres o tutores para proceder a incorporar y enviar sus datos a través de cualquiera de los medios habilitados a tales efectos.

ANALITICACURSOSONLINE no cederá a terceros los datos del estudiante sin su consentimiento expreso, excepto en aquellos casos en los que sea imprescindible ceder dichos datos con el fin de ejecutar correctamente el servicio formativo. Estos datos se podrán ceder a agrupaciones de formación, entidades organizadoras de formación, entidades públicas, privadas y educativas relacionadas con el proceso de formación.

ANALITICACURSOSONLINE se compromete al cumplimiento de su obligación de guardar secreto y confidencialidad, sobre los datos que operan en su poder y adoptar las medidas necesarias para evitar su alteración, pérdida o acceso no autorizado, en virtud de lo establecido en el Reglamento 994/1999 sobre Medidas de Seguridad de los ficheros que contengan datos de carácter personal.

Por último, una vez concluida la investigación y el periodo de obligatoriedad de almacenaje de los datos se llevará a cabo la eliminación delos mismos en base a la normativa que la regula.

Con esto se busca en todo momento ceñirse a los aspectos legales marcados por la normativa vigente referentes a la protección de datos, asegurando que los datos sean utilizados de forma ética, tanto por parte de los alumnos, como por nuestra parte.

BIBLIOGRAFÍA

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

- Ekowo, M. y Palmer, I. (2016). The promise and peril of predective analytics in higher education: A Landscape Analysis.New America. Recuperado de

https://na-production.s3.amazonaws.com/documents/Promise-and-Peril_4.pdf