PREGUNTA 2: CAPTURA DE DATOS

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

Una vez que he definido el curso piloto, paso a señalar los momentos más importantes que debemos estudiar para analizar nuestro curso de manera correcta. Para ello paso a señalar los momentos más importantes y los datos que de ellos podemos extraer e interpretar, para saber que cuales son los puntos fuertes y débiles de nuestro curso y que es lo que debemos mejorar y donde intervenir

El análisis predictivo de los datos nos permite conocer los problemas que pueden aparecer a lo largo de nuestro curso para poder subsanarlos, evitando así posibles abandonos del mismo. Ya que hay momentos clave a lo largo del curso que nos pueden indicar la baja participación del alumnado, el abandono, etc. A través del análisis de los datos, conoceremos determinados momentos que son clave para detectar que algo está ocurriendo. Algunos de los momentos clave para determinar que algo sucediendo son los siguientes:

1º- Momento inicial: La matriculación.

Es el primer momento importante, ya que nos permite obtener datos básicos del alumnado, tales como edad, sexo, nivel de estudios, etc., es decir, todos los ratos referentes a los alumnos, además de saber el número de alumnos a los que nos vamos a enfrentar.

Estos datos nos van a servir para hacernos una primera idea de a que nos enfrentarnos y ponernos en situación, ya que vamos a tener tanto el número de alumnos, como las características personales de cada uno.

2º - Al principio del curso. 

En este segundo momento obtendremos los primeros datos relativos al curso, con lo que podemos ver aspectos como conocimientos previos, motivaciones personales o aspectos relacionados directamente con el curso, como:

·  Primera conexión.

·  Tiempo dedicado.

·  Participación en el curso.

Los cuales nos servirán ir detectando los primeros problemas del curso en alumnos que no se hayan conectado o su participación sea escasa o muy baja, por lo que podremos intervenir desde un primer momento.

3º A mitad del curso. 

Estamos por así decirlo, ante uno de los momentos más claves, ya que ya conocemos al alumnado, el cual ya se ha asentado en el curso y en este momento ya podemos obtener más datos importantes como pueden ser entre otros:

·  Porcentaje alumnos activos.

·  Porcentaje de abandonos.

·  Porcentaje de alumnos que realizan las tareas y con qué grado de calidad.

·  Tiempo dedicado al curso.

·  Porcentaje de  participación en el foro o chat.

El análisis de todos estos datos nos servirá para intervenir si se diera el caso y corregir fallos durante el curso, así como aumentar la motivación y la participación de los estudiantes si hiciese falta.

4º Al finalizar el curso. 

Se trata del momento final y que nos servirá para comprobar y analizar todos los datos del curso, como son:

·  Porcentaje de éxito y de abandono.

·  Grado de satisfacción del alumnado.

·  Grado de participación a lo largo del curso.

·  Porcentaje final de participación en el foro o chat

·  Motivos del abandono.

Por todo ello, una vez finalizado el curso nos debemos poner a analizar todos los datos obtenidos para mejorar nuestro curso, corrigiendo esos aspectos que hacían abandonar al alumnado y ofreciéndoles alternativas o una mayor motivación.

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