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Tabla datos de métrica
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Plataforma/Canal
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Datos/Indicadores
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Twitter
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§ Datos cuantitativos:
o
Número de
seguidores y seguidos.
o
Tiempo de la
cuenta.
o
Número de
Tweets.
o
Número de
respuestas e interacciones.
o
Número de
recursos multimedia.
o
Impresiones e interacciones
de tweets.
o
Número de
retweets y “Me gusta” de un tweet.
o
Número de
actividad en hashtags.
o
Número de
visualizaciones conseguidas.
§ Datos cualitativos:
o
Tipo de tweets
en “Me gusta”.
o
Interacciones
por países.
o
Temática de
tweets.
o
Trending topics.
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YouTube
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§ Datos cuantitativos:
o
Número de
seguidores.
o
Número de
suscriptores.
o
Número de
visualizaciones.
o
Número de
visualizaciones en tiempo real.
o
Número de “Me
gusta” y “No me gusta” en videos y comentarios.
o
Edad usuarios.
o
Número de
comentarios.
o
Número de videos
en tendencias.
o
Resultados de
búsquedas.
o
Duración de las
reproducciones.
§ Datos cualitativos:
o
Género de los
usuarios.
o
Idioma más
empleado.
o
Tipos de
búsquedas.
o
Géneros en
tendencias.
o
Géneros más
buscados.
o
Países
visitantes en los videos y canales.
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Blog / Google Analytics
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§ Datos cuantitativos:
o
Número de
visitas.
o
Número por
fuentes de tráfico.
o
Número de
entradas.
o
Número de
ingresos.
o
Número de
comentarios.
§ Datos cualitativos:
o
Tipos de
navegadores utilizados.
o
Tipos de
sistemas operativos utilizados.
o
Países de los
usuarios visitantes.
o
Tipología de los
comentarios.
o
Fuentes de
tráfico.
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TinyLetter
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§ Datos cuantitativos:
o
Número de
suscriptores.
o
Número de
newsletter enviadas.
o
Número de
respuestas.
o
Número de clicks
en enlaces.
o
Tasa de abandono
§ Datos cualitativos:
o
Tipología de los
comentarios.
o
Temáticas de las
newletter.
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Referencias
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Reich,
J. (2014). Big data MOOC research breakthrough: Learning activities lead to
achievement. Education Week: EdTech Researcher. Disponible en ducation Week: http://blogs.edweek.org/edweek/edtechresearcher/2014/03/big_data_mooc_research_breakthrough_learning_activities_lead_to_achievement.html
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Diseño investigación Introducción La importancia del análisis de datos, así como también la enormidad de las posibilidades que estos ofrecen, son elementos importantes como para poder llegar a conocer su aplicación en distintos ámbitos profesionales. Por ello, se dedicará el presente curso en la aplicación y reflexión acerca de la analítica de datos en el ámbito educativo, más conocido como learning analytics . Para poder conseguir concretar el curso se debe tener constancia de dos dimensiones esenciales como son el alumnado y la acción didáctica, sin olvidar la importancia de la relación entre ambas variables. Con estos elementos claros, solo queda esclarecer las bases principales del curso diseñado. Además, destacar los recursos que se tendrán en consideración y se trabajarán a lo largo del curso como son Blogger, Twitter, Youtube o TinyLetter, junto con los datos que pueden llegar a extraerse y que se han especi...
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