Módulo 4 - Caso práctico - Cuestión 2

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 especificado en la tabla anterior. Todas estas aplicaciones crean el contexto del presente curso. Ahora bien, al tratarse de una acción pedagógica es importante esquematizar los elementos didácticos de la manera adecuado y, por tanto, dejar claros los objetivos a conseguir, metodología a utilizar, instrumentos de obtención de datos y la interpretación de los mismos.

Objetivos

§  Medir qué competencias adquieren los estudiantes.      §  Medir la evolución de la adquisición de competencias durante el ciclo del curso.      §  Conocer las causas que explican la adquisición de las competencias por parte de              los estudiantes.

Metodología

Para poder diseñar adecuadamente una metodología que se adapte al alumnado y a la práctica educativa, se deben tener en consideración los objetivos diseñados con anterioridad. Además, también la esencia del curso al tratar la analítica de datos. Por ende, debe tratarse de una metodología práctica basada en el desarrollo y adquisición de competencias en el alumnado. ¿Cómo se encuentra orientada? A través de las distintas fases existentes en el proceso de enseñanza y aprendizaje:     §  Metodología pasiva: Basada en la lectura y análisis de información, en este momento los alumnos dedican su tiempo en la lectura u autoformación para prepararse para la realización de tareas.      §  Metodologá activa: Se encuentra más relacionada con la adquisición y desarrollo    de las competencias. Esto se debe a que en esta fase se encontrarán presentes los aprendizajes de tipo práctico como el uso de las plataformas sociales y las interacciones realizadas en las mismas. Así como también, la capacidad de los mismos por el análisis de datos obtenibles en esos contextos establecido en la tabla de la anterior cuestión.

Instrumentos de obtención de datos

Para escoger los instrumentos de obtención de datos más adecuados es importante destacar las cualidades de los mismos. En el caso del tipo de información extraíble por parte de las plataformas es mayormente de tipo cuantitativo. No obstante, también pueden destacarse, o extraerse, elementos de naturaleza cualitativa que requiere de otro tipo de instrumentos para la obtención de esa clase de datos.     §  Datos cuantitativos: o   Ficha de observación: Instrumento destinado para conseguir un registro puntual de los datos a analizar y que pueden ser fácilmente observables por el investigador. o   Hojas de registro: Registro permanente en el tiempo donde llevar a cabo una anotación de carácter continuo sobre elementos clave para la consecución de los objetivos. o   Encuesta: Instrumento destinado a la obtención de datos más personas y directamente extraíbles por los usuarios de las plataformas.     §  Datos cualitativos: o   Entrevista: Instrumento clave para poder obtener datos de carácter cualitativo que no serían fácilmente extraíbles con otros instrumentos o métodos de recolección y análisis de datos.

Interpretación

La interpretación de los datos se realizará en función de las posibilidades existentes en cada una de las plataformas. Por ejemplo, todos los contextos liderados por la empresa Google poseen herramientas para analizar la información más relevante del tráfico e interacción web. No obstante, otras plataformas como Twitter podemos contar con elementos semejantes que nos permiten identificar datos precisos de interacciones o aspectos específicos a través de su herramienta de Analytics. Estos aspectos son claves debido a que nos ofrecen los datos de una manera gráfica y sencilla de distinguir, por lo tanto, se facilitará la tarea de identificar aquellos objetivos que tratamos de conseguir en los proceso de análisis de datos y, por ende, desarrollar de una manera adecuada las competencias que se quieren conseguir en el alumnado del curso. En definitiva, la interpretación de los resultados el proceso último de la analítica de datos pero no por ello deja de ser importante. Esta etapa está destinada a reunir todos los datos relevantes y tratar de dar respuesta a las cuestiones o incógnitas diseñadas al inicio de la investigación.

Anexo: Garantías éticas

Para abarcar el aspecto de las garantías éticas es importante hacer referencia al apartado tratado en el proyecto anterior. Esto se debe a que las bases serán las mismas debido al trabajo con información sensible presente en la red. Para analizar este punto, tomaremos como referencia a Domínguez (2018) donde nos presenta la diferenciación de los distintos elementos a tener en cuenta a la hora de trabajar con datos en la red. Los ámbitos a diferenciar dentro de la perspectiva ética de tratamiento de información son: §  Investigador o analista de datos §  Sujetos sensibles a la investigación §  Institución Estos tres elementos deben tomarse en consideración para un correcto y adecuado tratamiento ético de la información. Esto se debe a que, por una parte, el investigador debe ser consciente de las limitaciones en la recogida de datos, así como también la presentación correcta de la información a los sujetos investigados. Por su parte, estos sujetos deben consentir el uso de su información que debe haber sido correctamente presentada por parte del investigador. Finalmente, la institución debe ser la encargada de establecer el marco que será presentada por el investigador y que llegará a las personas investigadas, así como también ofrecer cierta seguridad y protección a los datos obtenidos. Para terminar, se debe destacra que el tratamiento de datos no debe ser considerado como un aspecto externo, ya que es uno de los más importantes dentro del trabajo con otras personas y profesionales. Más aún si el tratamiento de datos se realiza de manera virtual con un sinfín de posibilidades de obtención. Por ello, se debe asegurar una correcta y ética aplicación de los mecanismos de obtención de datos para ofrecer un servicio adecuado y profesional para el alumnado y la sociedad en general.

Referencias

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