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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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Introducción Una vez realizado el análisis del curso piloto, es importante dar el paso y tratar de conseguir establecer una propuesta metodológica aplicable a las necesidades de cualquier curso y plataforma. Es decir, un sistema que evite el abandono de los cursos a causa de distintos factores o elementos. Para ello, se tendrá en constancia los elementos tratados en los anteriores modelos para conseguir comprenderlos un poco mejor, así como también se expondrá un supuesto práctico en un anexo para comprender cómo funcionaria este procedimiento. Asimismo, es importante destacar que la presente información hace referencia a una aplicación y ofrecerá pequeñas pinceladas acerca de la metodología adecuada para que funcione el proceso. Sin embargo, la práctica docente que forma parte de los profesionales del sector es otro de los elementos a tener en cuenta para conseguir ese mantenimiento del alumnado a lo largo de la realización de los cursos. Metodología de análisis de datos...
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