Actividad 4 - Diseño de investigación

A continuación, se detallan los apartados del diseño de la investigación: 

INTRODUCCIÓN

La nueva sociedad del conocimiento de la que estamos siendo partícipes está suponiendo toda una revolución en cuanto a temas de aprendizaje se refiere. El aprendizaje de antaño, el cual venía haciéndose de forma vertical y magistral, está quedando, hoy en día, relegado a nuevas plataformas abiertas y masivas online donde está teniendo lugar un proceso continuo de enseñanza. Ello es gracias a las nuevas tecnologías de la información y la comunicación, las cuales nos proporcionan ciertas herramientas, canales y plataformas a través de las que podemos desarrollar el proceso de enseñanza-aprendizaje de una manera más activa, autónoma y participativa a la vez. Así mismo, estas plataformas en las que se viene desarrollando procesos relacionados con la enseñanza y el aprendizaje, están generando una gran cantidad de datos susceptibles de ser analizados. 

Estos datos conforman el Big Data y pueden ser utilizados para muchos fines, entre los cuales destaca la mejora de los propios métodos y prácticas educativas. Es así como surge un nuevo paradigma: la analítica del aprendizaje. Este paradigma se basa en la recopilación, análisis e interpretación de los datos aportados por los estudiantes en sus entornos de estudio. Y, cómo no, uno de los entornos donde esto se cuece es en los cursos masivos abiertos online. Es por ello que, a continuación, se presenta un diseño de investigación centrado en el un proyecto en el cual se dará cabida la realización de un curso masivo abierto en línea, también llamado xMOOC (en una de sus variantes) donde se llevará a cabo un aprendizaje sobre `learning analytics’, de manera que a través del mismo se experimente sobre métodos de analítica de datos cuyos resultados puedan ser realmente útiles para la mejora de la enseñanza digital. 

OBJETIVOS 

Los objetivos a desarrollar durante el proyecto serán:

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

2.    Medir cómo evoluciona la adquisición de dichas competencias durante el ciclo del curso. 

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

4.    Identificar aquellas competencias que puedan resultar más difíciles de conseguir.

5.    Fomentar la participación y colaboración activa entre los alumnos. 

METODOLOGÍA

La metodología a seguir durante el curso MOOC establecido está basada en el conectivismo propuesto por Siemens (2005) el cual estará basado en la estructura de las redes para fundamentar los procesos de aprendizaje, según cómo la sociedad articule esas conexiones. Entre los principios del conectivismo, encontramos, según Scopeo (2013):

-      El aprendizaje es un proceso de conectar nodos, el cual puede residir en dispositivos no humanos. 


-      La capacidad de saber más es más importante que lo que se conoce. 

-   Capacidad para ver las conexiones entre los campos, ideas y conceptos es una 
habilidad clave así como cultivar las relaciones para facilitar el aprendizaje continuo.

-      La motivación es necesaria y la toma de decisiones es en sí mismo un proceso de aprendizaje. 


La metodología utilizada en los MOOC y, en concreto, en este xMOOC está basada en el aprendizaje colaborativo y, entre sus características, para Cantillo (2014) destacan: está orientado al aprendizaje, es abierto a la participación, no se exigen requisitos previos de acceso, es masivo y con proyección global (las aportaciones de los demás enriquecen a la comunidad) y se realiza en línea. 

El conocimiento, en este xMOOC, estará centrado en las conexiones que son capaces de establecer los alumnos que participen en el mismo. El alumno será el protagonista de su propio proceso de enseñanza-aprendizaje y se fomentará el diseño orientado a la creación de oportunidades, desarrollo de tareas, búsqueda de estrategias y promulgación del aprendizaje socioconstructivista. De esta manera, se desarrollará una metodología activa, lúdica y participativa, donde se establezca un aprendizaje ubicuo, pervasivo y contextualizado. 

Para desarrollar el curso se utilizará la plataforma Canvas, la cual cuenta con herramientas que facilitan el diálogo, tales como el chat o los foros. También cuenta con herramientas que facilitan las labores de archivo (glosarios) y el seguimiento personal de cada miembro del grupo (tutorización, evaluación). La interfaz de esta misma, así como la interactividad que permiten suponen un punto a favor a la hora de desarrollar la enseñanza en ella. El conocimiento será compartido a través de la plataforma, utilizando para ello canales como Twitter, YouTube o el blog, así como recursos interactivos (Genia.ly, PoowToon), de reflexión (cuestionarios, foros) y de gamificación (a través de estrategias como el sistema de logros o medallas). 

Mediante el establecimiento de esta metodología se promoverá el aprendizaje educomunicativo, constructivo y conectado. A su vez, este ayudará a la recopilación y análisis de datos para nuestro proyecto de investigación.  

INSTRUMENTOS DE OBTENCIÓN DE DATOS 

Los instrumentos de recogida de datos serán varios, dependiendo de las características de los datos a obtener. Por un lado, se realizarán una serie de entrevistas abiertas donde se dé a conocer información básica sobre el alumnado (la cual también nos la proporcionará la plataforma) así como para conocer las motivaciones, intereses y necesidades de estos estudiantes respecto al curso a desarrollar. Solo así podremos ser conscientes de aquello que se nos pide y adecuar el aprendizaje a las necesidades de los alumnos. Estas entrevistas, al ser abiertas, darán lugar a tratar más temas en profundidad, de manera que podemos comprobar los conocimientos previos o las competencias que puede que ya tengan adquiridas algunos de los alumnos, siendo capaces también de poder identificar algunas dificultades a priori, de manera que se pueda establecer un plan de refuerzo individual para aquellos estudiantes que lo puedan necesitar. 

Por otro lado, se realizará una observación no participante, en la cual se recolectará información en cada una de las plataformas y canales propuestos (Twitter, Tinyletter, YouTube…) de manera que podremos ver el resultado de los posts generados en el blog, de las respuestas a los vídeos de YouTube o el tipo de contenido compartido. Los foros y chats de la plataforma también serán dignas de ser analizadas bajo la observación no participante, quedando todo ello reflejado en un diario de campo. Junto con esta observación no participante de ámbito cualitativo, se recogerán una serie de datos cuantitativos de cada uno de estos canales, tales como el nº de seguidores de Twitter, el nº de “likes” a los vídeos de YouTube o el número, tiempo de permanencia y momentos de acceso a la plataforma. Los datos que se recogerán de cada una de estas plataformas quedarán sintetizados en una tabla de Excel, y pueden consultarse en el siguiente enlace: https://docs.google.com/document/d/1ZWY7RbgUvZffdhpj6sDrvR9H3OHqOLaMduSbsE3qrpc/edit?usp=sharing

Al final de cada una de las tareas propuestas en el MOOC se van a desarrollar cuestionarios de evaluación, los cuales servirán como instrumento para poder conocer el grado de adquisición de las competencias para cada una de las actividades y tareas planteadas. También existe la posibilidad de realizar estos cuestionarios antes y después de la realización de las tareas, de manera que se vea más claro la diferencia entre el pretest y de postest realizado a los alumnos para la adquisición de la competencia a alcanzar en cada una de ellas.

INTERPRETACIÓN 

Los datos obtenidos serán interpretados a través de dos programas diferentes. Por un lado, los datos obtenidos de manera cualitativa y recogidos por el diario de campo y a través de pantallazos del momento, serán interpretados usando el programa Atlas.ti, el cual está basado en el análisis e interpretación de datos cualitativos. Será este programa el que utilicemos para analizar las entrevistas y la observación participante en términos de respuestas o tipología del contenido utilizado tanto en los canales propuestos (Twitter, YouTube) como en la plataforma del curso y el blog. Este programa recoge la información aportada, detallando la frecuencia de algunos términos definidos en diferentes variables, por lo que, finalmente, nos aportará un porcentaje cuantitativo sobre las variables que nosotros mismos hayamos definido para el estudio. Estas variables pueden ser, por ejemplo, el tipo de contenido posteado en el blog: dentro de esta variable habría diferentes subtipos de variables, como por ejemplo la variable sub1. La cual sería contenido de tipo educativo, por ejemplo. Esta información que se extrae de las relaciones producidas en las diferentes redes sociales será determinante para nuestra investigación, como apuntan Baker y Siemens (2014) y toda ella quedará sintetizada en una tabla o gráfica, de manera que sea más sencillo su lectura. 

Por otro lado, para la interpretación de los datos cuantitativos, se utilizará el programa SPSS, el cual analiza datos de índole numérica. A través de la recopilación de estos datos en tablas, y mediante el uso de este programa, podremos determinar, por ejemplo, el porcentaje del alumnado que accedía a la plataforma al principio de curso y el que lo hacía el final, viendo así si ha descendido la participación. Todo ello quedará reflejado en una tabla y gráfica, de manera que sea más sencilla su lectura y podamos llegar a conclusiones y discusiones de cara a mejorar el paradigma de la analítica del aprendizaje.  

ANEXO

Para garantizar la privacidad y la ética durante el desarrollo de este proyecto, es esencial mencionar unas ciertas premisas a seguir de cara a mantener la seguridad en el MOOC y en la investigación.  Para ello, se informará debidamente a cada uno de los estudiantes por escrito, de manera que sean ellos los que, bajo su propia responsabilidad, acepten los términos y condiciones legales que propone el proyecto a desarrollar. 

Para ser más precisos, y, a modo de ejemplo, entre estos términos y condiciones legales podemos destacar:

-  La garantía de la privacidad los datos de los alumnos; los cuales quedarán almacenados en una base de datos privada bajo un alto nivel de protección legal, de manera que se proporcione seguridad tanto a los estudiantes como a la institución bajo la cual se realiza el proyecto. 

-      El acceso restringido a los datos; pues este acceso será de uso privado y exclusivo para la institución (solo para personal autorizado) y no podrá ser compartida con otros colectivos. 

-     El conocimiento informado por parte de los alumnos del curso; pues tanto la institución como los alumnos conocerán el uso que se hará de los datos, el cual será notificado, de manera que se solicitará este consentimiento informado a los mismos alumnos.

A través de la aceptación de estos términos y condiciones legales se asegura el anonimato en los datos de los alumnos, así como la privacidad de los mismos. La confidencialidad, integridad y transparencia serán la clave para mantener el compromiso adquirido con el alumnado y la institución con la que se realiza el proyecto. 

REFERENCIAS 

Baker, R.S.J.d, & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. Cambridge Handbook of the Learning Sciences. Recuperado de http://www.columbia.edu/~rsb2162/BakerSiemensHandbook2013.pdf

Cabero Almenara, J., Llorente Cejudo, M. C., y Vázquez Martínez, A. I. (2014). Las tipologías de MOOC: su diseño e implicaciones educativas. Profesorado: Revista de currículum y formación del profesorado, 18(1), pp.13-26. Recuperado de: http://digibug.ugr.es/handle/10481/31663#.Wnwkp2ZDlmA

Cantillo Valero, C. (2014). Nuevas dinámicas de aprendizaje en entornos virtuales. En Osuna Acedo, S.(coord..)., Cantillo Valero, C., Sánchez Palacín, A., Aparici, R. (2014). Escenarios virtuales educomunicativos(pp. 57-86). Barcelona: Icaria Editorial, SA.

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

Reich, J. (2014). Big data MOOC research breakthrough: Learning activities lead to achievement. Education Week: EdTech Researcher. Recuperado de: http://blogs.edweek.org/edweek/edtechresearcher/2014/03/big_data_mooc_research_breakthrough_learning_activities_lead_to_achievement.html

Siemens, G. (2005). Connectivism:A Learning Theory for the Digital Age. Recuperado de: http://www.itdl.org/Journal/Jan_05/article01.htm

Scopeo (2013). SCOPEO INFORME No2. MOOC: Estado de la situación actual, posibilidades, retos y futuro. Salamanca: Universidad de Salamanca-Centro Internacional de Tecnologías Avanzadas. Recuperado de: http://scopeo.usal.es/wp-content/uploads/2013/06/scopeoi002.pdf