La investigación planteada en los post anteriores sobre nuestro curso de “Learning Analytics Essentials” ha arrojado una gran cantidad de información en torno al comportamiento y los hábitos de los estudiantes en las redes sociales.
Dentro de estos datos hemos identificado patrones interesantes que nos han planteado un dilema, el de avanzar en el análisis de datos de los recopilados para cumplir con nuestros objetivos previos o aplicar un criterio ético estricto que lleve a desechar información que no proceda directamente de las interacciones de los estudiantes, reduciendo así los hallazgos.
Finalmente nos decidimos por la primera opción, lo que nos ha llevado a afrontar una serie de cuestiones de calado.
Cuestión 1
Reformular la estructura de la investigación para ampliarla y abarcar hipótesis más potentes: definir nuevas dimensiones analíticas cuyo desarrollo dependa de los datos procedentes de fuera de la plataforma del curso.
Ante la modificación de las dimensiones a tener en cuenta para nuestra investigación, se hace necesario modificar el consentimiento informado que firmaron los estudiantes al comienzo de la investigación, por ello redactaremos un nuevo tipo de consentimiento informado.
A la atención del estudiante:
Tras el desarrollo de la investigación llevada a cabo desde el inicio de curso los datos arrojados han aportado más datos de los esperados, parte de estos datos están relacionados con la vida personal y/o laboral del alumnado. Para analizar la información aportada por con objetivos académicos y de investigación se requiere una previa y suficiente información sobre el mismo y la prestación del consentimiento por parte de los sujetos que participen en la investigación. A tal efecto, a continuación, se detallan los objetivos y características, como requisito previo a la prestación del consentimiento y a su colaboración voluntaria en el mismo:
1) OBJETIVOS:
El objetivo general es la mejora de las prácticas pedagógicas digitales de nuestro curso, fundamentadas en procesos comunicacionales y de interacción, en redes sociales, desde una perspectiva crítica y creativa, que faciliten la adquisición de competencias prácticas, de gestión y de pensamiento crítico, así como, que refuercen la adquisición de conocimientos relativos a las materias impartidas en los estudios. Poder analizar la experiencia de los estudiantes es fundamental para la mejora académica.
2) DESCRIPCIÓN DEL ESTUDIO:
El análisis de los datos arrojados por las redes sociales y páginas webs de uso cotidiano por parte de nuestro alumnado con objetivos investigadores permite conocer el tipo de interacción del estudiante con la materia del curso, conocer cuáles es su interés respecto a la experiencia académica de la asignatura y así evaluar la potencialidad de las innovaciones puestas en marcha. Nunca se hará público el nombre y apellidos del estudiante.
3) POSIBLES BENEFICIOS:
Los participantes facilitará la mejora del diseño del curso, así como de las actividades propuestas.
4) POSIBLES INCOMODIDADES Y/O RIESGOS DERIVADOS DEL ESTUDIO:
No se espera ninguna incomodidad puesto que el estudiante no tiene que hacer ninguna actividad extra respecto al desarrollo normativo del curso. No se prevén riesgos derivados del estudio, puesto que no se utilizará ningún dato sensible, como es el nombre del alumno.
5) PREGUNTAS E INFORMACIÓN:
learningcop@gmail.com
6) PROTECCIÓN DE DATOS:
Este análisis requiere la utilización y manejo de datos de carácter personal que, en todo caso, serán tratados conforme a las normas aplicables garantizando la confidencialidad de los mismos. No se publicará nunca el nombre y apellidos del alumno.
La autorización a este estudio es voluntaria y puede retirarse del mismo en cualquier momento.
Y para que conste por escrito a efectos de información de los estudiantes a los que se solicita su participación voluntaria en el estudio antes mencionado, se ha formulado y se entrega la presenta hoja informativa.
CONSENTIMIENTO INFORMADO
He leído la hoja de información que se me ha entregado y la he comprendido en todos sus términos. He sido suficientemente informado y he podido hacer preguntas sobre los objetivos y metodología aplicada en esta investigación y para el que se ha pedido mi colaboración. Comprendo que mi participación es voluntaria y que puedo retirarme del estudio: cuando quiera; sin tener que dar explicaciones y exponer mis motivos; y sin ningún tipo de repercusión negativa para mí.
De cara a establecer una mejora significativa en la estructura de la investigación definimos nuevas dimensiones analíticas que comprendan los datos arrojados de fuera de la plataforma del curso:
Dimensión 1: Uso de las principales redes sociales.
En esta dimensión se tendrán en cuenta las principales redes sociales más usadas de internet (Facebook, Instagram, Twitter y YouTube), veremos qué tipo de cuentas desarrolla cada usuario, si su rol dentro de ellas es pasivo o activo, que intereses muestra dentro de estas redes sociales (a quién sigue, a quién comenta). Estos datos serán cruzados a su vez con los datos obtenidos de nuestra plataforma del curso, para observar si existe algún tipo de relación entre los comportamientos establecidos en las principales redes y los establecidos dentro de nuestra plataforma.
Dimensión 2: Análisis de los currículums virtuales.
Los currículums virtuales establecidos dentro de plataformas como Linkedin nos aportan una serie de datos de vital relevancia en relación con nuestro curso, un ejemplo de ello es los cursos ya realizados por nuestros alumnos, los que puedan estar realizando de forma paralela, los puestos laborales desempeñados o la formación extra, por ejemplo idiomas, que puedan estar en relación con el tipo de contenido o forma de enseñanza que nosotros estamos impartiendo en nuestro curso.
Dimensión 3: Tipo de ocio.
A qué dedicamos nuestro tiempo libre tiene conexiones análogas a nuestro proceso de enseñanza y aprendizaje como demuestran algunos estudios (Muñoz y Olmos, 2010). Así, a través de los datos arrojados por las distintas redes sociales observaremos en qué invierten nuestros alumnos su tiempo libre y cómo ello puede influir en el desarrollo de nuestro curso.
Dimensión 4: Nivel socioeconómico
El nivel socioeconómico de los usuarios de nuestro curso, teniendo en cuenta las características específicas del mismo puede ser crucial en el desempeño efectuado en él. A través de los datos arrojados por las distintas plataformas sociales ya nombradas, podemos hacer una aproximación del nivel socioeconómico de los mismos, a través de los datos laborales aportados por sus currículums y a través de la imagen personal que aportan dentro de sus perfiles personales en redes sociales.
Dimensión 5: Vida familiar
Dentro de las investigaciones sociológicas y antropológicas se apunta firmemente a que el desarrollo personal y la consecución del éxito se encuentran en estrecha relación con un núcleo familiar estable. El análisis de datos establecidos respecto a qué tipo de familia pertenece cada alumno de nuestro curso y qué tipo de relaciones establecen nos aportarán información acerca del desarrollo de su labor dentro de nuestra formación, dichos datos podrán ser arrojados tanto del estado civil que puedan presentar en cada una de sus redes como de las imágenes y momentos compartidos de forma pública.
Tras el éxito alcanzado por nuestro servicio de analítica de datos que presta nuestra empresa a nuestros clientes, hemos decidido lanzar un curso bajo el nombre de «Learning Analytics Essentials».
Este curso tendrá una estructura modular, con los contenidos disponibles en forma de manuales y un sistema de evaluación con cuestionarios al final de cada entrega de tareas.
El lanzamiento de dicho curso se plantea, además de para dar respuesta a nuestros clientes, para realizar una investigación real de analítica de datos que sirva para mejorar nuestro servicio y poder reparar y mejorar los puntos más críticos de éste.
Objetivos
Medir qué competencias adquieren los estudiantes al final del curso.
Medir cómo evoluciona la adquisición de esas competencias durante el ciclo del curso.
Conocer las causas que explican la adquisición de las competencias por parte de los estudiantes.
Metodología
Para llevar a cabo esta investigación utilizaremos dos partes diferenciales:
Por un lado una metodología cualitativa que basará su desarrollo en el uso de encuestas y cuestionarios que serán proporcionados tanto a alumnado como profesorado para averiguar su grado de satisfacción, logro y su opinión.
Por otro lado, se utilizará una metodología cualitativa basada en el análisis de datos que nos proporcionan las distintas plataformas de mediación con el estudiante.
Instrumentos de Obtención de Datos
Los instrumentos usados para la metodología cualitativa vendrán proporcionados por la plataforma Researchtools, a través de un cuestionario que se presentará a los interesados mediante la plataforma del curso y que será de obligatoria cumplimentación.
Los instrumentos usados para la obtención de datos cualitativos vienen referidos respecto a las distintas plataformas que se usan en el contenido del curso. Los criterios de uso de datos vienen más detallados en la siguiente tabla.
Interpretación
Con referencia a los datos obtenidos respecto al primero objetivo, para ver qué competencias adquieren los estudiantes respecto al curso planteado, cruzaremos los datos numéricos de entrega de actividades y interacción con las distintas plataformas, con los datos obtenidos en los cuestionarios respecto a su aprendizaje, expectativas y motivación.
Para ver la evolución de la adquisición de competencias se interpretarán los datos de entrega y seguimiento de la evaluación continua e interacción con las clases y los chats en relación con las encuestas del alumnado y el profesorado en cuanto a motivación e implicación durante el curso.
En último lugar, para conocer las causas que explican esa adquisición de competencias se tendrán principalmente en cuenta las opiniones mostradas por los estudiantes en los cuestionarios usados, de manera que podamos observar qué déficit o puntos fuertes han detectado los mismos, y ver si coinciden con la interacción de los distintos módulos en cuestión de datos.
The Berkman Klein Center for Internet & Society. (2014). Justin Reich on MOOCs and the Science of Learning [Video file]. Retrieved from https://youtu.be/cXrrysTwvMA
Han pasado unos meses desde el lanzamiento del servicio de analítica de datos educativos de tu empresa. Su puesta en marcha fue todo un éxito y actualmente ese módulo es el más demandado de todo el catálogo pero a medida que conoces casos de uso real te das cuenta de que su aplicación no está suponiendo una mejora efectiva para los docentes y los gestores de cursos digitales.
Decides montar el curso en el portal de tu empresa dedicado a la formación basada en competencias. El curso se llamará «Learning Analytics Essentials». Su diseño consiste en una estructura modular, con los contenidos disponibles en forma de manuales y un sistema de evaluación con cuestionarios al final de cada entrega de tareas.
PREGUNTA 1
Datos procedentes de:
(1) Los procedentes de la plataforma del curso, que requiere registro y login para acceder a los servicios.
(2) los datos procedentes de las redes sociales abiertas, ya sea a través del uso de hashtag comunes, compartiendo contenidos, etc.
Plataforma/Canal
Datos/indicadores
YouTube
– Número de suscriptores
– Género de los seguidores.
– Tiempo de visualización
– Número de impresiones.
– Tipo de fuentes de tráfico (búsqueda de YouTube, videos sugeridos, páginas del canal, funciones de exploración).
– Edad de los seguidores.
– País de los seguidores.
Blog / Google Analytics
– Número de visitas a la web.
– Localización geográfica de los usuarios.
– Tiempo de permanencia en la página.
– Número de visitas de una misma persona a la página web.
– Promedio de páginas que ve cada usuario en una sesión.
– Número total de páginas vistas en un periodo de tiempo determinado.
– Tiempo que pasa cada usuario de promedio en la página.
– Porcentaje de rebote.
– Usuarios a través de dispositivos móviles.
– Canales de tráfico.
– Páginas más vistas.
– Interacción social de nuestra página en otras plataformas.
El último paso que tendremos que tener en cuenta será la realización de un informe separado sobre qué cuestiones éticas y de protección de datos se deben tener en cuenta en la implementación del servicio de analítica.
La implantación de un servicio de análisis de datos para una plataforma educativa conlleva una serie de requisitos respecto a la privacidad que debemos tener en cuenta.
Consentimiento informado
Este consentimiento contará con la información suficiente para el alumno sobre qué datos se van a usar de él y en qué modo. Quedará amparado en la Ley de Protección de Datos europea que entró en vigor el 25 de mayo del pasado año. Al comenzar el curso, todos los alumnos deberán firmar este consentimiento para poder realizar el análisis de sus datos, si un alumno no firma dicho consentimiento, sus datos quedarán excluidos.
Además del alumnado, el profesorado contará con otro consentimiento, puesto que se analizarán las actividades que están siendo implantadas, los foros y chats, así como las calificaciones que estos dan a sus alumnos.
Seguridad
La empresa contará con un sistema de seguridad que garantizará que los datos obtenidos en el proceso de trabajo que realizamos estén protegidos de posibles hackeos o publicaciones externas.
Calidad de los datos
Los datos de carácter personal serán recogidos solo cuando estos sean necesarios y no deberán excederse respecto a la finalidad que perseguimos, además no podrán usarse fuera de nuestro cometido.
Los datos que sean incorrectos deben reemplazarse o cancelarse; así mismo, cuando termine la acción anual, nuestra empresa borrará los datos que no sean ya necesarios.
Derechos de acceso
Tendrán solo derecho al acceso terceros implicados en la actividad y los propios dueños de los datos para tener conocimiento de ellos o poder modificarlos o cancelarlos.
Una vez finalizada la primera fase debemos diseñar un modelo que permita replicar esta metodología en otros cursos similares. Para ello se desarrolla un esquema funcional que explique el comportamiento general del modelo.
Nuestro servicio
En la actualidad, la metodología online supone un gran porcentaje de las metodologías de aprendizaje ofrecidas por las distintas entidades, sus ventajas son múltiples, pero aún cuenta con pequeños aspectos que hay que mejorar como es el abandono por parte de los alumnos.
Nuestro servicio de analítica ofrece un estudio pormenorizado de los principales aspectos que llevan al abandono, de manera que a través de este análisis se pueda realizar una mejora de la actividad educativa en la plataforma adaptada a las necesidades del alumno de forma que se mantenga su motivación.
Objetivos
El gran objetivo de nuestro servicio es:
Reducir notablemente el abandono de los alumnos en los cursos formativos.
Además:
Optimizar recursos.
Mejorar la rentabilidad.
Líneas de acción
Para conseguir los objetivos planteados nuestro servicio ofrece un análisis pormenorizado que se divide en tres momentos en el tiempo:
Análisis Inicial
En el análisis inicial se busca principalmente encontrar los puntos de anclaje del proceso educativo a través del análisis de los perfiles de los usuarios, contamos con datos como su nivel educativo o sus expectativas, de modo que sepamos sobre qué tipo de alumnado vamos a trabajar.
Análisis del proceso
Mantener la motivación del alumnado es primordial para mantener un proceso educativo que consiga cumplir nuestras expectativas, el análisis del trabajo que se está realizando de forma continua nos permitirá poder ir mejorando y modificando aquellos aspectos que los datos nos indican que decaen en la actividad llevada a cabo.
Final
El análisis final contará con los datos de las dos fases anteriores, además de suministrar un cuestionario final y contabilizar el éxito del curso en función de los alumnos que lo han finalizado, así el proceso continúa con la mejora para el curso siguiente.
Anexo – Caso práctico.
Comienza un curso de inglés intermedio online, los alumnos acceden a su perfil y deben rellenar los siguientes datos:
Nombre completo:
Nivel de estudios:
Nivel de inglés: (principiante) – (básico) – (intermedio)
¿Por qué ha elegido este curso?
¿Qué espera aprender?
A partir de estos datos podemos ir introduciendo las primeras variaciones a nuestras actividades y planteamientos, especialmente en lo referido al nivel, el uso del curso y las expectativas.
A lo largo del curso se irán planteando distintas actividades y distintos foros y video-clases en las que participar, se registrarán los datos de participación en estos últimos y el grado de respeto de las entregas de las distintas actividades para analizar qué está fallando y qué metodologías dan mayor número de abandono de entrega, así potenciaremos las que tienen mayor éxito e interacción.
Además, se tendrá en cuenta la interacción en las redes sociales y el tipo de contenido o dudas que en ellas se exponen.
Este análisis servirá, por ejemplo, para cambiar las actividades que conllevan videos de explicaciones científicas por videos con videoclips en inglés.
Una vez finalizado el curso, todos los alumnos recibirán un correo con un cuestionario de satisfacción, al igual que los profesores, hasta que todos no estén cumplimentados, las calificaciones no serán accesibles, de este modo todo el mundo deberá rellenar un cuestionario de satisfacción (anónimo), donde puntuarán distintos aspectos del 1 al 5, y donde tendrán espacio para comentar qué mejorarían y qué es lo que más les ha gustado.
Además, habrá un recuento de los alumnos que han terminado con éxito el curso.
Todos los datos anteriores serán registrados en un informe final que será proporcionado al coordinador del curso para realizar las mejoras para el curso siguiente.
Uno de los objetivos del análisis predictivo es identificar a los estudiantes en dificultad que necesitan asesoramiento en un curso. La manera de hacerlo es observando el comportamiento de esos estudiantes a través de los datos digitales que facilitan durante su paso por el curso.
Para plantear bien nuestro análisis prescriptivo este punto es crucial, para ello estableceremos unos puntos clave de análisis de datos respecto al comportamiento de los alumnos que nos servirán como puntos de apoyo para la mejora de nuestro trabajo:
INICIAL
El primer momento de contacto que un alumno tiene con una plataforma es esencial y marcará, sin duda, su relación con la plataforma a lo largo de su proceso educativo.
Como apuntábamos en la cuestión primera, basarnos en las necesidades del alumnado y en el momento base del que parten nos puede servir para ir adaptando de forma continua y procesual nuestra metodología didáctica, para ello podremos hacerlo con:
Perfil personal o presentación en la plataforma: en esta presentación podremos requerir datos que creamos necesarios como nivel educativo, motivación hacia la inclusión en nuestra plataforma, edad o profesión.
PROCESO
Es fundamental mantener un proceso de recogida de información sobre el proceso que estamos llevando a cabo, ya que uno de nuestros objetivos en mantener motivado al alumnado para así conseguir un mayor porcentaje de participación por su parte. Para recoger datos de este aspecto podemos utilizar los siguientes aspectos:
Número de personas participantes en los foros.
Interacciones producidas en las redes sociales por parte del alumnado en relación con las distintas materias.
Número de personas que continúan la evaluación continua con regularidad.
FINAL
La recogida de datos al final del proceso didáctico supone una fuente de mejora incuestionable para la implantación final de un proyecto educativo solido más allá de una prueba piloto. Recogeremos información desde distintos puntos de interacción.
Cuestionario de satisfacción: estos servirán para poder recoger cuantitativamente la valoración del alumnado y el profesorado del desarrollo de la actividad educativa.
Número de alumnos que han finalizado con éxito el periodo educativo.
Número de solicitudes de información para la realización del próximo curso didáctico.
Con todos los datos recogidos en los apartados anteriores se debe realizar un análisis cualitativo de todos los datos recogidos que nos lleve a mejoras y cambios hacia las metas planteadas.
Nuestra empresa que ofrece servicios de formación ‘online’ dirigidos a diversos públicos y tipos de clientes. Mi principal ocupación hasta ahora ha sido la de gestor de producto (PM). Tras el éxito de varios proyectos vamos a diseñar un esquema básico de analítica de datos en entornos educativos que pueda ofrecerse como un servicio de valor que vaya más allá de las funcionalidades disponibles en las plataformas de ‘e-learning’.
Para comenzar vamos a realizar una prueba piloto en un curso ‘online’ sobre «Diseño de servicios / Service Design» que se desarrolla en la plataforma Moodle.
En este diseño planteamos varias cuestiones:
Pregunta 1
Los objetivos a lograr con la analítica predictiva
Optimizar y mejorar los recursos.
Detectar las necesidades del alumnado.
Conseguir el mayor número posible de participación.
En torno a estos tres objetivos principales deberemos hacernos una serie de cuestiones que nos ayuden a mejorar nuestro plan de trabajo y nos canalicen hacia nuestras metas:
¿Desde qué baste parte nuestro público/alumnado diana?
¿El diseño pedagógico de nuestra acción es motivador? ¿Es uniforme? ¿Es cumplido por todos los docentes?
¿Los contenidos tienen un acceso e interacción sencilla?
¿Existe un registro de la interacción y participación de docentes y alumnado?
¿Hay puntos de mejora claros y visibles?
La forma de medir los resultados: los indicadores de logro
Una vez planteadas todos estos objetivos y cuestiones, deberemos plantear en base a qué se dará una respuesta, con esto nos referimos a los indicadores de logro (KPI – evalúan el éxito de una organización o de una actividad en particular (en los que participa).
Ganancia para la empresa: en respuesta a la optimización de recursos.
Fidelización del alumnado: en respuesta a cubrir las necesidades del alumnado.
Grado de participación de alumnado y profesorado: la plataforma es cómoda para el trabajo de docentes y alumnos, con acceso sencillo y motivador.
Módulo 2. Educación abierta y aprendizaje conectado
¿Qué es la educación abierta?
La educación abierta tiene como principal característica su apertura hacia el acceso al aprendizaje a un gran número de educandos a través de internet, generalmente a través de la educación formal.
Para llegar a un número amplio de personas, los principales recursos utilizados son aquellos que se conocen como recursos educativos abiertos (OER), aquellos de libre acceso y que sirven para todas las fases del proceso enseñanza- aprendizaje.
Cada vez más, este tipo de recursos son más comunes y han necesitado de un tipo de control que se ha establecido mediante las licencias Creative Commons. Todos los autores quieren estar protegidos respecto a los derechos que poseen sobre sus materiales pero que ofrecen la posibilidad de que estos sean compartidos y lleguen a un gran número de personas.
Hacia un nuevo tipo de pedagogía.
La sociedad de la información y sus nuevas formas de comunicación y educación nos lleva hacia un nuevo modelo pedagógico: la pedagogía de la abundancia.
En épocas anteriores a la revolución digital, se hablaba de lo que conocemos como la “pedagogía de la escasez” marcada, principalmente por la escasez de recursos pedagógicos ante la demanda de los educandos. La llegada de la red, supone una apertura de los recursos que lleva a un nuevo tipo de pedagogía donde los recursos son “casi” infinitos y donde los educandos encuentran una fuente incesante de recursos donde saciar su sed de conocimiento y creatividad.
Según palabras de Eric Schmidt, director de google hasta 2001 (como se cita en Bautista 2017) en dos días se produce mayor cantidad de datos e información de la que se produjo desde el inicio de nuestra historia hasta el año 2003, siendo mucha parte de esta información producida por los usuarios.
Pero esta suposición base, no es la única en la que sea apoya la pedagogía de la abundancia, podemos definir las siguientes:
Contenidos gratuitos
Abundancia de contenidos
Contenido variado
Se basa en lo social
Tiene una base de datos
Los participantes crean contenido
La conectividad
La conectividad: El aprendizaje conectado.
Como se destaca en el apartado anterior, la conectividad es una de las suposiciones de la pedagogía de la abundancia que tiene su reflejo en lo que conocemos como aprendizaje conectado.
El aprendizaje conectado se basa en la integración del interés personal, las relaciones con los demás educandos y los logros en las distintas áreas que componen el aprendizaje.
Su sustento principal es la abundancia de información y la comunicación a través de la red, siendo la creación de contenido y el aprendizaje colectivo los resultados más relevantes de este tipo de aprendizaje.
Los MOOC
Uno de los primeros resultados tangibles de todo lo anterior son la creación de las plataformas MOOC (Massive Online Open Courses), cursos a distancia que son accesibles para cualquier persona a través de internet, donde no suele haber límites de participantes y donde la creación de una comunidad tanto para estudiantes como para alumnos es una de sus bases.
CASO DE ESTUDIO
El proyecto LRNG
Partiendo de teoría anterior surgen distintas iniciativas que se unen a este avance de la educación actual, dentro de ella encontramos el proyecto LRNG.
El proyecto LRNG se basa en un modelo que busca ofrecer respuestas a las necesidades del mundo laboral actual, a través de un modelo de enseñanza colaborativo que ofrece a los estudiantes oportunidades de aprendizaje mediante itinerarios personalizados que den a cada uno de ellos lo que necesiten para su futuro desarrollo profesional y personal.
Principales elementos
Learning pathways – Los Itinerarios de Aprendizaje son diversas vías de formación que permiten al estudiante a agrupar contenidos y objetivos según su criterio personal de forma que éstos se sientan realizados y vean satisfechas sus necesidades respecto a uno o varios campos de interés.
Learning playlist – Las listas de actividades de aprendizaje consisten en una serie de actividades centradas en contenidos específicos, las cuales se adaptan a las necesidades de los estudiantes, de este modo se realiza una enseñanza individualizada donde el alumno tiene el control en distintos aspectos: la modalidad, el ritmo y la ruta que quiere seguir para obtener los objetivos planteados.
Badges – Las insignias digitales son reconocimientos o credenciales que señalan que alguien ha conseguido un logro o un mérito, en el caso de la plataforma LNRG se obtienen cuando finalizan una playlist y sirven para reconocer competencias y desbloquear oportunidades como becas.
Diseño de una experiencia
Para acercarnos de forma más práctica a la teoría expuesta hasta este punto, nos encontramos ante el diseño de una experiencia de aprendizaje que pudiese ser introducida en la plataforma LNRG.
En el diseño de la misma tendremos en cuenta tres contextos educativos:
Formal: Es aquella que es reglada, planificada e intencionada y se suele producir en centros de enseñanza controlados por las administraciones.
No Formal: Es intencionada y planificada pero no suele encontrarse dentro de instituciones pertenecientes al control de las administraciones.
Informal: Esta formación se produce de forma casual, sin planificación, no suele vincularse a entidades educativas. Se produce en el ámbito de lo cotidiano, del profesional o de las relaciones sociales.
ACTIVIDADES DE APRENDIZAJE (PLAYLIST)
Playlist
Actividades en distintos contextos
1. Hablar en público
Video de youtube
Contenidos:
Vocalización
Expresiones cotidianas
El lenguaje no verbal
La imagen personal.
Sesión con couching vía videollamada.
Clase de teoría de la comunicación online.
1. Inglés básico
Aprendizaje con CD
Contenidos:
Comprensión auditiva de frases comunes.
Comprensión escrita de frases comunes.
Expresión de frases comunes.
Presentación.
Club de idiomas erasmus via Skype.
Clase inglés Cambridge
3. Baile moderno
Tutorial Vimeo
Contenidos:
Pasos básicos de salsa
Pasos básicos de zumba
Pasos básicos de hiphop
Taller de baile vecinal organizado a través de Medium.
Escuela de danza online.
4. Planificación de actividades
Foros educativos
Contenidos:
Cómo crear un horario.
Distribución de actividades.
Distribución de personal.
Actividades de asociación cultural a través de Facebook.
Clase en curso del SEPE online.
5. El proceso ambiental
Fan page asociación medioambiente en Facebook.
Contenidos:
Animales en peligro de extinción.
Cómo mantener el entorno.
Energías renovables.
Colaboración en una asociación en sus foros y página web.
Curso de verano de la universidad online.
Manualidades de reciclado
Canal de youtube
Contenidos:
Como usar el papel reciclado.
Técnicas de pintura en vidrio.
Manejo de latas de aluminio.
Actividades día mundial reciclaje organizadas a través de plataforma colaborativa.
Asignatura Educación Ambiental online.
ITINERARIOS
Animación hotel
Inglés básico
Hablar en público
Baile moderno
Planificación de actividades
Animación tiempo libre
Manualidades de reciclado
Hablar en público
Baile moderno
Planificación de actividades
Educador para el medio ambiente
El proceso ambiental
Hablar en público
Manualidades de reciclado
Planificación de actividades
BADGE
Respecto a las playlist planteadas podríamos considerar qué:
Superada la Playlist 1 _ Comunicador nivel 1.
Superada la Playlist 2 _ Inglés inicial.
Superada la Playlist 3 _ Introducción al baile moderno.
Superada la Playlist 4 _ Organización de actividades de pequeña entidad.
Superada la Playlist 5 _ Iniciación a la educación ambiental.
Superada la Playlist 6 _ Reciclaje artístico nivel 1.
Conclusiones
A pesar de las explicaciones obtenidas en clases y las lecturas realizadas, el concepto que manejamos de playlist aún me genera cierta duda respecto a si hablamos de actividades y contenidos de forma diferencial, por ello el trabajo realizado ha sido costoso y dudoso.
Por otro lado, creo que aún las empresas y las entidades educativas pueden ser reticentes al uso de esta metodología para certificar la adquisición de ciertas habilidades, al menos en nuestro país.
Es una metodología interesante que podría ser aplicada a ámbitos educativos formales, en cursos de educación primaria y secundaria, de forma que se consiguiese una mayor motivación en la adquisición de contenidos.
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