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ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE CONECTADO

Curso 2021/2022/Subject's code23301576

ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE CONECTADO

NAME SUBJECT ANALÍTICA DEL APRENDIZAJE CONECTADO
CODE 23301576
SESSION 2021/2022
DEGREE IN WHICH IT IS OFFERED MÁSTER UNIVERSITARIO EN COMUNICACIÓN Y EDUCACIÓN EN LA RED
TYPE CONTENIDOS
ECTS 5
HOURS 125.0
PERIOD SEMESTRE  2
OFFER LANGUAGES CASTELLANO

PRESENTACIÓN Y CONTEXTUALIZACIÓN

Presentación y contextualización de la asignatura

Los procesos relacionados con la enseñanza y el aprendizaje que suceden en espacios digitales generan una enorme cantidad de datos. Se trata de una información muy valiosa que se puede utilizar para enriquecer prácticas educativas y mejorar la comprensión de la enseñanza mediada digitalmente. Para gestionar adecuadamente esa información se necesitan herramientas conceptuales y metodológicas que respondan al planteamiento de la educación basada en datos. En esta asignatura se estudia el amplio campo de la analítica del aprendizaje, tomando como referencia el enfoque de la educación conectada y aplicando los análisis tanto en la educación abierta en Internet —por ejemplo, en la enseñanza a través de plataformas de vídeos, en redes sociales, MOOCs, etc.— como en los cursos institucionales —como asignaturas, cursos de capacitación profesional, enseñanza escolar, etc.—. El objetivo es dotar a los profesionales de la educación de una serie de competencias que les permitan participar en el diseño, aplicación y evaluación de proyectos de enseñanza basada en datos en un sentido amplio, lo que incluye la gestión de la información digital disponible y su utilización para mejorar la calidad de la educación.
La asignatura se plantea desde una doble perspectiva, teórica y aplicada. La primera parte consiste en una aproximación teórica y multidimensional al fenómeno de los datos masivos. A continuación se pone el foco en el aprendizaje conectado. Esa teoría explica el aprendizaje como el resultado de la variedad de prácticas sociales que suceden en los espacios físicos y digitales, tanto formales como no formales, y de la interacción entre los aprendices y los recursos educativos disponibles en esos espacios. La traza de esas prácticas ofrece multitud de datos con los que se puede estudiar en profundidad las condiciones que propician la adquisición de nuevos conocimientos.
La segunda parte de la asignatura se centran en el campo de la analítica del aprendizaje, en este caso desde una aproximación eminentemente práctica. La analítica del aprendizaje es la disciplina que se dedica específicamente a la gestión, análisis y búsqueda de soluciones a partir de los datos digitales que se procesan durante el ciclo de enseñanza y aprendizaje. Dada la amplitud de este campo, su explicación y dominio están entre los principales objetivos de la asignatura. La analítica del aprendizaje se aplicará para investigar situaciones de enseñanza abierta en Internet, y también casos de cursos alojados en plataformas digitales cerradas.

A lo largo de la exposición de los contenidos y en paralelo a los mismos se verán las cuestiones éticas referentes a las aplicaciones prácticas o de investigación de los datos.

Esta asignatura se encuentra enmarcada en el subprograma de educación digital. Es de carácter obligatorio, de 5 créditos ECTS y se imparte en el segundo semestre.

Las competencias de esta asignatura se pueden consultar en la guía del máster.

Objetivos de aprendizaje y competencias (¿Qué va a aprender el estudiante?, ¿Qué va a ser capaz de hacer cuando acabe la asignatura?)

  1. Conocer las bases de la adquisición de conocimientos en espacios mediados digitalmente desde el enfoque del aprendizaje conectado.
  2. Conocer la diversidad de datos que se generan en los procesos de enseñanza y aprendizaje mediados digitalmente.
  3. Examinar desde el campo de la analítica del aprendizaje las formas en que los datos de los estudiantes se pueden utilizar para abordar diversas inquietudes académicas de los estudiantes y las demandas institucionales.
  4. Recolectar y analizar sistemáticamente los datos de los estudiantes en situaciones de aprendizaje abierto en Internet y en el espacio acotado de un curso digital.
  5. Utilizar el enfoque del análisis predictivo como un medio para diseñar modelos analíticos, aprender de los resultados y diseñar intervenciones educativas basadas en datos.
  6. Conocer las consideraciones legales y éticas (por ejemplo, discriminación, privacidad, seguridad y transparencia) a tener en cuenta en la gestión de datos digitales.