Información relativa a formación profesional.

martes, 7 de mayo de 2019

Modulo 1 Data & Civil Rights

                        

                          La educación basada en datos

El texto a analizar, es la trascripción de la primera conferencia anual sobre Datos y Derechos Civiles el 30 de octubre de 2014 en el Newseum en Washington, DC, en el Instituto de Investigación de Datos y Sociedad , donde se enfatiza la opinión de muchos reformadores de la educación  que ven la difusión de los datos de los estudiantes, el análisis predictivo, las herramientas de procesamiento y la instrucción basada en la tecnología como la clave para el futuro de la educación y un medio para fomentar las oportunidades, la equidad en la educación dentro del sistema educativo americano, se crea un debate o una discusión generalizada, en torno a la reforma educativa en la que no se tiene claro a quién beneficia y costos potenciales del uso de datos en la reforma educativa, a quien beneficia las reformas educativas.
En los Estados Unidos en el año  1954 la Corte Suprema de Estados Unidos declaró la segregación racial, inconstitucional en las escuelas públicas, cerrándose de esta manera una batalla judicial de 50 años de lucha por los derechos de la gran mayoría de los estudiantes negros y blancos, que estudian separados. Durante la conferencia en el Instituto de Investigación de Datos y Sociedad donde se celebró la conferencia anual sobre Datos y Derechos Civiles el 30 de octubre, teniendo en cuenta que la educación es uno de los mecanismos donde se crea igualdad y equidad, se plantea que tras seis décadas transcurridas desde que la Corte Suprema declaró la segregación racial inconstitucional en Consejo de Educación de Brown v. los Estados Unidos aunque han avanzado mucho, la injusticia racial todavía existe en el sistema educativo público. Continúa aislamiento racial,  la inequidad en los recursos entre las escuelas principalmente blancas y principalmente las minorías, y la desigualdad en el trato que reciben los estudiantes de minorías raciales dentro de las escuelas socava el desarrollo económico, social y político.
Muchos reformadores defiende la postura que la difusión de datos de los estudiantes, análisis predictivo, procesamiento herramientas, y la instrucción basada en la tecnología como la clave para el futuro de la educación y un medio para promover Oportunidad y equidad en la educación generando con ello un debate en torno a quien se beneficia del uso masivo de datos de los estudiantes y su posterior difusión.

Antecedentes: La discriminación en la educación

Teniendo en cuenta como menciona (Ferguson, Domhoff, Block y otros 2014) y otros han sostenido durante mucho tiempo que los “grandes inversores” o élites empresariales dominan la elaboración de las políticas públicas y las agendas de los partidos Republicano y los partidos democráticos en los Estados Unidos.
Los principales temas y preocupaciones de derechos civiles en la educación de los Estados Unidos los podemos englobar en las diferencias encontradas en:
·         las tasas de graduación escolar, entre los estudiantes blancos y negros, donde nos encontramos con las minorías étnicas y raciales,  se han estancado en aproximadamente el 60%, quedando por detrás de la tasa del 83% para Estudiantes blancos  y las escuelas de alta pobreza tienen tasas de graduación aún más bajas: 50% para las negras estudiantes.
·         Desafíos para el éxito universitario: debido a dificultades económicas y falta de educación académica de la gran mayoría de alumnado negro con respecto de los blancos, debido a dificultades económicas y falta de educación académica,  preparación,56% de los estudiantes negros y el 64% de los graduados latinos de secundaria, el 72% de los graduados blancos, en grados de cuatro años, solo el 20% de los estudiantes negros se graduaron en los cuatro años, menos de la mitad de la tasa (41%) de estudiantes blancos.
·         Segregación: en el 2010, el 74.1% de los estudiantes negros y el 79.1 de los estudiantes latinos asistieron escuelas de mayoría minoritaria. Entre 1980 y 2009, el número de estudiantes negros fue de 90% segregadas, aumentó de 33.2% a 38.1%. los el número de estudiantes latinos que asisten a estas escuelas aumentó de 28.8% a 43.1%.
·         Falta de recursos escolares: las dotaciones escolares son más bajas y el profesorado fuera de su especialidad.
·         Disciplina escolar desigual: las escuelas castigan desproporcionadamente a los estudiantes de minorías raciales  en suspensión y expulsión, incluso en las escuelas donde existen más estudiantes blancos, los estudiantes negros reciben los castigos más severos.




En la actualidad: Educación basada en datos
Cleveland mantiene la segregación por razas en una parte de su territorio donde conviven, separadas convenientemente, cuatro escuelas. En dos de ellas estudian alumnos blancos y en otras dos alumnos negros  de esta forma y casi en la actualidad,(2017) un tribunal federal ordenó a las autoridades escolares de la localidad de Cleveland, en el estado de Mississippi, fusionar sus escuelas secundarias para poner fin a la segregación racial. Que con las reformas educativas basadas en la recogida masiva de datos, se tiende a la educación individualizada, y a una mayor posibilidad de acercar las políticas educativas y las instituciones hacia la inclusión de todo el alumnado desde su propia evaluación y análisis.
En un estudio realizado sobre la sociedad americana presenta grandes desigualdades desde un punto de vista social y económico. Un estudio refleja que el 20% de la población más rica del país controla casi el 80% de la riqueza total. Esta brecha económica se refleja en el acceso desigual a la educación, todo esto sin tener en cuenta la raza ni el color de la piel de los estudiantes (Benjamin . Page . Bartels, y Seawright 2013).
Con la intención de mejorar esta brecha educativa y el acceso a la educación, nos encontramos con reformas educativas basadas en datos,  teniendo en cuenta que históricamente, ha sido difícil estudiar aspectos específicos de las experiencias de aprendizaje del alumnado, mientras que los impactos concretos de las diferencias individuales han sido un estándar que han mermado las estadísticas y  los métodos tradicionales de aprendizaje han hecho la medición un reto, de esta forma los datos masivos de los estudiantes se han utilizado para disponer de una educación personalizada, y adaptada a las necesidades de los estudiantes en Estados Unidos, pero nos encontramos con detractores que piensa a ¿quién benefician estos datos?
A un sistema bien adaptado, donde los programas de tutoría como KhanAcademy proporcionan instrucción complementaria a través de medios digitales donde acompañan los cursos en línea abiertos masivos (MOOC) son generalmente sistemas de distribución a gran escala, donde el alumnado, a través de los MOOC es gratuito y de acceso abierto, teóricamente permite a cualquier persona con acceso a Internet obtener Educación de alta calidad y aprender a su propio ritmo.
Según Alarcon y otros (2014), “Las instituciones educativas ahora usan técnicas de big data para reclutar e inscribir estudiantes. Uso de datos La analítica también se ha entrelazado con cuestiones de acceso a tecnologías de educación superior, incluida la identificación y el reclutamiento de minorías marginadas”

Conclusiones

La educación es un derecho fundamental y todos los deben deberían de tener las mismas oportunidades de acceso a una educación de calidad. Pero cuando se utilizan tus datos con la promesa de mejorar la educación, ¿no es otra forma de segregación? Está claro que los que tienen el conocimiento, tienen el poder
Si bien el sistema educativo norteamericano responde a las exigencias mínimas de formación, es fundamental aumentar la conciencia pública sobre esta brecha económica existente y reducir su impacto, de manera que no se perjudique a las generaciones futuras. Para atenuar estar diferencias, es necesario que el país realice modificaciones en su sistema educativo, de manera que se pueda ofrecer mejores oportunidades de acceso, en condiciones de igualdad a todos los estudiantes, que al fin y al cabo son el futuro de la economía.


Referencias
Alarcon, A., Zeide, E., Rosenblat, A., Wikelius, K., boyd, d., Peña, S. & . C. (2014). Data & Civil Rights: Education Primer. Data & Civil Rights Conference.

Celis-Giraldo, J. (2009). Las acciones afirmativas en educación superior: el caso de los Estados Unidos. Educación y Educadores, 12 (2), 103-117.
JOSÉ LUIS MARTÍNEZ LÓPEZ-MUÑIZ Revista Española de Derecho Constitucional. No. 93 (septiembre / diciembre 2011), pp. 65-106
Benjamin I. Page, Larry M. Bartels, Jason Seawright. La democracia y las preferencias políticas de los estadounidenses ricos. Perspectivas sobre la política. Prensa de la Universidad de Cambridge. Mar 19, 2013 Disponible: http://faculty.wcas.northwestern.edu/~jnd260/cab/CAB2012%20-%20Page1.pdf
Hajzmanova. I . (julio 7, 2015). La educación en Estados Unidos: un acceso desigual. Humaniun. Recuperado de htpp://http://www.humanium.org/es/la-educacion-en-estados-unidos-un-acceso-desigual/

jueves, 2 de mayo de 2019

Actividad 3 --- Ética y privacidad


               "Actividad 3 — Ética y privacidad"


El pasado 25 de mayo entró en vigor el nuevo Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), legislación que se aplicará a los 28 países de la Unión Europea. La  normativa sustituye a la actual Ley Orgánica de Protección de Datos, que sigue en vigor en todo aquello que no contradiga al RGPD, mientras no se apruebe el Proyecto de Ley que actualmente se debate en el Congreso de los Diputados. En concreto, esta norma afecta tanto a empresas privadas como a Administraciones Públicas: la escuela, los institutos y la educación a distancia, además de los cursos online, se encuentra entre esos ámbitos y, por tanto, deberá adaptarse a la nueva norma.

Hay que tener en cuenta que en las plataformas educativas, disponen no sólo de datos de carácter personal de sus trabajadores y proveedores sino también de sus estudiantes (fotografías, documentación personal, evaluaciones, expedientes…), y en algunos casos, incluso, se manejan datos de categorías especiales que por sus características exigen un control más estricto.

Para facilitar información sobre todo lo relacionado con el tratamiento de datos de carácter personal en los centros docentes, la Agencia Española de Protección de Datos (AEPD) ha actualizado su Guía para centros educativos, donde las plataformas educativas quedan reflejadas, es obligación de cada docente conocer y respetar todas y cada una de ellas.

De manera simplificada, aclararemos algunos términos básicos:

¿Qué se entiende por tratamiento de datos? La recogida de los datos de los alumnos y de sus padres al inicio del curso escolar es un ejemplo claro de tratamiento de datos de carácter personal. Igualmente lo es el mantenimiento y la actualización del expediente del alumno y su transmisión a un nuevo centro en caso de traslado, así como la captación y grabación de imágenes a través de sistemas de video vigilancia.

¿Quién es el responsable del tratamiento de datos? El responsable del tratamiento es la persona física o jurídica, pública o privada, que decide sobre la finalidad, contenido y uso del mismo, bien por decisión directa o porque así le viene impuesto por una norma legal. Cuando se trate de centros educativos públicos, el responsable del tratamiento será normalmente la Administración pública correspondiente: la Consejería de la Comunidad Autónoma competente en materia educativa, salvo para los centros de Ceuta y Melilla o los centros en el exterior titularidad del Estado dependientes del Ministerio de Educación Cultura y Deporte. Cuando se trata de centros concertados y privados los responsables del tratamiento de los datos serán los propios centros.

¿Quién es el encargado del tratamiento de datos? En este caso como indica en el apartado anterior, el encargado puede ser el responsable o bien contratar el servicio de manera externa, de esta forma el encargado será dicha empresa.

¿Qué significa el deber de secreto? Todas las personas que tengan acceso a datos de carácter personal están obligadas a guardar secreto sobre los mismos. Este deber de secreto es esencial para garantizar el derecho fundamental a la protección de datos y es de obligado cumplimiento para todas las personas que presten sus servicios en los centros y Administraciones educativas docentes, personal administrativo o de servicios auxiliares, en relación con los datos de carácter personal a los que accedan.

Nos encontramos en el apartado de la protección de datos en las plataformas educativas:

¿Quién es el responsable del tratamiento de los datos personales de los alumnos en las plataformas educativas? Los centros o las Administraciones educativas, que son los que suscriben el contrato de prestación de servicios con las empresas titulares de las plataformas educativas, que actúan como encargadas del tratamiento.

En el apartado “d” de dicha guía también podemos consultar el tratamiento de datos en Internet

·         Utilización de Plataformas Educativas
·         Publicación de datos en la web de los centros
·         Publicación de datos en redes sociales

 Tras todo lo mencionado con respecto a los datos, tenemos los datos masivos, los cuales deben de ser tratados de la misma forma, teniendo en cuenta la ética antes mencionada.

Como bien menciona Domínguez. D (2018) en los que asegura:
  1.  Asegurar que los datos estén completos y que sean de la calidad suficiente para responder preguntas específicas.
  2. Asegurar que los datos sean interpretados con precisión.
  3.  Asegurar que los estudiantes y el personal son conscientes de que sus datos se usarán para el análisis predictivo.
  4. Garantizar la privacidad de los datos.
  5. Vigilar la seguridad de los datos.


Referencias

- Domínguez Figaredo, Daniel, Big Data, analítica del aprendizaje y educación basada en datos (Big Data, Learning Analytics & Data-driven Education) (February 15, 2018). Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=3124369 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3124369

Módulo 3. Metodología del servicio de datos


Módulo 3. Analítica del aprendizaje en plataformas cerradas                  Caso práctico — Analítica de aprendizaje

                                     "Actividad 3 — Metodología del servicio de datos"

Fuente: Propia
Introducción
La metodología que se utilizará para la recogida de datos, será el método predictivo basada en un análisis de datos, que estarán distribuidos en un 'pack' que incluiría consultoría integral, instalación del 'software' (con la tecnología en la nube), mantenimiento y, además, una serie de servicios extras entre los que destacaría el de analítica de datos.
En una entrevista con Bill Moyers en 1988, el escritor de ciencia ficción Isaac Asimov describió el potencial para que los ordenadores catalizan una revolución en el aprendizaje. Describió cómo en el pasado, las familias adineradas que podían permitirse tutores individuales para sus hijos, lo que permite experiencias de aprendizaje adaptadas a sus necesidades del niño, guiado por un mentor experimentado.
  1. Enfoque del servicio:

Nuestra empresa en la búsqueda de una educación personalizada a escala masiva sigue impulsando una serie de tecnologías actuales en el análisis como pueden ser, las herramientas predictivas se usarán  con cuidado de la siguiente manera:
  •  Sistemas de alerta temprana
  • Sistemas de recomendación
  • Tecnologías adaptativas
  • Gestión de matrícula.

Teniendo en cuenta, el diseño de nuestros cursos, para todo lo cual existiría un guía de todo el proceso PM, además del guía del proceso de enseñanza aprendizaje.
El proceso donde se desarrolla la analítica predictiva se aplicará en todos los casos, a tenor de una educación personalizada, por no decir a la carta, pues una educación personalizada, garantiza la consecución delos objetivos de aprendizaje.

       2. Objetivos propuestos:

Analizar los datos del curso como pueden ser el aumento de las matriculas, en todos los cursos.
Identificar tempranamente de las necesidades educativas del alumnado potencial.
Evaluar los momentos clave donde los estudiantes pueden tener problemas
Diseñar una intervención basada en el asesoramiento de los casos problemáticos
Conseguir una tasa de abandono cero, teniendo en cuenta la metodología y la analítica predictiva diseñada para ese fin, adaptación del material de estudio personalizado.
Detectar las necesidades de formación del alumnado, para la realización de otros cursos.
Mejorar la conectividad en diferentes dispositivos.

           3.  Líneas de acción del servicio:
  •  Una vez analizados los datos del curso se mejorará la información del curso con el fin de aumentar el número de matrículas.
  •  Se atenderá a la diversidad fomentando las capacidades individuales, garantizando la igualdad de oportunidades y estableciendo las medidas organizativas y curriculares precisas.
  • Se continuará con el uso de las nuevas tecnologías y se incorporarán metodologías cooperativas e innovadoras a las dinámicas de clases, fomentando una enseñanza activa, dinámica y motivadora.
  • Se fomentaran las innovaciones educativas, lo que implicará ser receptivos con los nuevos proyectos pedagógicos, priorizando los comunes, compartiendo las experiencias, facilitando y fomentando la formación del profesorado y  utilizando la auto-evaluación como instrumento de análisis.
  • Se potenciará la atención personalizada en las diferentes áreas y ámbitos de trabajo, mejorando el freed-back inmediato.
  •  Se mejorará la plataforma educativa para ser usada en diferentes dispositivos, con el fin de mejorar la conectividad.

       4. Anexo  “supuesto práctico de intervención”
  • La plataforma educativa, proporcionada para la implementación de los curso está dotada de diferentes aplicaciones, para mejorar la conectividad y que el alumnado puede conectarse desde diferentes dispositivos, con el fin de mejorar la accesibilidad.
  • Se utilizarán los datos masivos, para detectar a priori las necesidades formativas del alumnado, con el fin de adecuarlos a sus necesidades reales.
  • Se formará al profesorado en pedagogías innovadoras, con el fin de mejorar la línea de detección de necesidades.
  • Se instalarán sistemas de alarma en los momentos claves, como pueden ser, la no presentación del alumnado, para comunicar mensajes de motivación, para animar en el comienzo del curso,  también en las entregas de tareas con el fin de fomentar su resolución.
  • Se contará con freed-back inmediato, en la entrega de todas las tareas, para mejorar la motivación.
  • Se mantendrá una relación de cooperación entre todos los integrante del curso con el fin de mejorar el acompañamiento.
  • La metodología será activa, y adaptada a las necesidades formativas de todo el alumnado.
  • Los contenidos del curso, se presentarán en diferentes formatos, con el fin de mejorar la compatibilidad.


CAPTURA DE DATOS


Módulo 3. Analítica del aprendizaje en plataformas cerradas Caso práctico — Analítica de aprendizaje

Fuente: Propia

                                                               

                                         "Actividad 3 — Captura de datos" 

                                            "Actividad 3 — Captura de datos"

Con el fin de mejorar la participación de alumnado en los cursos 'online' debemos de tener en cuenta los momentos clave para la recogida de información, con el fin de mejorar en la participación por parte del alumnado, además de anticiparnos a los casos de abandono que nos podamos encontrar, debemos de tener en cuenta que un curso debe de dar respuesta a lo que el alumnado está demandando, de esta manera el alumnado comenzará en curso motivado en su aprendizaje.
Para de esta manera pasar una vez da comienzo el curso a  identificar, esos momentos clave con el fin de mejorar nuestro trabajo analítico predictivo:

1.       La primera conexión: teniendo en cuenta la fecha de comienzo del curso, cuando se produce la primera conexión o toma de contacto del alumnado con el curso, esta debe de producirse durante la primera semana, tras la presentación del curso y con la intención de mejorar la iteración el profesor debe de presentase en el curso y hacer llegar por diferentes vías esta presentación.
Si el alumnado presenta problemas de conexión o incompatibilidades con los documentos, estos deben de presentarse en diferentes formatos, con el fin de mejorar la interacción del estudiante.
2.       Apartado de preguntas frecuentes: para que el alumnado se sienta seguro, y perciba que otras personas han tenido las mismas preguntas.
3.       Presentación en el curso: habilitación de un foro de presentaciones con el fin de que el alumnado, tenga un contacto rápido y fácil con la plataforma de trabajo, este debe de estar alojado dentro de una interface del curso, atractiva y con claras referencias al tema de trabajo del curso.
4.        Entrega de la primera tarea: realizar un freed-back inmediato si la entrega no se produce en tiempo indicado, intentando solucionar los problemas encontrados, con el fin de mejorar las futuras interacciones.
5.       Movilidad de la plataforma formativa en diferentes dispositivos: con el fin de mejorar la conectividad en la realización de las actividades.
6.       Encuestas de satisfacción en la realización de cada tarea: o también realizar algún comentario en los foros de los compañeros de las dificultades encontradas en la realización de esta con el fin de mejorar la comunicación entre los diferentes integrantes del curso y la recogida de información recogida en cada tarea.
7.       Programación de un freed-back: o retroalimentación al término de cada tarea, o en los momentos de no resolución,  dando la posibilidad de diferentes intentos.

En la analítica de datos se debe de tener en cuenta, desde el primer momento, que nos encontramos, con alumnado diferente y con diferentes ritmos de trabajo y de aprendizaje, por esta razón es necesario marca los diferentes ritmos.
Las plataforma o los cursos online, deben de tener diferentes opciones en la comunicación, con el fin de mejorar la interacción entre alumnado y guía del proceso de enseñanza aprendizaje, para de esta forma, la comunicación sea inmediata y no se comentan falos que puedan dificultad el proceso de enseñanza aprendizaje.
En un curso a distancia, el acompañamiento debe ser imprescindible, además del profesorado se debe de favorecer la comunicación con el resto de alumnado, para se sirvan en todo momento de acompañantes, favoreciendo para ello la creación de foros de acompañamiento entre compañeros.

Referencias.
-Elish, MC y boyd, danah, Situating Methods in the Magic of Big Data e Inteligencia Artificial (20 de septiembre de 2017). Monografías de la comunicación, de próxima aparición. Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=3040201
- Escuelas de negocio digitales: Comparativa Harvard Business School vs. The Wharton School, http://goo.gl/WqNE7Y.
-Lectura y análisis del siguiente caso de estudio: Modelos innovadores de enseñanza masiva abierta, https://docs.google.com/document/d/1dURjaXUWZ8NA8h9LaJay_U_T8VdO-ahNV40Nf_X8cKA/edit?usp=sharing

Módulo 3. Analítica del aprendizaje en plataformas cerradas

Módulo 3. Analítica del aprendizaje en plataformas cerradas

Caso práctico — Analítica de aprendizaje

 "Actividad 3 — Plan de análisis predictivo" 


Teniendo en cuenta los objetivos tratados, a través del marco estratégico de educación y formación, los países de la UE han establecido cuatro objetivos comunes de aquí a 2020:
  • Hacer del aprendizaje permanente y de la movilidad una realidad.
  • Mejorar la calidad y eficiencia de la educación y la formación.
  • Fomentar la igualdad, la cohesión social y la ciudadanía activa.
  • Incrementar la creatividad y la innovación, incluido el espíritu empresarial, en todos los niveles de la educación y la formación.
Con el fin de mejorar la formación permanente a lo largo de la vida y los objetivos del milenium, nuestra empresa, quiere ofrecen una formación personalizada para cada alumno en particular, con el fin de mejorar la igualdad y la cohesión social y crear una ciudadanía activa, tratamos de llevar a cabo, esta labor, contando con una oferta educativa muy completa con respecto a cursos de formación integrales. Además la empresa cuenta con una analítica predictiva, con el fin de mejorar los resultados del alumnado y evitar el abandono temprano de nuestros cursos.
La empresa realiza analítica de datos comenzando con una analítica descriptiva, de donde se deduce, el abandono de parte del alumnado de algunos cursos, además de una falta de interés, en algunos de ellos, para después pasar a una analítica de diagnóstico, para llegar a la pregunta ¿por qué ocurre esto?
En la siguiente foto se puede visualizar la forma de actuar, con el fin de mejorar los resultados de los estudiantes, para la mejora de una educación personalizada.

Fuente : Propia

Teniendo en cuenta que al método más adecuado para  nuestro análisis predictivo es el de Ekowo & Palmer, será el que utilizaremos para realizarlo, Además por un lado se diseñarán y establecerá los objetivos a lograr y en segundo lugar identificarán las metodologías, junto con los indicadores de logro que se necesitaran para completar el proceso, además de  las herramientas predictivas se pueden usar con cuidado de las siguientes maneras: Sistemas de alerta temprana, sistemas de recomendación, tecnologías adaptativas, gestión de matrícula.

Objetivos a lograr & Analítica predictiva

  • ·         Mejorar de la conectividad de todo el alumnado.
  • ·         Identificar al alumnado con dificultades.
  • ·         Diseñar recursos adaptados a las diferentes necesidades.
  • ·         Analizar todos los recursos.
  • ·         Mejorar la participación y la consecución de los objetivos.
  • ·         Conseguir un número aceptable de matrículas.

Con la intención de conseguir los objetivos, mencionados se diseñan las pertinentes preguntas para su resolución, teniendo en cuenta que para objetivo se ha formulado diferentes preguntas:

  • ·         ¿la conectividad se consigue en todos los dispositivos? ¿la conectividad es completa?¿el alumnado puede visualizar de la misma forma todos los recursos en los diferentes dispositivos?
  • ·         ¿se han realizado pruebas del nivel de conocimientos sugeridos para la realización del curso? ¿la motivación del alumnado es la que se requiere para este curso? ¿es este el curso que ha elegido en primera opción?
  • ·         ¿los recursos diseñados en el curso se han adaptado a las necesidades de concreta de aprendizaje de todo el alumnado?
  • ·         ¿los recursos educativos diseñados,  se corresponden de con los objetivos de aprendizaje? ¿se ha mejorado la participación? ¿se ha suprimido el abandono?


Teniendo en cuenta los objetivos desarrollados, además de las preguntas plateadas, para su resolución, y teniendo en cuenta que tendremos que resolver unos indicadores de logro, los cuales para saber si han sido conseguidos o no por el alumnado, debemos de diseñar herramientas o instrumentos para la recogida de información, como pueden ser:

·         Cuestionarios de satisfacción inmediatos: Que se realizará automáticamente después de cada actividad, sencillos y escuetos, como por ejemplo: ¿te ha resultado complicada la actividad realizada? La cual proporcione un feed-back inmediato, con una pregunta abierta, si el resultado ha sido negativo.
·         Recogida de datos: durante todo el curso, utilizando para ello diferentes programas como pueden ser el uso de KPLs, indicador clave o medidor del desempeño.

Indicadores de logro

·         Mejora de la conectividad
·         Se ha identificado al alumnado con dificultades.
·         Los diseños de los recursos han sido adaptados a las diferentes necesidades.
·         Se han analizado todos los recursos, para la consecución de los objetivos.
·         Se ha mejorado la participación y la consecución de los objetivos.
·         Han aumentado el número de matrículas.

Referencias

-Elish, MC y boyd, danah, Situating Methods in the Magic of Big Data e Inteligencia Artificial (20 de septiembre de 2017). Monografías de la comunicación, de próxima aparición. Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=3040201
-https://www.newamerica.org/education-policy/reports/predictive-analytics-in-higher-education/#

Referencias
-Elish, MC y boyd, danah, Situating Methods in the Magic of Big Data e Inteligencia Artificial (20 de septiembre de 2017). Monografías de la comunicación, de próxima aparición. Disponible en SSRN: https://ssrn.com/abstract=3040201

jueves, 4 de abril de 2019

“LRNG APRENDIZAJE CONECTADO”


                                                                   Módulo 2
                     Analítica Del Aprendizaje Conectado

Introducción

¿Qué es LRNG? se concibe como una plataforma socio-técnica. Consiste en una red de agentes que comparten ese enfoque, formada por ciudades, bibliotecas, colegios, universidades, etc (Dominguez Figaredo, 2016), de esta forma se permite a los jóvenes acceder a oportunidades locales y nacionales desde su ordenador, teléfono inteligente o tableta, lo que se ha dado en llamar aprendizaje ubicuo( Desde la  Fundación MacArthur y otros agentes incluidos los ayuntamientos en las ciudades adheridas a la red, se comienza un trabajo que culmina en LRNG, donde los jóvenes persiguen sus intereses con mentores y compañeros, desarrollando nuevas habilidades y hábitos dondequiera que estén, cuando lo deseen.  Pretende ser una vía para favorecer oportunidades para las personas en ciudades de todo el país.
El estudiante es el centro y tiene la posibilidad de establecer conexiones con el fin de personalizar su aprendizaje, puede elegir que quiere y cuando quiere aprender.
Por ahora, los XP vienen en dos tipos, Local y Digital. Los XP locales tienen una hora y un lugar (eventos, talleres, horarios de clubes, etc.) y generalmente ocurren en persona, mientras que los XP digitales generalmente ocurren en línea en cualquier momento.
En la imagen tenemos una manera de conectar el aprendizaje, atreves de las redes sociales.


Fuente: Propia

El papel que tienen los siguientes elementos en el proyecto LRNG:



Learning pathways / Itinerarios de aprendizaje.


Es toda la formación, incluyendo experiencias académicas formales, no formales y aprendizaje en línea, que una persona toma a lo largo de toda su vida. Estos itinerarios parten de los intereses de la persona, pero a lo largo su proceso personal de aprendizajes estos puede ir variando en función de los nuevos intereses o las necesidades que se vayan planteando, en cada momento.
O también, Intereses a seguir:
  • Arte y entretenimiento
  • Carrera y preparación para el trabajo
  • Compromiso cívico y justicia social
  • Hacer y hacer
  • Estilo de diseño
  • Ambiente y Mundo
  • Habilidades para la vida y forma física
  • Ciencia matemática
  • Tecnología e Informática
  • Escritura y Comunicación


Los itinerarios de aprendizaje son; como se puede ver en la lista anterior variada y atractiva, pero como se muestra  en la siguiente foto  están por construir, cada alumno construye su aprendizaje teniendo en cuenta sus, intereses y a su ritmo.
  
Fuente: Propia
      Learning playlist / Lista de actividades de aprendizaje.


Fuente:http://cort.as/-GTNP


Son listas de actividades que los estudiantes deben completar para alcanzar los objetivos de aprendizaje programados. Cada learning playlist complementa las actividades formativas formales y amplían el conocimiento de la realidad de su entorno. Las listas se eligen según los intereses de aprendizaje y reflejan los intereses de cada alumno y además se pueden compartir en diferentes medios como pueden ser, las diferentes redes sociales donde tiene presencia y con sus amigos y su familia.                                                     






Badges / Insignias o certificados.
Son elementos pensados para reflejar el haber superado o adquirido un conocimiento. Los badges emulan la credencial o certificado del mundo offline[1], permitiendo que la educación online sea reconocida con cierto grado de oficialidad y prestigio.
Cuestión 2
Tomando como referencia su propia experiencia, diseñe una ficha que contenga los siguientes elementos:
  1.           Una lista de actividades de aprendizaje online (playlist) para ser realizadas en el ámbito formal, el no-formal y el informal. El ámbito de aplicación puede ser cualquiera de su interés: una organización, un centro educativo, aprendizaje a distancia, un proyecto, etc.
  2.          A partir de esas actividades, proponga al menos dos itinerarios diferentes que permitan logros de aprendizaje parciales dentro de los objetivos y la temática de la secuencia completa.
  3.          Proponga una serie de badges que podrían utilizarse para certificar las habilidades o competencias de aprendizaje adquiridas.



Propuesta de actividad: “creación de un video de procesos de trabajo”
Ámbitos
Todos los ámbitos, se centran en la escuela a nivel docente, y de alumnado, además de ser compartido el realizado por el alumnado, a nivel de redes sociales, pasara a ser parte del aprendizaje informal.

·         formal: Creación de un video institucional, para la formación del alumnado de Formación básica en la familia profesional de imagen personal. En el módulo concreto de estética de manos y pies.
·         no-formal: video realizado sobre la higiene en los procesos de estética de uñas, dentro de un certificado de profesionalidad.
·         informal: crear un video del proceso del esmaltado de uñas para compartirlo en redes sociales.

Actividades
·         Formal: 
1.       Objetivos claros de la etapa, a la que ira destinado, se realizara por profesorado cualificado de la familia profesional de Imagen personal.
2.       Metodología creativa, para que el alumnado pueda visualizar cuales son los procesos, dentro del desarrollo del esmaltado de uñas, de fantasía.    
·         No formal
1.       El alumnado realizará un video del proceso de esmaltado de uñas, teniendo en cuenta, el producto utilizado, así como las condiciones de higiene necesarias para  los proceso
2.       El alumnado coloca el video en la plataforma de formación de un certificado de profesionalidad.
·         Informal
1.       El alumnado realiza un video del esmaltado de uñas.
2.       El alumno comparte el video en redes sociales.

  Badges
                                   

Referencias

Domínguez Figaredo, D. (2016). Aprendizaje conectado: LRNG. Master en Educación y Comunicación La Red, Asignatura Gestión del conocimiento en la red, UNED, materiales de la asignatura, https://docs.google.com/document/d/152WIte6Y_ugk5y0Y1q6bX-JHAOx8RVn4qckFWcJnI_0/edit?usp=sharing







[1] Offline es la condición opuesta de online, es decir no estar conectado/logueado, fuera de línea (en red), retirado (off-) de la red.

viernes, 15 de marzo de 2019

Datos y derechos civiles: Manual de educación



          Datos y derechos civiles: Manual de educación


                       Data & Civil Rights: Education Primer




       El texto a analizar, es la trascripción de la primera conferencia anual sobre Datos y Derechos Civiles el 30 de octubre de 2014 en el Newseum en Washington, DC, en el Instituto de Investigación de Datos y Sociedad , donde se enfatiza la opinión de muchos reformadores de la educación  que ven la difusión de los datos de los estudiantes, el análisis predictivo, las herramientas de procesamiento y la instrucción basada en la tecnología como la clave para el futuro de la educación y un medio para fomentar las oportunidades, la equidad en la educación dentro del sistema educativo americano, se crea un debate o una discusión generalizada, en torno a la reforma educativa en la que no se tiene claro a quién beneficia y costos potenciales del uso de datos en la reforma educativa, a quien beneficia las reformas educativas.
En los Estados Unidos en el año  1954 la Corte Suprema de Estados Unidos declaró la segregación racial, inconstitucional en las escuelas públicas, cerrándose de esta manera una batalla judicial de 50 años de lucha por los derechos de la gran mayoría de los estudiantes negros y blancos, que estudian separados. Durante la conferencia en el Instituto de Investigación de Datos y Sociedad donde se celebró la conferencia anual sobre Datos y Derechos Civiles el 30 de octubre, teniendo en cuenta que la educación es uno de los mecanismos donde se crea igualdad y equidad, se plantea que tras seis décadas transcurridas desde que la Corte Suprema declaró la segregación racial inconstitucional en Consejo de Educación de Brown v. los Estados Unidos aunque han avanzado mucho, la injusticia racial todavía existe en el sistema educativo público. Continúa aislamiento racial,  la inequidad en los recursos entre las escuelas principalmente blancas y principalmente las minorías, y la desigualdad en el trato que reciben los estudiantes de minorías raciales dentro de las escuelas socava el desarrollo económico, social y político.
Muchos reformadores defiende la postura que la difusión de datos de los estudiantes, análisis predictivo, procesamiento herramientas, y la instrucción basada en la tecnología como la clave para el futuro de la educación y un medio para promover Oportunidad y equidad en la educación generando con ello un debate en torno a quien se beneficia del uso masivo de datos de los estudiantes y su posterior difusión.

Antecedentes: La discriminación en la educación

Teniendo en cuenta como menciona (Ferguson, Domhoff, Block y otros 2014) y otros han sostenido durante mucho tiempo que los “grandes inversores” o élites empresariales dominan la elaboración de las políticas públicas y las agendas de los partidos Republicano y los partidos democráticos en los Estados Unidos.
Los principales temas y preocupaciones de derechos civiles en la educación de los Estados Unidos los podemos englobar en las diferencias encontradas en:
·       las tasas de graduación escolar, entre los estudiantes blancos y negros, donde nos encontramos con las minorías étnicas y raciales,  se han estancado en aproximadamente el 60%, quedando por detrás de la tasa del 83% para Estudiantes blancos  y las escuelas de alta pobreza tienen tasas de graduación aún más bajas: 50% para las negras estudiantes.
·         Desafíos para el éxito universitario: debido a dificultades económicas y falta de educación académica de la gran mayoría de alumnado negro con respecto de los blancos, debido a dificultades económicas y falta de educación académica,  preparación,56% de los estudiantes negros y el 64% de los graduados latinos de secundaria, el 72% de los graduados blancos, en grados de cuatro años, solo el 20% de los estudiantes negros se graduaron en los cuatro años, menos de la mitad de la tasa (41%) de estudiantes blancos.
·         Segregación: en el 2010, el 74.1% de los estudiantes negros y el 79.1 de los estudiantes latinos asistieron escuelas de mayoría minoritaria. Entre 1980 y 2009, el número de estudiantes negros fue de 90% segregadas, aumentó de 33.2% a 38.1%. los el número de estudiantes latinos que asisten a estas escuelas aumentó de 28.8% a 43.1%.
·         Falta de recursos escolares: las dotaciones escolares son más bajas y el profesorado fuera de su especialidad.
·         Disciplina escolar desigual: las escuelas castigan desproporcionadamente a los estudiantes de minorías raciales  en suspensión y expulsión, incluso en las escuelas donde existen más estudiantes blancos, los estudiantes negros reciben los castigos más severos.


En la actualidad: Educación basada en datos

Cleveland mantiene la segregación por razas en una parte de su territorio donde conviven, separadas convenientemente, cuatro escuelas. En dos de ellas estudian alumnos blancos y en otras dos alumnos negros  de esta forma y casi en la actualidad,(2017) un tribunal federal ordenó a las autoridades escolares de la localidad de Cleveland, en el estado de Mississippi, fusionar sus escuelas secundarias para poner fin a la segregación racial. Que con las reformas educativas basadas en la recogida masiva de datos, se tiende a la educación individualizada, y a una mayor posibilidad de acercar las políticas educativas y las instituciones hacia la inclusión de todo el alumnado desde su propia evaluación y análisis.


En un estudio realizado sobre la sociedad americana presenta grandes desigualdades desde un punto de vista social y económico. Un estudio refleja que el 20% de la población más rica del país controla casi el 80% de la riqueza total. Esta brecha económica se refleja en el acceso desigual a la educación, todo esto sin tener en cuenta la raza ni el color de la piel de los estudiantes (Benjamin . Page . Bartels, y Seawright 2013).
Con la intención de mejorar esta brecha educativa y el acceso a la educación, nos encontramos con reformas educativas basadas en datos,  teniendo en cuenta que históricamente, ha sido difícil estudiar aspectos específicos de las experiencias de aprendizaje del alumnado, mientras que los impactos concretos de las diferencias individuales han sido un estándar que han mermado las estadísticas y  los métodos tradicionales de aprendizaje han hecho la medición un reto, de esta forma los datos masivos de los estudiantes se han utilizado para disponer de una educación personalizada, y adaptada a las necesidades de los estudiantes,el análisis de la información generada por y sobre los estudiantes como un medio para mejorar la evaluación institucional y de las políticas públicas. la siguiente postura defiende que el uso masivo de los datos de los estudiantes, se utiliza para detectar, crear educación a la carta creando la recomendación de cursos en abierto o en universidades, e identificar los malos resultados.También se puede utilizar para fines administrativos, entre otros fines.
A un sistema bien adaptado, donde los programas de tutoría como KhanAcademy proporcionan instrucción complementaria a través de medios digitales donde acompañan los cursos en línea abiertos masivos (MOOC) son generalmente sistemas de distribución a gran escala, donde el alumnado, a través de estos cursos gratuitos y de acceso abierto, teóricamente permite a cualquier persona con acceso a Internet obtener Educación de alta calidad y aprender a su propio ritmo.
Según Alarcon y otros (2014), “Las instituciones educativas ahora usan técnicas de big data para reclutar e inscribir estudiantes. Uso de datos La analítica también se ha entrelazado con cuestiones de acceso a tecnologías de educación superior, incluida la identificación y el reclutamiento de minorías marginadas”

Conclusiones

La educación es un derecho fundamental y todos los deben deberían de tener las mismas oportunidades de acceso a una educación de calidad. Pero cuando se utilizan tus datos con la promesa de mejorar la educación, ¿no es otra forma de segregación? Está claro que los que tienen el conocimiento, tienen el poder
Si bien el sistema educativo norteamericano responde a las exigencias mínimas de formación, es fundamental aumentar la conciencia pública sobre esta brecha económica existente y reducir su impacto, de manera que no se perjudique a las generaciones futuras. Para atenuar las diferencias, es necesario que el país realice modificaciones dentro de su sistema educativo, de manera que se pueda ofrecer mejores oportunidades de acceso, en condiciones de igualdad a todos los estudiantes, que al fin y al cabo son el futuro de la economía y de la sociedad.


Referencias
Alarcon, A., Zeide, E., Rosenblat, A., Wikelius, K., boyd, d., Peña, S. & . C. (2014). Data & Civil Rights: Education Primer. Data & Civil Rights Conference.

Celis-Giraldo, J. (2009). Las acciones afirmativas en educación superior: el caso de los Estados Unidos. Educación y Educadores, 12 (2), 103-117.

JOSÉ LUIS MARTÍNEZ LÓPEZ-MUÑIZ Revista Española de Derecho Constitucional. No. 93 (septiembre / diciembre 2011), pp. 65-106

Benjamin I. Page, Larry M. Bartels, Jason Seawright. La democracia y las preferencias políticas de los estadounidenses ricos. Perspectivas sobre la política. Prensa de la Universidad de Cambridge. Mar 19, 2013 Disponible: http://faculty.wcas.northwestern.edu/~jnd260/cab/CAB2012%20-%20Page1.pdf

Hajzmanova. I . (julio 7, 2015). La educación en Estados Unidos: un acceso desigual. Humaniun. Recuperado de htpp://http://www.humanium.org/es/la-educacion-en-estados-unidos-un-acceso-desigual/