En post anteriores ya he tratado cómo trabajar con Learning Analytics. Pero hoy de la mano de Daniel de la Mata, Responsable Técnico de NeuroK en ASPGems, ahondaremos un poco más en las entrañas del funcionamiento de esta plataforma de formación online colaborativa que está basada en los principios de la Neurodidáctica.
Cuando nos enfrentamos a un proyecto de medición de learning analytics como sucede en NeuroK, los KPI’S que hay para evaluar el aprendizaje son: la gestión de la motivación, el aprendizaje colaborativo y la evolución del contenido.
Partiendo de esto, ¿cómo se puede abordar un proyecto en que las KPI’S están directamente relacionadas con el aprendizaje?
En el caso de NeuroK es más sencillo ya que siendo una plataforma de e-learning, los datos que se recopilan ayudan a poner en relieve el proceso de aprendizaje de alumnos y profesores. Además, estos datos son de gran ayuda para los desarrolladores para saber cómo trabajar en la optimización continua de la plataforma.
¿Y cómo lo hacen? Es muy interesante ver que a la hora de fijar los KPI’s, no sólo se tiene en cuenta qué aprende el alumno, sino que se miden otras variables cómo la comunicación entre los alumnos, la relación de éstos con los profesores, la adaptación al contenido de los cursos y la usabilidad con la plataforma de aprendizaje. Esta última es la que más interesa desde el punto de vista del desarrollador ya que está directamente relacionada con las mejoras propias de la plataforma. Así, toda esta información es recopilada en una BBDD que, junto a logs y otras métricas, es analizada en su propia herramienta de medición para poder seguir evolucionando.
La medición Grafo social
Como hemos comentado antes, la comunicación entre los usuarios es muy importante. Por eso en NeuroK cuentan con un grafo social que muestra las relaciones que se establecen entre alumnos-profesores y alumnos-alumnos. La información resultante de este gráfico arroja datos tan relevantes como:
- La centralidad que tiene cada alumno en el grafo social del curso.
- La influencia en base a comentarios, valoraciones, favoritos y menciones, que es lo que más cuenta. Cada una de estas mediciones tiene un peso, y sus relaciones 1 a 1 crean una línea que de pendiendo del uso que el alumno haga de ellas, va aumentando o disminuyendo.
Este grafo también es muy útil para saber qué es lo que está pasando en el curso. Si un alumno se encuentra fuera del grafo es porque no participa por alguna razón, y ahí el profesor puede saber qué es lo que pasa. En definitiva, este tipo de métricas ayudan a tomar conciencia de cómo está funcionando el curso en real time.
Learning Analytics para alumnos
Uno de los valores añadidos de NeuroK es que los alumnos también tienen acceso a datos relevantes para su aprendizaje. Por ejemplo, cuando acceden al curso, lo primero que ven es su puntuación en comparación con el resto de sus compañeros. Esta es una métrica que está directamente relacionada con la motivación, indispensable en todo tipo de formación online.
Existen otras KPI’s relevantes que pone NeuroK a disposición del usuario, como:
- Las relativas a su propio aprendizaje.
- Los contenidos que cada alumno aporta al curso.
- La participación del alumno y sus compañeros
Todos este learning analytics está al alcance de los alumnos para que puedan incorporar el conocimiento de sus compañeros. No sólo se aprende de lo que el profesor aporta, también de la comunidad.
Nube de palabras: la herramienta para profesores
Hay que tener en cuenta que el curso en sí es un agregado de unidades de aprendizaje, que a su vez es un agregado de contenidos. Estos últimos son, además de contenidos en sí mismos, también comentarios y valoraciones. En NeuroK, todos estos contenidos son marcados para luego analizarlos en una nube de palabras.
¿Y por qué es útil? Para el profesor lo es ya que mientras está en el curso puede ver si los alumnos siguen el planteamiento de keywords inicial con el que había arrancado o, por el contrario, tiene que cambiarlo. Pero no sólo es útil en el curso en general, sino que este tipo de segmentación se puede hacer a diferentes niveles y así comparar en cada caso la coincidencia de nubes. Se puede comparar:
- Por curso completo.
- Por cada unidad de aprendizaje.
- Por usuarios.
Sin dudas, con la nube de palabras, el profesor también aprende y adapta su enseñanza dependiendo de cómo sus alumnos vayan adquiriendo conocimientos, sin necesidad de seguir un guion marcado. Así es la nueva evolución en el aprendizaje: ser capaces de medir lo que funciona gracias al learning analytics para poder hacer cambios en el mismo momento en que se detecta. Esta es una de las claves para poder construir algo sólido. Así es como se optimiza y personaliza el proceso de aprendizaje.
A continuación puedes disfrutar de la charla que mantuvimos Daniel y yo:
