Presentación

Esta asignatura tiene como objetivo introducir al alumno en los procesos y metodologías que nos permiten extraer la información a través de los datos generados en entornos educativos con el uso mediado de tecnología. Los fines de obtener este conocimiento vinculado al desarrollo del aprendizaje son:

• Conseguir la mayor eficacia posible en el rendimiento de los alumnos.
• Mejorar el aprendizaje a través de la personalización del aprendizaje.
• Predecir y minimizar el fracaso escolar.
• Mejorar las políticas institucionales en función de las analíticas de los datos.

Esta información, junto con la experiencia de los educadores y docentes y la teoría pedagógica, posibilita la extracción de un conocimiento valioso que permita afrontar con éxito los modelos de aprendizaje y desarrollo escolar.

Si a este proceso le añadimos el hecho de que en la actualidad la tecnología ha facilitado el que los datos sean fácilmente accesibles a través de herramientas virtuales y online se hace necesario conocer cómo se debe tratar esta gran cantidad de datos, conocidos como big data, para poder generar una buena base que posibilite la generación del conocimiento. Por eso es necesario abordar en la asignatura temas como:

• Los datos masivos y su concepción.
• Competencias digitales de docentes y alumnos.
• Modelos y fases del big data en educación.
• Learning Analytics y Academic Analytics.

Integrar big data en educación supone una auténtica revolución ya que su uso se traduce en un aprendizaje más personalizado y centrado en la mejora constante de los métodos de aprendizaje. Los datos que se recogen y almacenan dan evidencia de los progresos de cada uno de los estudiantes para que el profesor pueda revisarlos más tarde y, gracias a que estas tecnologías están capturando una cantidad ingente de datos suficientes como para buscar patrones significativos y tener conocimiento sobre cómo aprenden los estudiantes, los profesores pueden diseñar clases más efectivas y personalizadas.

Competencias básicas

• CB1: Que los estudiantes hayan demostrado poseer y comprender conocimientos en un área de estudio que parte de la base de la educación secundaria general, y se suele encontrar a un nivel que, si bien se apoya en libros de texto avanzados, incluye también algunos aspectos que implican conocimientos procedentes de la vanguardia de su campo de estudio.
• CB2: Que los estudiantes sepan aplicar sus conocimientos a su trabajo o vocación de una forma profesional y posean las competencias que suelen demostrarse por medio de la elaboración y defensa de argumentos y la resolución de problemas dentro de su área de estudio.
• CB3: Que los estudiantes tengan la capacidad de reunir e interpretar datos relevantes (normalmente dentro de su área de estudio) para emitir juicios que incluyan una reflexión sobre temas relevantes de índole social, científica o ética.
• CB4: Que los estudiantes puedan transmitir información, ideas, problemas y soluciones a un público tanto especializado como no especializado.
• CB5: Que los estudiantes hayan desarrollado aquellas habilidades de aprendizaje necesarias para emprender estudios posteriores con un alto grado de autonomía.

Competencias generales

• CG3: Identificar la pedagogía como ciencia multidisciplinaria y reconocer la necesidad de integrarse y comunicarse con expertos de otras áreas y en distintos contextos.
• CG9: Capacidad de gestionar de la información como recurso pedagógico, a partir de diferentes fuentes..

Competencias específicas

• CE19: Conocer los métodos y estrategias propias de la investigación educativa.
• CE20: Comprender los elementos básicos de los procesos de investigación aplicados a diferentes contextos educativos y con enfoques metodológicos diversos.

Competencias transversales

• CT1: Analizar de forma reflexiva y crítica las cuestiones más relevantes de la sociedad actual para una toma de decisiones coherente.
• CT2: Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje grupal.
• CT3: Aplicar los conocimientos y capacidades aportados por los estudios a casos reales y en un entorno de grupos de trabajo en empresas u organizaciones.
• CT4: Adquirir la capacidad de trabajo independiente, impulsando la organización y favoreciendo el aprendizaje autónomo.

Tema 1. Introducción al big data en educación

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es big data?
• Tecnologías y principios del big data
• Big data en educación: características, finalidad y herramientas
• Conceptos esenciales de big data en educación
• Un ejemplo de visualización de datos
• Referencias bibliográficas

Tema 2. Competencias digitales en educación

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es la competencia digital?
• UNESCO: el reto de la alfabetización digital
• Marco Común Europeo de Competencia Digital
• Marco Común de Competencia Digital Docente
• Portfolio de la Competencia Digital Docente
• Cuestionario de Competencias Digitales Docentes UNIR
• Referencias bibliográficas

Tema 3. Políticas educativas y big data

• Introducción y objetivos
• Desarrollo de competencias digitales en los alumnos
• Brecha educativa e impacto del big data en las prácticas educativas
• Big data y políticas educativas: analítica y performatividad
• Análisis de la información: métodos y herramientas de visualización y análisis textual
• Referencias bibliográficas

Tema 4. Aprendizaje y big data

• Introducción y objetivos
• Entornos virtuales de aprendizaje: gestionando el aprendizaje
• Cómo recoger los datos necesarios y reunir evidencias del aprendizaje

Tema 5. Metodologías innovadoras con tecnología educativa

• Introducción y objetivos
• Flipped Classroom
• Aprendizaje cooperativo
• Aprendizaje basado en proyectos
• Design Thinking
• Referencias bibliográficas

Tema 6. Evaluación del aprendizaje y big data

• Introducción y objetivos
• ¿Qué es y qué no es evaluar?
• Enfoques y modelos de evaluación
• Medios e instrumentos para la evaluación
• Cómo evaluar el aprendizaje con tecnología: recursos y herramientas
• Aprender con big data: consecuencias y conclusiones
• Referencias bibliográficas

Tema 7. Personalización del aprendizaje

• Introducción y objetivos
• Aprendizaje adaptativo
• Entornos personales de aprendizaje (PLE)
• Comunidades virtuales de aprendizaje
• Recursos educativos abiertos (REA)
• Referencias bibliográficas

Tema 8. Learning Analytics y Academic Analytics

• Introducción y objetivos
• Analíticas de aprendizaje
• Herramientas para las analíticas de aprendizaje
• Analíticas de aprendizaje y gamificación
• Academic Analytics
• Minería de datos educacional
• Referencias bibliográficas

Tema 9. Transformar información en conocimiento

• Introducción y objetivos
• ¿Qué son los datos?
• Datos, metadatos y macrodatos
• Del dato a la sabiduría
• Referencias bibliográficas

Tema 10. Futuro y perspectivas del big data en educación

• Introducción y objetivos
• Presente y futuro de la educación con big data
• Tendencias educativas en las que está presente el big data
• Profesiones emergentes en educación vinculadas al big data
• ¿Cómo integrar big data en educación?

Las actividades formativas de la asignatura se han elaborado con el objetivo de adaptar el proceso de aprendizaje a las diferentes capacidades, necesidades e intereses de los alumnos.

Las actividades formativas de esta asignatura son las siguientes:

• Trabajo. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.
• Comentario de lecturas. Es un tipo de actividad muy concreto que consiste en el análisis de textos de artículos de autores expertos en diferentes temas de la asignatura.
• Casos prácticos. Situarán al alumno ante situaciones reales que tendrán que analizar y tras ello tomar decisiones, evaluar consecuencias y alternativas.
• Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate.

Descargar programación

Estas actividades formativas prácticas se completan, por supuesto, con estas otras:

• Estudio personal
• Tutorías. Las tutorías se pueden articular a través de diversas herramientas y medios. Durante el desarrollo de la asignatura, el profesor programa tutorías en días concretos para la resolución de dudas de índole estrictamente académica a través de las denominadas “sesiones de consultas”. Como complemento de estas sesiones se dispone también del foro “Pregúntale al profesor de la asignatura” a través del cual se articulan algunas preguntas de alumnos y las correspondientes respuestas en el que se tratan aspectos generales de la asignatura. Por la propia naturaleza de los medios de comunicación empleados, no existen horarios a los que deba ajustarse el alumno.
• Examen final presencial u online

Las horas de dedicación a cada actividad se detallan en la siguiente tabla:

ACTIVIDADES FORMATIVAS	HORAS POR ASIGNATURA	% PRESENCIAL
Sesiones presenciales virtuales	15 horas	100%
Lecciones magistrales	6 horas	0
Estudio del material básico	50 horas	0
Lectura del material complementario	25 horas	0
Trabajos, casos prácticos	29 horas	0
Tutorías	16 horas	0
Trabajo colaborativo	7 horas	0
Examen final	2 horas	100%
Total	150 horas	-

Bibliografía básica

Recuerda que la bibliografía básica es imprescindible para el estudio de la asignatura. Cuando se indica que no está disponible en el aula virtual, tendrás que obtenerla por otros medios: librería UNIR, biblioteca...

Los textos necesarios para el estudio de la asignatura han sido elaborados por UNIR y están disponibles en formato digital para consulta, descarga e impresión en el aula virtual.

Además, en estos temas deberás estudiar la siguiente bibliografía:

Amo, D. y Santiago, R. (2017). Learning Analytics. La narración del aprendizaje a través de los datos. UOC. OuterEDU.

Amo, D. (2018). Analítica del aprendizaje: 30 experiencias con datos en el aula. Edulíticas.

INTEF (2017). Marco Común de Competencia Digital Docente. Ministerio de Educación, Cultura y Deporte.

Mayer-Schönberger, V. y Cukier, K. (2013). Big data: la revolución de los datos masivos. Turner.

Mayer-Schönberger, V. y Cukier, K. (2018). Aprender con big data. Madrid: Turner.

Romero, C., Ventura, S., Pechenizkiy, M. and Baker, R. S. (Eds.). (2010). Handbook of educational data mining. CRC Press.

Salazar Argonza, J. (2016). Big Data en la educación. Revista Digital Universitaria, 17(1).

UNESCO (2011). Competency framework for teachers. UNESCO.

Williamson, B. (2018). Big Data en educación. El futuro digital del aprendizaje, la política y la práctica. Morata.

El sistema de calificación se basa en la siguiente escala numérica:

0 - 4, 9	Suspenso	(SS)
5,0 - 6,9	Aprobado	(AP)
7,0 - 8,9	Notable	(NT)
9,0 - 10	Sobresaliente	(SB)

La calificación se compone de dos partes principales:

El examen se realiza al final del cuatrimestre y es de carácter PRESENCIAL U ONLINE y OBLIGATORIO. Supone el 60 % de la calificación final y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO.

La evaluación continua supone el 40 % de la calificación final. Este 40 % de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua permite que realices las que prefieras hasta conseguir el máximo puntuable mencionado. En la programación semanal de la asignatura, se detalla la calificación máxima de cada actividad o evento concreto puntuables.

Sistema de evaluación	Ponderación min - max
Participación del estudiante (sesiones, foros, tutorías)	0% - 10%
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y casos	20% - 40%
Test de autoevaluación	0% - 10%
Examen final	60% - 60%

José Manuel Sánchez

Formación académica: Máster Universitario en Educación y TIC UOC. Máster Universitario en Fundamentos Psicológicos de la Educación UAM. Programa de doctorado Desarrollo psicológico y aprendizaje escolar. Certificación de suficiencia investigadora UAM.

Experiencia: Profesor universitario y de secundaria. Diseñador tecnopedagógico. Consultor en tecnología educativa y en el desarrollo de entornos virtuales para el aprendizaje.

Líneas de investigación: Psicología evolutiva y de la educación. Didáctica de las ciencias experimentales.

Obviamente, al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de actividades, trabajos y exámenes. Nosotros, para ayudarte, te proponemos los siguientes pasos:

1. Desde el campus virtual podrás acceder al aula virtual de cada asignatura en la que estés matriculado y, además, al aula virtual del Curso de introducción al campus virtual. Aquí podrás consultar la documentación disponible sobre cómo se utilizan las herramientas del aula virtual y sobre cómo se organiza una asignatura en la UNIR y también podrás organizar tu plan de trabajo con tu tutor personal.
2. Observa la programación semanal. Allí te indicamos qué parte del temario debes trabajar cada semana.
3. Ya sabes qué trabajo tienes que hacer durante la semana. Accede ahora a la sección Temas del aula virtual. Allí encontrarás el material teórico y práctico del tema correspondiente a esa semana.
4. Comienza con la lectura de las Ideas clave del tema. Este resumen te ayudará a hacerte una idea del contenido más importante del tema y de cuáles son los aspectos fundamentales en los que te tendrás que fijar al estudiar el material básico. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario.
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades y Test). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana y qué calificación máxima puedes obtener con cada una de ellas.
6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (sesiones presenciales virtuales, foros de debate…). Para conocer la fecha concreta de celebración de los eventos debes consultar las herramientas de comunicación del aula vitual. Tu profesor y tu tutor personal te informarán de las novedades de la asignatura.

En el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual encontrarás siempre disponible la documentación donde te explicamos cómo se estructuran los temas y qué podrás encontrar en cada una de sus secciones.

Recuerda que en el aula virtual del Curso de introducción al campus virtual puedes consultar el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Sesiones presenciales virtuales, Envío de actividades, etc.