Denominación de la asignatura: Del Dato (Big Data) a la Información (Internet)
Postgrado al que pertenece: Máster Universitario en Tecnología Educativa y Competencias Digitales
Créditos ECTS: 6
Cuatrimestre en el que se imparte: Primero
Carácter de la asignatura: Obligatoria

Presentación

Esta asignatura tiene como objetivo introducir al alumno en cómo la información puede ser extraída a través de los datos. Esa información, junto con la experiencia y la teoría, permite que el ser humano extraiga conocimiento que le servirá para poder crear un marco de sabiduría que le permitirá afrontar las experiencias que en un futuro se encontrará.

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 como la web, se hace necesario conocer cómo se debe tratar esta gran cantidad de datos, conocidos como Big Data, para poder generar una buena base para la generación del conocimiento. Por eso es necesario abordar temas como:

  • Los datos masivos y su concepción.
  • Análisis y evaluación de la información en la web.
  • El almacenamiento, organización y recuperación física de la información.
  • Cómo la información puede transformase en conocimiento en un proceso de aprendizaje.
  • Los distintos tipos de organización de la información.
  • La utilización de Internet para la extracción de información: navegación y búsqueda de información.
  • Los tipos de contenidos que pueden ser encontrados en Internet.
  • Los gestores de contenidos como repositorios de información.

Competencias básicas

  • CB6: Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB8: Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB10: Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias generales

  • CG1: Aplicar los conocimientos adquiridos a las funciones pedagógicas básicas de docencia, investigación, y apoyo al sistema educativo.
  • CG6: Utilizar los recursos tecnológicos en la transferencia de conocimiento.
  • CG7: Analizar las implicaciones de la sociedad digital en la educación.
  • CG9: Capacidad de análisis y de toma de decisiones en el ámbito de la tecnología educativa y de las competencias digitales.

Competencias específicas

  • CE1:Identificar información relevante que permita seleccionar recursos de forma eficaz, analizando distintas fuentes de información.
  • CE2: Reunir, procesar, comprender y evaluar información sobre tecnología digital de forma crítica.
  • CE3: Ser capaz de gestionar la información desde su recepción hasta su almacenamiento.

Competencias transversales

  • CT2: Identificar las nuevas tecnologías como herramientas didácticas para el intercambio comunicacional en el desarrollo de procesos de indagación y de aprendizaje.
  • CT3: Desarrollar habilidades de comunicación, escritas y orales, para realizar atractivas y eficaces presentaciones de información profesional.

Tema 1. Introducción al Big Data y su aplicación en la educación

  • Introducción
  • ¿Qué es Big Data?
  • Tratamiento de la información
  • Tecnologías de Big Data
  • Infraestructura del Big Data
  • Big Data en la educación
  • Características de Big Data en la educación
  • Finalidad de Big Data en educación
  • Herramientas de Big Data para educación

Tema 2. Big Data y competencia digital

  • Introducción
  • Marco europeo de competencia digital
  • Marco común de competencia digital docente (España)
  • Marco general de competencia digital. «Área 1: Información y alfabetización informacional»

Tema 3. Navegación, búsqueda y filtrado de información

  • Introducción
  • Navegadores: qué son y para qué sirven
  • Internet profunda o deep web
  • Navegadores: estrategias de búsqueda en la web. Buscadores académicos
  • Organizar y recuperar información: marcadores, marcadores sociales y agregadores
  • Herramientas y aplicaciones para trabajar en el aula

Tema 4. Tipos de contenidos en la Web

  • Introducción
  • Software libre. Aplicaciones educativas
  • Movimiento educativo abierto
  • ¿Qué son los REA?
  • Repositorios de recursos educativos abiertos
  • Integrar los datos abiertos (Open Data) y los REA.

Tema 5. Análisis y evaluación de la información en la Web

  • Introducción
  • Las fuentes de información
  • Análisis y evaluación de la información. Competencia para el manejo de información
  • Educación mediática
  • Métodos de análisis y evaluación de información
  • Ideas para el aula

Tema 6. Almacenamiento y recuperación de información

  • Introducción
  • Introducción
  • Organizando la información: folcsonomías y taxonomías
  • Medios de almacenamiento cloud
  • Aplicaciones y herramientas educativas
  • Gestores documentales

Tema 7. Organización de la información

  • Introducción
  • Web semántica 3.0
  • Dato, metadato y bases de datos. La contribución al Big Data
  • Taxonomías
  • Bases de datos para la investigación

Tema 8. Gestores de contenidos como repositorios de información

  • ¿Qué es un gestor de contenidos?
  • Clasificación de los gestores de contenidos
  • Elementos comunes en un gestor de contenidos
  • Principales gestores de contenidos
  • LMS y SCORM y Tin Can Api
  • Principales LMS

Tema 9. Transformar información en conocimiento en el proceso de aprendizaje (analíticas de aprendizaje)

  • Introducción a las analíticas de aprendizaje
  • Del dato a la sabiduría
  • Analíticas de aprendizaje
  • Herramientas para las analíticas de aprendizaje
  • Algunos ejemplos de uso de las analíticas

Tema 10. Futuro y perspectivas educativas del Big Data

  • Introducción
  • Del dato a la sabiduría
  • Presente y futuro de la educación con Big Data
  • Aplicaciones educativas con 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:

  • Trabajos. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, etc.

  • Participación en eventos. Son eventos programados todas las semanas del cuatrimestre: sesiones presenciales virtuales, foros de debate, test.

En la programación semanal puedes consultar cuáles son las actividades concretas que tienes que realizar en esta asignatura.

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 académico 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

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

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

Puedes personalizar tu plan de trabajo seleccionando aquel tipo de actividad formativa que se ajuste mejor a tu perfil. El profesor-tutor te ayudará y aconsejará en el proceso de elaboración de tu plan de trabajo. Y siempre estará disponible para orientarte durante el curso.

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...

Además, en dos temas deberás estudiar la siguiente bibliografía:

Tema 1
Camargo, J. J., Camargo, J. F. y Joyanes, L. (enero-abril, 2015). Conociendo Big Data. Revista Facultad de Ingeniería, 24(38), 63-77.
ISBN: 0121-1129.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.*

Ortoll, E. (octubre, 2014). Big Data se escribe con V [artículo en línea]. Revista de los Estudios de Ciencias de la Información y de la Comunicación, 37.
ISBN: 2014-2226.
Disponible a través del aula virtual.

Tema 2
Unesco (2011). Competency framework for teachers. París: Unesco.
Disponible a través del aula virtual.

INTEF (2017). Marco Común de Competencia Digital Docente. Madrid: Ministerio de Educación, Cultura y Deporte.
Páginas 10-13, 30, 31 y 43-46
Disponible a través del aula virtual.

Tema 3
Tramullas, J., Garrido, P. y Sánchez, A. I. (2012). Análisis comparativo de herramientas para marcadores sociales. En Actas del X Congreso de ISKO-España. Ferrol: Universidade da Coruña. Páginas 567-579.
ISBN: 978-84-9749-535-6.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de propiedad Intelectual.*

Tema 4
De Volder, C. (2016). #REA: Recursos educativos abiertos (parte I) [artículo en línea]. Infotecarios. Disponible en http://www.infotecarios.com/rea-recursos-educativos-abiertos-parte-i/

Tema 5
Wilson, C. (2012). Alfabetización mediática e informacional: proyecciones didácticas. Revista Comunicar, 39(20), 15-24.
ISBN: 1134-3478.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.*

Tema 6
Moreiro, A. y Bolaños, C. (2016). Papel de los vocabularios semánticos en la economía en red. Uso institucional y empresarial de folksonomías y taxonomías. PRISMA.COM, 29, 121-138.
ISBN: 166-3153.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.*

Tema 7
Vargas, A., Baldassarri, S. y Arciniegas, J. (2016). Análisis de esquemas de metadatos para la marcación de contenidos educativos. Formación Universitaria, 9(5), 85-96.
ISBN: 0718-5006.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.*

Tema 8
Sánchez-Rodríguez, J. (2009). Plataformas de enseñanza virtual para entonos educativos. Pixel-Bit, 34, 217-233.
ISBN: 1133-8482.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.*

Tema 9
Zapata-Ros, M. (2013). Analíticas de aprendizaje y personalización. Campus Virtuales, 2(2), 93-101.
ISBN: 2255-1514.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.*

Tema 10
Argonza, J. S. (2016). Big Data en la educación. Revista Digital Universitaria, 17(1).
ISBN: 1607-6079.
Disponible en el aula virtual en virtud del artículo 32.4 de la Ley de Propiedad Intelectual.*

Bibliografía complementaria

  • Álvarez, P. (2015). 15 profesiones con futuro [artículo en línea]. El País.
  • Ayuso, M. D. y Martínez-Navarro, V. (2005). Protocolo de evaluación de fuentes y recursos informativos en la sociedad del conocimiento: propuestas, enfoques y tendencias. Revista General de Información y Documentación, 15(1), 21-53.
  • BBVA Innovation Center (s. f.) Herramientas para la visualización de datos. Recuperado de http://www.centrodeinnovacionbbva.com/ebook/ebook-herramientas-de-visualizacion-de-datos
  • Codina, L. y Pedraza, L. (2011). Tesauros y ontologías en sistemas de información documental. El Profesional de la Información, 20(5), 555-563.
  • Delgado, A. (2015). Del expediente académico al análisis de datos [artículo en línea]. Edumorfosis.
  • Díaz, F. J., Osorio, M. A., Amadeo, A. P. y Romero, D. (2013). Aplicando estrategias y tecnologías de Inteligencia de Negocio en sistemas de gestión académica. En XV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación.
  • García-Cervigón, A. y Alegre, M. P. (2011). Seguridad informática. Madrid: Editorial Paraninfo.
  • González, L. (2016). Propuesta para evaluar la calidad de objetos de aprendizaje mediante el uso de ontologías [Tesis doctoral]. Universidad de Alicante.
  • Guallar, J. y Leiva-Aguilera, J. (2014). Las 4S de la content curation: Estudio de caso (I) [e-book].
  • Flores, J. M. (2009). Nuevos modelos de comunicación, perfiles y tendencias en las redes sociales. Comunicar, (17)33, 73-81.
  • Fornas, R. (2003). Criterios para evaluar la calidad y fiabilidad de los contenidos en Internet. Revista Española de Documentación Científica, 26(1), 75-80.
  • Lozano, J. y Jiménez, J. A. (2014). Estudio sobre preferencias de software social en educación secundaria. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 16(1), 91-103.
  • Mariel, S., Ariel, C., López, C., Moreno, M. E. y Tosco, N. B. (2013). Analizamos 19 plataformas de e-learning: investigación colaborativa sobre LMS. En Grupo GEIPITE, Congreso Virtual Mundial de e-Learning.
  • Merlo, J. A. (2003). La evaluación de la calidad de la información web: aportaciones teóricas y experiencias. En F. Zapico-Alonso (Coord.), Recursos informativos: creación, descripción y evaluación (pp. 101-110). Mérida: Junta de Extremadura.
  • Morales, E. y Campos, R. (2014). Dimensiones para el diseño y catalogación de objetos de aprendizaje en base a competencias informacionales. Revista Teoría de la Educación: Educación y Cultura en la Sociedad de la Información, 15(2), 4-31.
  • Moreira, M. A., De Pablos, J., Correa, J. M. y Valverde, J. (2010). Políticas educativas y buenas prácticas con TIC. Barcelona: Editorial Graó.
  • Posada, S. y Fernando, M. (2015). Curaduría de contenidos digitales: Un potencial para la Educación y el Aprendizaje. Universidad Nacional Autónoma de México.
  • Prensky, M. (2001). Digital Natives, Digital Immigrants. On the Horizon, 9(5), 1-6.
  • Powerdata (5 de septiembre de 2013). ¿Cómo se relacionan Big Data y Hadoop? [artículo en línea]. Powerdata Blog.
  • Pulido, E. (2014). Big data: ¿solución o problema? Lección Inaugural Curso Académico 2014-2015.
  • Ramírez, A. y González, N. (2016). Competencia mediática del profesorado y del alumnado de educación obligatoria en España. Comunicar, 24(49), 49-58.
  • Rosell, Y. (2011). Sistemas gestores de contenidos: una mirada desde las ciencias de la información. ACIMED, 22(1), 3-17.
  • Santamaría, F. (2015). Principios para el uso ético de la información de los estudiantes para el análisis de aprendizaje (Open University) [artículo en línea]. Blog Fernando Santamaría.
  • Trujillo, J. M., López-Núñez, J. A. y Pérez-Navío, E. (2011). Caracterización de la alfabetización digital desde la perspectiva del profesorado: la competencia docente digital. Revista iberoamericana de educación, 55(4), 6.
  • Tramullas, J. (2005). Herramientas de software libre para la gestión de contenidos [artículo en línea]. Betsime.
  • Yordany, J., Ruiz, E. M. y Castro, I. L. (2015). Estudio comparativo de sistemas de gestión del aprendizaje: Moodle, ATutor, Claroline, Chamilo y Universidad de Boyacá. Revista Academia y Virtualidad, 8(1), 54-65.

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 y OBLIGATORIO. Supone el 60% de la calificación final (6 puntos sobre 10) y para que la nota obtenida en este examen se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLO (es decir, obtener 3 puntos de los 6 totales del examen).
  • La evaluación continua supone el 40% de la calificación final (es decir, 4 puntos de los 10 máximos). Este 40% de la nota final se compone de las calificaciones obtenidas en las diferentes actividades formativas llevadas a cabo durante el cuatrimestre. Para que la nota obtenida en la evaluación continua se sume a la nota final, es obligatorio APROBARLA (obtener 2 puntos del máximo de 4).

Es decir, para aprobar esta asignatura será necesario aprobar cada una de las partes.

Ten en cuenta que la suma de las puntuaciones de las actividades de la evaluación continua es de 6 puntos. Así, puedes hacer las que prefieras hasta conseguir un máximo de 4 puntos (que es la calificación máxima que se puede obtener en la evaluación continua). 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% - 40%
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y casos 0% - 40%
Test de autoevaluación 0% - 40%
Examen final presencial 60% - 60%

José Manuel Sánchez

Formación: 1993. Doctor en Educación. Universidad Autónoma de Madrid. 2011. Máster en Educación y TIC. Universidad Oberta de Cataluña.

Experiencia: 2012-Actualidad. Profesor Asociado. Universidad Internacional de La Rioja. Máster Universitario de Formación del Profesorado y Máster Universitario en Tecnología educativa y Competencias Digitales. 2017-2019. Miembro del grupo MAML: Metodologías Activas y Mastery Learning en la Formación Online de Maestros y Profesores. Universidad Internacional de La Rioja. 2017-Actualidad. Consultor de Innovación. Innovation Wars. 2012-Actualidad. Consultor de Innovación. GrowTo. Desde 1985. Profesor de Enseñanza Secundaria y Bachillerato.

Líneas de investigación: Competencias digitales. Publicaciones: 2017. Percepción personal de una actividad de creación de contenido colaborativo de estudiantes del Máster de Formación del Profesorado. Revista de Educación Mediática y TIC. 6(2), pp.168-184.

Silvia Margarita Baldiris Navarro

Formación: Doctora en Tecnología. Universidad de Girona. Ingeniera Informática. Universidad Industrial de Santander, Bucaramanga (Colombia). Máster en informática industrial. Universidad de Girona. Postdoctorado en Athabasca University.

Experiencia: Profesora asociada. Universidad de Girona. Profesora Titular. Universidad Internacional de La Rioja. Máster en Tecnología educativa y competencias digitales. Master Visual Analytics y Big Data, y el Máster Universitario en e-Learning y Redes Sociales, el Máster Universitario en Dirección e Ingeniería de Sitios Web (DISWEB), así como en el Grado en Ingeniería Informática.   Estancias de investigación en Athabasca University, Edmonton, Alberta (Canada), OCAD University Toronto, Ontario (Canada), Universidad Nacional de Colombia, Manizalez (Colombia) y Universidad de Cordoba (Colombia).

Líneas de investigación: Dentro de sus líneas de trabajo se encuentran la educación abierta, la inclusión educativa y la accesibilidad web, el modelado de usuario como soporte a la personalización en contextos educativos, las analíticas de aprendizaje y académicas, el uso de tecnologías emergentes en educación tales como la Realidad Aumentada y los Juegos Serios y el Smart storytelling. Publicaciones: Estrategia mediada por TIC para la enseñanza de la tecnología y la informática. Jaime Andrés Echavarría Jiménez, Silvia Margarita Baldiris Navarro, Gloria Liliana Velez Saldarriaga. Teknos Revista Científica, ISSN 1900-7388, ISSN-e 2539-2190, Vol. 17, Nº. 2, 2017, págs. 46-52. Diseño e implementación de recursos educativos digitales abiertos inclusivos: en el marco de la estrategia de formación y acceso de computadores para educar en el departamento de Córdoba-Colombia. Juan Carlos Giraldo Cardozo, Silvia Margarita Baldiris Navarro, Daniel José Salas Álvarez. Vol. 9, Núm. 18 (2015). Recursos educativos abiertos, una alternativa para apoyar la comprensión lectora en el grado primero, Teknos Revista Científica, 2016, 16, 2.

Christopher Expósito Izquierdo

Formación: 2016. Doctorado en Física e Ingeniería. Universidad de La Laguna. 2009. Titulado Superior en Ingeniería Informática. Universidad de La Laguna. 2010. Máster oficial en ingeniería informática aplicada a la industria, a la ingeniería del software y a los sistemas y tecnologías de la información. Universidad de La Laguna. 2016. Máster oficial en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanza de Idiomas. Universidad de La Laguna.

Experiencia: 2013 – Actualidad. Profesor Asociado. Universidad de La Laguna. Grado de Informática. 2018. Profesor colaborador. Universidad Internacional de La Rioja. Máster en Tecnología educativa y competencias digitales. Grupo de Computación Inteligente Universidad de La Laguna. 2013-2016. Agencia Canaria de Investigación, Innovación y Sociedad de la Información.

Líneas de investigación: Inteligencia Artificial, Big Data. Publicaciones: 2019. A metaheuristic algorithm and simulation to study the effect of learning or tiredness on sequence-dependent setup times in a parallel machine scheduling problema. C Expósito-Izquierdo, F Angel-Bello, B Melián-Batista, A Alvarez, S Báez. Expert Systems with Applications 117, 62-74. 2018. Automatización de los procesos de corrección y autoevaluación de prácticas en asignaturas con contenidos de programación mediante herramientas TIC. C Expósito-Izquierdo, I López-Plata, B Melián-Batista, JM Moreno-Vega. Universidad de La Laguna, Servicio de Publicaciones. 2018. A Fuzzy Location Problem Based Upon Georeferenced Data. A Expósito-Márquez, C Expósito-Izquierdo, B Melián-Batista. Soft Computing for Sustainability Science, 67-86. 2018. A Review of Soft Computing Techniques in Maritime Logistics and Its Related FieldsC Expósito-Izquierdo, B Melián-Batista, JM Moreno-Vega. Soft Computing Based Optimization and Decision Models, 1-23. 2017. Minimizing the Waiting Times of block retrieval operations in stacking facilities. I López-Plata, C Expósito-Izquierdo, E Lalla-Ruiz, B Melián-Batista, Computers & Industrial Engineering 103, 70-84. 2017. Intelligent Heuristic Techniques for the Optimization of the Transshipment and Storage Operations at Maritime Container Terminals. C Expósito-Izquierdo. Inteligencia Artificial 20 (60), 20-23

José Gabriel Aguilera Maldonado

Formación: 2014. Doctor en Educación. Universidad Jaume I. 1993. Ingeniería Superior de Telecomunicaciones. Universidad Politécnica de Valencia. 2011. Máster en Formación del Profesorado en Educación Secundaria, Bachillerato, Formación Profesional e Idiomas. Universidad Católica de Valencia.

Experiencia: 2017 – Actualidad. Profesor colaborador Universidad CEU Cardenal Herrera. 2018. Universidad Internacional de La Rioja. Máster en Tecnología educativa y competencias digitales. 2014 – Actualidad.  Coordinador TIC Colegio Nuestra Señora de la Consolación. Castellón. Profesor de Informática, Tecnología y Matemáticas. 2006-2009. Director Facultativo CH2M HILL. 2000-2006. Jefe de Proyecto (Sur de Europa) para CH2M HILL. PROYECTO “SEDPII” y “SEIMAI”, Universidad Politécnica de Valencia.

Líneas de investigación: Innovación educativa. Publicaciones: Carácter multimodal y multidisciplinar de las redes sociales. Uso de las nuevas tecnologías y dinámicas de grupo en el aula de inglés para ciencias de la salud en la universidad efectos sobre la incorporación al mercado laboral en la comunidad valenciana. Tesis. Universitat Jaume I. 2014.

Alicia Alvarado Escudero

Formación: Doctora Universidad Pablo de Olavide de Sevilla. Experto E- Teacher ENSEÑANZA ELEARNING, Universidad Antonio de Nebrija.

Experiencia: Profesora asociada Universidad Camilo José Cela. Máster en Tecnología Digital aplicada a la práctica docente. Profesora asociada Universidad Universidad Antonio de Nebrija. Máster Universitario Procesos Educativos de Enseñanza y Aprendizaje. Profesora asociada Universidad Internacional de La Rioja. Máster Universitario Tecnologías educativas y Competencias Digitales.

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 de Lo que necesitas saber antes de empezar. 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 personal con tu profesor-tutor.
  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. Lee siempre el primer apartado, ¿Cómo estudiar este tema?, porque allí te especificamos qué material tienes que estudiar. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario (Lo + recomendado y + Información).
  5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades). En la programación semanal te detallamos cuáles son las actividades correspondientes a cada semana.
  6. Te recomendamos que participes en los eventos del curso (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 profesor-tutor 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: Lecturas obligatorias, Lecturas recomendadas, Otros recursos y Actividades.

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

Ten en cuenta estos consejos...

  • Sea cual sea tu plan de estudio, accede periódicamente al aula Virtual, ya que de esta forma estarás al día de las novedades del curso y en contacto con tu profesor y con tu profesor tutor.
  • Recuerda que no estás solo: consulta todas tus dudas con tu profesor-tutor utilizando el correo electrónico. Además, siempre puedes consultar tus dudas sobre el temario en los foros que encontrarás en cada asignatura (Pregúntale al profesor).
  • ¡Participa! Siempre que te sea posible accede a los foros de debate. El intercambio de opiniones, materiales e ideas nos enriquece a todos.
  • Y ¡recuerda!, estás estudiando con metodología on line: tu esfuerzo y constancia son imprescindibles para conseguir buenos resultados. ¡No dejes todo para el último día!