Presentación

Esta asignatura tiene como objetivo introducir al alumno en cómo la información puede ser extraída a través de los datos generados en Internet y en entornos educativos con el uso mediado de tecnología. Los objetivos 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.

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.

Esta asignatura está vinculada principalmente al Área 1. Información y alfabetización informacional del Marco Común de Competencia Digital, creado por el Instituto Nacional de Tecnologías Educativas y de Formación del Profesorado (INTEF).

Competencias básicas

• CB6 - Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en el desarrollo 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 Educación

• 1.1. Introducción y objetivos
• 1.2. ¿Qué es Big Data?
• 1.3. Tecnologías y principios del Big Data
• 1.4. Big Data en educación: características, finalidad y herramientas
• 1.5. Conceptos esenciales de Big Data en educación
• 1.6. Referencias bibliográficas
  

Tema 2. Competencias digitales docentes

• 2.1. Introducción y objetivos
• 2.2. ¿Qué es la competencia digital?
• 2.3. UNESCO: el reto de la alfabetización digital
• 2.4. Marco Común Europeo de Competencia Digital
• 2.5. Competencias digitales en América Latina
• 2.6. Marco Común de Competencia Digital Docente
• 2.7. Autoevaluación de la Competencia Digital Docente
• 2.8. Referencias bibliográficas
  

Tema 3. Learning Analytics y Academic Analytics

• 3.1. Introducción y objetivos
• 3.2. Analíticas de aprendizaje: ¿qué datos se consideran y qué información se obtiene de ellos?
• 3.3. Proceso y herramientas para analíticas de aprendizaje
  
• 3.4. Academic Analytics
• 3.5. Referencias bibliográficas
  

Tema 4. Recoger y procesar datos

• 4.1. Introducción y objetivos
• 4.2. Qué son los datos. Tipos de datos
• 4.3. Recolección de datos: ejemplos y usos
• 4.4. Visualización de datos: ejemplos y usos
• 4.5. Tipos de gráficos
  
• 4.6. Tableros y cuadros de mando (dashboards)
• 4.7. Del dato a la sabiduría
• 4.8. Minería de datos educacional
• 4.9. Referencias bibliográficas
  

Tema 5. Evaluación del Aprendizaje y Entornos Virtuales de Aprendizaje

• 5.1. Introducción y objetivos
• 5.2. ¿Qué es evaluar?
  
• 5.3. Cómo evaluar el aprendizaje con tecnología: recursos y herramientas
• 5.4. Entornos Virtuales de Aprendizaje
• 5.5. Cómo recoger datos de los EVA y reunir evidencias
• 5.6. Referencias bibliográficas
  

Tema 6. Tipos de contenidos en Internet

• 6.1. Introducción y objetivos
• 6.2. Contenidos en Internet: Surface web, Deep web, Dark web
• 6.3. Contenidos educativos. Los REA
• 6.4. Bases de datos y repositorios de recursos para docentes y alumnos
• 6.5. Metadatos en educación
• 6.6. Datos abiertos (Open Data)
• 6.7. Referencias bibliográficas
  

Tema 7. Navegación, búsqueda, y filtrado de información

• 7.1. Introducción y objetivos
• 7.2. Información y alfabetización informacional
• 7.3. Buscar y organizar información: navegadores, buscadores, marcadores sociales y agregadores
  
• 7.4. Las fuentes de información
• 7.5. Bases de datos académicas
• 7.6. Referencias bibliográficas
  

Tema 8. Gestión de la información y de contenidos digitales

• 8.1. Introducción y objetivos
• 8.2. Curación de contenidos
  
• 8.3. Gestores documentales
• 8.4. Gestores de contenidos digitales: los CMS
• 8.5. Medios de almacenamiento cloud 
• 8.6. Referencias bibliográficas
  

Tema 9. Futuro y perspectivas educativas del Big Data

• 9.1. Introducción y objetivos
• 9.2. Presente y futuro de la educación con Big Data
• 9.3. Tendencias educativas en las que está presente el Big Data
• 9.4. Campos y aplicaciones profesionales en Big Data
• 9.5. ¿Cómo integrar Big Data en educación?
• 9.6. Referencias bibliográficas
  

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 individuales. Se trata de actividades de diferentes tipos: reflexión, análisis de casos, prácticas, análisis de textos, etc.
• Trabajos colaborativos. Son actividades grupales en las que tendrás la oportunidad de trabajar con tus compañeros. Durante el desarrollo de la asignatura tendrás toda la información que necesites sobre cómo organizarte para trabajar en equipo.
• Participación en eventos. Son actividades programadas todas las semanas del cuatrimestre como clases en directo o 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 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	% PRESENCIAL
Sesiones presenciales virtuales	15 horas	100%
Recursos didácticos audiovisuales	6 horas	0
Estudio del material básico	60 horas	0
Lectura del material complementario	45 horas	0
Trabajos, casos prácticos, test de autoevaluación	29 horas	0
Tutorías	16 horas	30 %
Trabajo colaborativo	7 horas	0
Realización de examen final presencial	2 horas	100%
Total	180 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.

• Argonza, J. S. (2016). Big Data en la educación. Revista Digital Universitaria, 17(1).
• 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. Turner.
• Ortiz-Clavijo, L. F. Ámbitos del Big Data en la Educación. EDUcación con TECnología, 103-113. DOI 10.21001/edutec.2019
  

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 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)	5% - 10%
Trabajos, proyectos, laboratorios/talleres y casos	10% - 30%
Test de autoevaluación	5% - 10%
Examen final presencial	60% - 60%

José Manuel Sánchez Ramírez

Formación académica: Máster en Fundamentos psicológicos de la Educación (UAM). Programa de doctorado en Desarrollo psicológico y aprendizaje escolar (UAM). Licenciado en Filología Hispánica (UAM). Certificado de Aptitud Pedagógica (ICE UAM). Máster en coaching ejecutivo (UNIR). Diplomado en Psicopatología del lenguaje (Logopedia) por la Escuela de Psiquiatría y Educación en Salud Mental de Madrid.

Experiencia: Coordinador académico adjunto del Máster de Tecnología educativa y Competencias digitales. Experto en aprendizaje y transformación digital. Diseñador instruccional , tecnopedagogo y especialista en diseño y analítica de entornos virtuales de aprendizaje. Profesor de Tecnología Educativa y Analíticas de aprendizaje. Profesor en Escuelas de Negocio. Consultor asociado en compañías tecnológicas especializadas en transformación digital.

Sergio Hernández de Mesa

Formación académica: Doctorado en Ingeniería de Sistemas e Informática. Universidad de Zaragoza. Ingeniería Informática. Universidad de Zaragoza. Máster en Ingeniería de Sistemas e Informática. Universidad de Zaragoza.

Experiencia: Personal Investigador Postdoctoral. Grado en Ingeniería Informática. Universidad de Zaragoza. Universidad Internacional de La Rioja. Máster en Tecnología educativa y competencias digitales.

Christopher Expósito Izquierdo

Formación académica: Doctorado en Física e Ingeniería. Universidad de La Laguna. Titulado Superior en Ingeniería Informática. Universidad de La Laguna. 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. Máster oficial en Formación del Profesorado de Educación Secundaria Obligatoria y Bachillerato, Formación Profesional y Enseñanza de Idiomas. Universidad de La Laguna.

Experiencia: Profesor Asociado. Universidad de La Laguna. Grado de Informática. Profesor colaborador. Universidad Internacional de La Rioja. Máster en Tecnología educativa y competencias digitales. Investigador en la Agencia Canaria de Investigación, Innovación y Sociedad de la Información.

Alicia Alvarado Escudero

Formación académica: Doctorada en Historia de América por la Universidad Pablo de Olavide de Sevilla, Programa Historia y Estudios Humanísticos, Europa, América, Arte y Lenguas. Tesis doctoral: El impacto de la conquista española en las estructuras de poder femenino en la costa norte del Perú durante los siglos XVI y XVII. Sobresaliente Cum Laude. DEA (Diploma de EstudiosAvanzados), Universidad Complutense de Madrid. CAP (Curso de Adaptación Pedagógica), Universidad Complutense de Madrid. Licenciatura en Historia.

Experiencia: Profesora asociada en los Másteres universitarios de Tecnología Educativa y Competencias Digitales de las universidades UNIR, Camilo José Cela y Antonio de Nebrija. Docente en Certificados de Profesionalidad y cursos de Formación de Herramientas digitales aplicadas a la Educación en Madrid y Pamplona.

Al tratarse de formación online puedes organizar tu tiempo de estudio como desees, siempre y cuando vayas cumpliendo las fechas de entrega de las actividades y la fecha de 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 UNIR. 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 material es el que debes estudiar para superar la asignatura. Consulta, además, las secciones del tema que contienen material complementario: con esto podrás tener una visión más amplia sobre el tema que estaás trabajando..
5. Dedica tiempo al trabajo práctico (sección Actividades). 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 (clases en directo, 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. Tambén puedes consulltar ahí el funcionamiento de las distintas herramientas del aula virtual: Correo, Foro, Clases en directo, Envío de actividades, etc.