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Í n d i c e
1.- Breve Introducción a los BIG DATA
2.- Entornos de aplicación
3.- ¿Qué hacemos con todos estos datos?
4.- Nuevos campos de aplicación
5.- LEARNING ANALYTICS: BIG Data en versión educativa
6.- Objetivos del Learning Analytics
7.- Aplicaciones en educación
8.- Investigaciones
9.- Para saber más…
10.- Referencias
…la cantidad de información
se duplica como mínimo,
cada 2 años
se define como “aquellos recursos de
información caracterizados por su alto
volumen, velocidad o variedad, que
requieren formas de procesamiento innovadoras
y eficientes para la mejora del conocimiento y la
toma de decisiones.
Volumen (cantidad de
datos generados)
Velocidad (frecuencia
con la que se generan los datos)
Variedad
(proliferación de nuevas
fuentes de datos)
BIG DATA
CUARTA V Veracidad
CRECIMIENTO EXPONENCIAL
LA VELOCIDAD DE CAPTURA, ALMACENAMIENTO Y ANÁLISIS
DATOS QUE PROVIENEN DE REDES SOCIALES, BLOGS, WEBS,
TELEFONÍA MÓVIL
datos estructurados
datos no
estructurados
PODCASTS
FOTOS
MENSAJES DE TEXTO
VIDEOS DE YOUTUBE
MENSAJES EN FACEBOOK
BLOGS
TWEETS DE TWITTER
EMAILS
MÚSICA
Las experiencias actuales en torno
al permiten afirmar que la recogida
y tratamiento de datos a gran
escala conllevarán beneficios a las
personas en muchos ámbitos
HUELLAS FINANCIERAS:
TRANSACCIONES EN TIEMPO REAL
Learning Analytics
Medición
Recopilación
Análisis
Presentación DE DATOS
SOBRE EL ALUMNADO Y SU CONTEXTO
CON EL OBJETIVO DE ENTENDER
Y OPTIMIZAR EL APRENDIZAJE
LEARNING ANALYTICS
Trata de la medición,
recopilación, análisis y
presentación de los datos sobre
los alumnos y sus contextos con
el propósito de entender y
optimizar el aprendizaje y los
entornos en que se produce
(George Siemens, 2011)
Y LOS ENTORNOS EN QUE SE PRODUCE
Learning AnalyticS
Objetivos
Elaborar mejores pedagogías
Atender a alumnos con riesgo
de abandono
Evaluar programas
Verificar si los diseños de los
programas han sido eficaces
Saber cómo interactúa el
alumnado por internet
Crear sistemas de apoyo que se
ajusten a las necesidades de aprendizaje
Análisis
Comprensión
conceptual
Análisis de
redes sociales
PL
E
Currículo
impacto
Señales:
- Fallos
- Éxitos
Pedagogía
Predicción
Datos
inteligentes
Perfil
Datos
generados
por
Estudiantes
Personalización y
adaptación
Tecnología
Social
Datos
semánticos
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Auto identificación
Datos
vinculados
Medios
Sociales
LM
S
Inferencia de datos
existentes
PROCESO DEL
ANÁLISIS
DE
APRENDIZAJE
LEARNING ANALYTICS
COMO MOTOR DE CAMBIO HACIA
UN
APRENDIZAJE
MÁS PERSONALIZADO
EL GRAN DESAFÍO
DE LA ERA
DIGITAL
NO SERÁ EL DEL
ALMACENAMIENTO
DE DATOS,
SINO DECIDIR QUÉ HACER
CON TODOS ELLOS
La problemática
• Se calcula que para este año se habrán creado en el sector de las TIC 4,4 millones
de puestos de trabajo en todo el mundo, de los cuales 1,2 se crearán en
Europa (Gartner, 2012), por lo tanto la figura del científico de datos será
indispensable, pero el problema es que no habrá suficientes especialistas
que cubran esta demanda, los expertos estiman que solo en EEUU puede haber
una carencia de entre 140 y 190 mil profesionales con conocimientos profundos
sobre técnicas de análisis.
• La protección de la privacidad
HABLAMOS DE BIG DATA
ENLACES/WEB/VIDEOS
EL BIG DATA ESPAÑOL
http://www.abc.es/cultura/20150413/abci-santos-data-201504122208.html
CONCEPTO DE BIG DATA
https://www.youtube.com/watch?v=mqMFMgVnRO8
BLOG
http://blogs.plos.org/biologue/2015/02/09/ethics-big-data-focus-feature/
BIG BANG DATA
http://bigbangdata.cccb.org/es/#
EMPRESA CONSULTORA GARTNER
http://www.gartner.com/technology/home.jsp#
MCKINSEY&COMPANY
http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/
big_data_the_next_frontier_for_innovation
INTERXION
http://www.interxion.com/es/quienes-somos/
PARA SABER MÁS…
PARA SABER MÁS…
LEARNING ANALYTICS en la práctica
THE GLASS CLASSROOM
http://glassclassroom.blogspot.com.es/2012/12/the-glass-classroom-big-data.html
HORIZONT REPORT EUROPE 2014 SCHOOLS EDITION
https://ec.europa.eu/jrc/sites/default/files/2014-nmc-horizon-report-eu-en_online.pdf
EL POTENCIAL DE LOS BIG DATA
http://www.ariadne.ac.uk/issue71/charlton-et-al
EDUCATION DATA AND LEARNING ANALYTICS
http://hackeducation.com/2012/12/09/top-ed-tech-trends
-of-2012-education-data-and-learning-analytics/
LAS MEJORES PRÁCTICAS PARA BIG DATA:
aprender del pasado mientras que mira el futuro
http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2012/10/19/
best-practices-for-big-data-learning-from-the-past-while-looking-to-the-future/
R e f e r e n c i a s
McKinsey Global Institute, BIG DATA: The nex frontier for innovation, competition and productivity. Mayo 2011
Martin Fuentes, E., & Martin Mayorga, D. (2014). The impact of" Big Data" in the language.
REVISTA DE OCCIDENTE, (395), 5-15.
Ferguson, R. (2012). The state of learning analytics in 2012: A review and future challenges.
Knowledge Media Institute, Technical Report KMI-2012, 1, 2012.
Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology
Enhanced Learning, 4(5), 304-317.
Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012, April). Course signals at Purdue: using learning analytics to increase student success.
In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 267-270). ACM.
De Liddo, A., Buckingham Shum, S., Quinto, I., Bachler, M., & Cannavacciuolo, L. (2011).
Discourse-centric learning analytics. Paper presented at the LAK 2011: 1st International Conference on
Learning Analytics & Knowledge.
Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Learning Analytics (pp. 61-75).
Springer New York.
García-Tinizaray, D., Ordoñez-Briceño, K. & Torres-Diaz, J. C. (2014). Learning analytics para predecir la deserción de estudiantes a
distancia. Campus virtuales, 3(1), 120-126.
Jo, I. H., Yu, T., Lee, H., & Kim, Y. (2015). Relations between Student Online Learning Behavior and Academic Achievement
in Higher Education: A Learning Analytics Approach. In Emerging Issues in Smart Learning (pp. 275-287). Springer Berlin Heidelberg.
Siemens, G., & d Baker, R. S. (2012, April). Learning analytics and educational data mining: towards communication
and collaboration. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 252-
254). ACM.
Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. EDUCAUSE review, 46(5), 30.
Shum, S. B., & Ferguson, R. (2012). Social Learning Analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 3-26.

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Exposición BIG DATA/LEARNING ANALYTICS

  • 1. Í n d i c e 1.- Breve Introducción a los BIG DATA 2.- Entornos de aplicación 3.- ¿Qué hacemos con todos estos datos? 4.- Nuevos campos de aplicación 5.- LEARNING ANALYTICS: BIG Data en versión educativa 6.- Objetivos del Learning Analytics 7.- Aplicaciones en educación 8.- Investigaciones 9.- Para saber más… 10.- Referencias
  • 2.
  • 3. …la cantidad de información se duplica como mínimo, cada 2 años
  • 4.
  • 5.
  • 6. se define como “aquellos recursos de información caracterizados por su alto volumen, velocidad o variedad, que requieren formas de procesamiento innovadoras y eficientes para la mejora del conocimiento y la toma de decisiones.
  • 7. Volumen (cantidad de datos generados) Velocidad (frecuencia con la que se generan los datos) Variedad (proliferación de nuevas fuentes de datos) BIG DATA CUARTA V Veracidad CRECIMIENTO EXPONENCIAL LA VELOCIDAD DE CAPTURA, ALMACENAMIENTO Y ANÁLISIS DATOS QUE PROVIENEN DE REDES SOCIALES, BLOGS, WEBS, TELEFONÍA MÓVIL
  • 8.
  • 9.
  • 10. datos estructurados datos no estructurados PODCASTS FOTOS MENSAJES DE TEXTO VIDEOS DE YOUTUBE MENSAJES EN FACEBOOK BLOGS TWEETS DE TWITTER EMAILS MÚSICA
  • 11. Las experiencias actuales en torno al permiten afirmar que la recogida y tratamiento de datos a gran escala conllevarán beneficios a las personas en muchos ámbitos
  • 14. Medición Recopilación Análisis Presentación DE DATOS SOBRE EL ALUMNADO Y SU CONTEXTO CON EL OBJETIVO DE ENTENDER Y OPTIMIZAR EL APRENDIZAJE LEARNING ANALYTICS Trata de la medición, recopilación, análisis y presentación de los datos sobre los alumnos y sus contextos con el propósito de entender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se produce (George Siemens, 2011) Y LOS ENTORNOS EN QUE SE PRODUCE
  • 15. Learning AnalyticS Objetivos Elaborar mejores pedagogías Atender a alumnos con riesgo de abandono Evaluar programas Verificar si los diseños de los programas han sido eficaces Saber cómo interactúa el alumnado por internet Crear sistemas de apoyo que se ajusten a las necesidades de aprendizaje
  • 16. Análisis Comprensión conceptual Análisis de redes sociales PL E Currículo impacto Señales: - Fallos - Éxitos Pedagogía Predicción Datos inteligentes Perfil Datos generados por Estudiantes Personalización y adaptación Tecnología Social Datos semánticos Móvil Auto identificación Datos vinculados Medios Sociales LM S Inferencia de datos existentes PROCESO DEL ANÁLISIS DE APRENDIZAJE
  • 17. LEARNING ANALYTICS COMO MOTOR DE CAMBIO HACIA UN APRENDIZAJE MÁS PERSONALIZADO
  • 18. EL GRAN DESAFÍO DE LA ERA DIGITAL NO SERÁ EL DEL ALMACENAMIENTO DE DATOS, SINO DECIDIR QUÉ HACER CON TODOS ELLOS
  • 19. La problemática • Se calcula que para este año se habrán creado en el sector de las TIC 4,4 millones de puestos de trabajo en todo el mundo, de los cuales 1,2 se crearán en Europa (Gartner, 2012), por lo tanto la figura del científico de datos será indispensable, pero el problema es que no habrá suficientes especialistas que cubran esta demanda, los expertos estiman que solo en EEUU puede haber una carencia de entre 140 y 190 mil profesionales con conocimientos profundos sobre técnicas de análisis. • La protección de la privacidad
  • 20. HABLAMOS DE BIG DATA ENLACES/WEB/VIDEOS EL BIG DATA ESPAÑOL http://www.abc.es/cultura/20150413/abci-santos-data-201504122208.html CONCEPTO DE BIG DATA https://www.youtube.com/watch?v=mqMFMgVnRO8 BLOG http://blogs.plos.org/biologue/2015/02/09/ethics-big-data-focus-feature/ BIG BANG DATA http://bigbangdata.cccb.org/es/# EMPRESA CONSULTORA GARTNER http://www.gartner.com/technology/home.jsp# MCKINSEY&COMPANY http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/ big_data_the_next_frontier_for_innovation INTERXION http://www.interxion.com/es/quienes-somos/ PARA SABER MÁS…
  • 21. PARA SABER MÁS… LEARNING ANALYTICS en la práctica THE GLASS CLASSROOM http://glassclassroom.blogspot.com.es/2012/12/the-glass-classroom-big-data.html HORIZONT REPORT EUROPE 2014 SCHOOLS EDITION https://ec.europa.eu/jrc/sites/default/files/2014-nmc-horizon-report-eu-en_online.pdf EL POTENCIAL DE LOS BIG DATA http://www.ariadne.ac.uk/issue71/charlton-et-al EDUCATION DATA AND LEARNING ANALYTICS http://hackeducation.com/2012/12/09/top-ed-tech-trends -of-2012-education-data-and-learning-analytics/ LAS MEJORES PRÁCTICAS PARA BIG DATA: aprender del pasado mientras que mira el futuro http://blogs.sas.com/content/subconsciousmusings/2012/10/19/ best-practices-for-big-data-learning-from-the-past-while-looking-to-the-future/
  • 22. R e f e r e n c i a s McKinsey Global Institute, BIG DATA: The nex frontier for innovation, competition and productivity. Mayo 2011 Martin Fuentes, E., & Martin Mayorga, D. (2014). The impact of" Big Data" in the language. REVISTA DE OCCIDENTE, (395), 5-15. Ferguson, R. (2012). The state of learning analytics in 2012: A review and future challenges. Knowledge Media Institute, Technical Report KMI-2012, 1, 2012. Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning, 4(5), 304-317. Arnold, K. E., & Pistilli, M. D. (2012, April). Course signals at Purdue: using learning analytics to increase student success. In Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge (pp. 267-270). ACM. De Liddo, A., Buckingham Shum, S., Quinto, I., Bachler, M., & Cannavacciuolo, L. (2011). Discourse-centric learning analytics. Paper presented at the LAK 2011: 1st International Conference on Learning Analytics & Knowledge. Baker, R. S., & Inventado, P. S. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Learning Analytics (pp. 61-75). Springer New York. García-Tinizaray, D., Ordoñez-Briceño, K. & Torres-Diaz, J. C. (2014). Learning analytics para predecir la deserción de estudiantes a distancia. Campus virtuales, 3(1), 120-126. Jo, I. H., Yu, T., Lee, H., & Kim, Y. (2015). Relations between Student Online Learning Behavior and Academic Achievement in Higher Education: A Learning Analytics Approach. In Emerging Issues in Smart Learning (pp. 275-287). Springer Berlin Heidelberg.
  • 23. Siemens, G., & d Baker, R. S. (2012, April). Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration. In Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge (pp. 252- 254). ACM. Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education. EDUCAUSE review, 46(5), 30. Shum, S. B., & Ferguson, R. (2012). Social Learning Analytics. Educational Technology & Society, 15(3), 3-26.