Tendencias emergentes de e-learning: MOOCs, gamificación y datos masivos

Tendencias emergentes de e-learning: MOOCs,

gamificación y datos masivosFernando Santamaría González

Profesor e investigador Universidad Minuto de Dios (Uniminuto) y Universidad de La Sabana

CEO de edumoocs.org

Índice

• MOOCs: Qué son y los beneficios para una corporación

• Gamificación y sus claves para aplicar a tú negocio.

• Los datos masivos y los cambios que producirá en una organización.

• Conclusiones

MOOC

> >> > >> >> > >4

> >> > >> >> > >5

> >> > >> >> > >6

> >> > >> >> > >7

> >> > >> >> > >

Plataformas de aprendizaje

8

Enlaces: http://bit.ly/1hmi1ns http://bit.ly/HClBd2

Pearson

> >> > >9

Nuevos modelos de negocio

> >> > >

Modelos de cobro y capital riesgo. xMOOCs

Cobros por la acreditación/certificación y por supervisión de exámenes y evaluación.

Selección de personal. Relación con recursos humanos. Talentos.

Modelo mixto por el soporte y la personalización del aprendizaje.

Valor añadido en contenidos y acuerdos con empresas de contenidos (Editoriales).

La venta de la plataforma MOOC a empresas a utilizar sus propios cursos de formación.

Patrocinios y tasas de matrícula.

Capital riesgo y financiaciones a costo perdido.

10

Más allá del e-learning• La abertura y lo masivo. Conceptos que rompen

la línea divisoria de un aprendizaje muy “encasillado” o encajado.

• En cualquier momento y lugar, incluso no tiene un tiempo prefijado (técnicas atomatizadas)

• Emergen una serie de tecnologías emergentes como flipped classroom, learning analytics/big data, BYOD, etc.

Ventajas competitivas

• Expansión de la marca y de los contenidos.

• Recrear aspectos como la desagregación del contenido y el modelo freemium.

• Reforzar la marca y acceder a un amplio público. No tiene por qué ser plenamente gratis. Técnicas freemium.

Integrar dinámicas y mecánicas de juegos a procesos que no son un juego para subir la participación su motivación intrínseca.

Puntos

Niveles

Premios

Bienes

Clasificaciones

DesafiosMisiones o

retos

Regalos

Mecánicas del juego

Estatus

Logro

Altruísmo

Recompensa

Competición

Expresión (o autoexpresión)

Dinámicas de juego

Ciclos de sobreexposición de GartnerPico de expectativas sobredimensionadas - Abismo de desilusión

Big Data

Fuente: http://bit.ly/1qfTbZO

Métodos analíticos

• Análisis del contenido.

• Analítica del discurso.

• Analítica del aprendizaje social o en red.

• Analítica disposicional.

Que supone el análisis del aprendizaje

• En un ambiente de aprendizaje en red podemos detectar los nodos fuertes y débiles.

• El concepto de evaluación del aprendizaje y de los alumnos cambia, de manera que se produce de forma emergente y se debe tomar decisiones ante la recepción de los datos.

• Análisis productivo de alumnos o comunidades que no van a resultar exitosas.

• A nivel de la investigación educativa será mucho más pertinente y con una profusión de datos importantes para que cambie el sistema investigativo.

• Puede ser una buena herramienta para autogestionar el propio aprendizaje del estudiante.

• Se puede mejorar la toma de decisiones administrativas y a nivel organizacional.

• Se pueden identificar los alumnos de riesgo y proporcionar la debida intervención.

• Se puede con estas técnicas generar mayor transparencia y generar innovación a partir de resultados en tiempo real.

• La creación de algoritmos que permitan contrastar los datos y ver las problemáticas a resolver.

• Se puede aumentar la productividad.

• Se trata de un nuevo paradigma, y que dependiendo cómo se utilice será menos o más disruptivo.

Que supone el análisis del aprendizaje

Algunas ventajas• Mejora el rendimiento de los estudiantes y de las facultades.

• Mejora la comprensión del estudiante en el material del curso.

• Evaluar y atender las necesidades de los estudiantes con dificultades.

• Mucha más precisión en las notas.

• Fomentar un uso más eficiente de los recursos a nivel institucional.

• Adecuado para investigadores, profesionales de la tecnología de la educación y ciencias del aprendizaje para cruzar datos y extraer la información adecuada.

• Personalización y adaptación.

Desire2Learn Insights

Modelo de las 3 Vs - 5 Vs

Velocidad

Variedad

Volumen Veracidad

Valor

Volumen de datos a nivel mundial

Algu

nas

apps

Unidad Tamaño Qué significa

Bit (b) 1 o 0 Dígito binario que utilizan los ordenadores para almacenar y procesar los datos

Byte (B) 8 bits Información suficiente como para crear un carácter. Es la unidad básica de la informática.

Kilobyte (KB) 1000 o 210 bytes Kilo en griego significa 1000. Una página de texto son KB.

Megabyte (MB)

1000KB; 220 bytes Mega en griego significa grande. Las obras completas de Shakespeare son 5 MB. Una canción suele tener alrededor de 4 MB

Gigabyte 1000MB; 230 bytes Giga en griego significa gigante. Una película de dos horas puede comprimirse entre 1 y 2 GB.

Terabyte 1000GB; 240 bytes Tera significa monstruo en griego. Por ejemplo todos los libros de la Biblioteca del Congreso de EE.UU suman 15 TB.

Petabyte (PB) 1000TB; 250 bytes Google procesa 1 PB cada hora.

Exabyte (EB) 1000PB; 260 bytes El equivalente a 10.000 millones de copias de The Economist.

Zettabyte (ZB) 1000EB; 270 bytes Se calcula que al final del año habrá un total de 4,4 ZB

Yottabyte (YB) 1000ZB; 280 bytes LA NSA construirá un datacenter para la vigilancia de un YB

Fuente The Economist, 27 de febrero de 2010.

Los datos mundiales se duplican cada dos años

Algunos datos• En el 2012 Google creaba(mos) por día 2,5

exabytes de datos.

• Se pronostica que para el año 2020 habrá en el planeta unos 40 zettabytes (actual estamos en 4,4).

• En los últimos 2 años se han generado y almacenado más datos que en toda la historia de la humanidad.

• Un ejemplo: el acelerador de partículas captura y almacena al año 25 petabytes.

Big Data Will Change Our World?

Big Data Analytics: Answers from Big Data

> >> > >

MUCHAS GRACIAS POR LA ATENCIÓN PRESTADA

Fernando Santamaría Profesor de Gestión Básica de la Información (GBI) en Sede Central de Uniminuto

(Bogotá) y en MIE de la Universidad de la Sabana. Tutor Maestría en Entornos Virtuales de Aprendizaje (Virtual Educa)

http://fernandosantamaria.com http://bit.ly/gplusfernando

Twitter: lernys http://about.me/lernys