By | julio 17, 2015

Datos crudos en la analítica del aprendizajeDesde hace más de un mes tengo instalada la app Runtastic Pedometer en mi móvil. Es una app que cuenta pasos y te mantiene alerta si tienes una actividad más bien baja. En cierta manera quiero saber qué nivel de vida sedentaria llevo y actuar en consecuencia si fuera necesario. Aunque uno es deportista y está en buena forma, un trabajo sedentario puede pasar factura cara a largo plazo. Y la verdad sea dicha, hasta que no usas una App así no te das cuenta de cuantas horas te pasas sentado en una silla.

Runtastic Pedometer es muy útil. Ofrece información detallada de los pasos que realizas al día, así como otros valores en relación a la velocidad media, distancia recorrida, tiempo total andando y media de pasos por minuto. En realidad yo solamente quería saber mi “nivel de sedentarismo”, pero debo aceptar que tanta información me ha ayudado a sacar algunas conclusiones adicionales. Por ejemplo:

  • Soy una persona inquieta. Métrica: Pasos por minuto.
  • Soy una persona activa. Métrica: Total de pasos diarios.
  • Estoy en forma. Métrica: Km diarios, media de 7km al día.
  • Debo encontrar una manera de potenciar más mi actividad. Métrica: Horas diarias, 1h 30m de media andando.

La relación directa de todo lo anterior con la analítica del aprendizaje yace en el modelo de procesado de datos de la App. Es el mismo modelo cíclico para ambos: se recolectan datos, se procesan, se analizan y se actúa en consecuencia. Su punto de partida se fundamenta en los datos recolectados, más específicamente en lo que se conoce como recolección de datos crudos.

Para explicar el concepto de datos crudos voy a centrarme en el paso de recolección de datos utilizando la App como símil. Empiezo con una definición:

 

Un dato crudo representa la unidad mínima de información recolectada y sin procesar de un tipo de dato específico.

 

Quizás esta definición cuesta interpretarla en el mundo académico. Sigo con el símil para abordar algunos tipos de datos disponibles en la analítica de aprendizaje y entender mejor la definición de dato crudo:

Runtastic Pedometer Analítica del Aprendizaje
Tipo de dato crudo
  • Pasos
  • Velocidad
  • Fecha
  • Horas de estudio
  • Visualizaciones de un recurso educativo multimedia
  • Accesos a un recurso educativo
  • Tarea entregada sí/no
  • Calificación de una tarea de 0 a 10
  • Fecha de la tarea, visualización o acceso
Herramienta de recolección de datos
  • Giroscopio
  • GPS
  • Registros de acciones en el Entorno Virtual de Aprendizaje (EVA)
  • Plugins de recolección de datos del EVA
  • Herramientas externas al EVA como Google Analytics

La App Runtastic Pedometer recolecta los pasos realizados, la velocidad en que nos movemos y la fecha como datos crudos. No hay procesado en la recolección de datos. Es a después cuando se procesan para mostrar estadísticas tales como velocidad media, pasos por minuto, tiempo total de andado, etc… A partir de aquí, cada uno decide actuar de una forma u otra.

En cambio en la analítica del aprendizaje se recolecta el número de visualizaciones de un recurso educativo, las horas de estudio del alumno, las calificaciones, las fechas de entrega de las tareas, etc… De la misma forma estos datos crudos no sufren alteración ninguna en su recolección. Una vez disponibles se procesan y se analizan para entender y mejorar los distintos procesos de enseñanza-aprendizaje.

Fuente de la imagen: Designed by Freepik

Daniel Amo Filvà

Profesor apasionado de las tecnologías. Creo en la Analítica del Aprendizaje para la mejora del contexto educativo. Investigo en e-learning, escribo, comparto conocimiento y practico el aprendizaje extremo.

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