By | mayo 9, 2016

Dentro de la analítica del aprendizaje se puede hacer foco en distintos aspectos. Se puede analizar en un primer nivel las interacciones en los entornos virtuales de aprendizaje en relación al acceso a los distintas secciones del curso, al envío de las tareas o a la visualización de los recursos. Nos encontramos ante la tríada clásica en la analítica del aprendizaje VEA: Visualizaciones, Envíos y Accesos.

Se suman a esta tríada actividades de matiz social tipo wikis, chats o foros. Analizar las interacciones de los estudiantes en entornos sociales añaden métricas asociadas a las aportaciones, tales como mensajes leídos, apertura de conversaciones o respuestas a mensajes de otros alumnos. En cierto modo se sigue en el contexto VEA, aunque de estas nuevas métricas se puede extraer información más detallada del alumno, más allá de su comportamiento en entornos virtuales del click stream. El estudio de las interacciones sociales se eleva a un nuevo nivel de interacciones. Se pasa de la interacción alumno/EVA a un estado de interacción alumno/alumno.

Comprender cómo actúan los alumnos entre ellos en entornos sociales complementa el análisis cuantitativo de visualizaciones, envíos y accesos en entornos virtuales de aprendizaje. Puede incluso ofrecer información adicional de la personalidad del alumno.

Se realizará pues un Social Network Analytics o SNA (Análisis de Redes Sociales) cuando se quieran estudiar las interacciones entre alumnos o incluso entender cómo es un alumno. La teoría subyacente a este tipo de análisis hace referencia directa a la teoría de grafos. Se requiere pues entender ciertos aspectos matemáticos para poder explicar las relaciones entre alumnos. No obstante, existen algunas herramientas que facilitan la aplicación y comprensión de estas interacciones, como Forum Graph de Moodle.

¿Qué utilidad tiene la SNA en entornos educativos?

  • Conocer qué alumno es el que más influencia tiene en la red.
  • Conocer qué alumno es más influenciado.
  • Descubrir patrones de comunicación.
  • Descubrir relaciones entre pares.
  • Detectar qué alumnos trabajan mejor juntos.
  • Detectar alumnos aislados.
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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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