1. 1. n d i c e 1.- Breve Introduccin a los 2.- Entornos de aplicacin 3.- Qu hacemos con todos estos datos? 4.- Nuevos campos de aplicacin 5.- BIG Data en versin educativa 6.- Objetivos del Learning Analytics 7.- Aplicaciones en educacin 8.- Investigaciones 9.- Para saber ms 10.- Referencias BIG DATA LEARNING ANALYTICS:
2. 2. la cantidad de informacin se duplica como mnimo, cada 2 aos
3. 3. se define como aquellos recursos de informacin 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.
4. 4. Volumen (cantidad de datos generados) Velocidad (frecuencia con la que se generan los datos) Variedad (proliferacin de nuevas fuentes de datos) BIG DATA CUARTA V Veracidad CRECIMIENTO EXPONENCIAL LA VELOCIDAD DE CAPTURA, ALMACENAMIENTO Y ANLISIS DATOS QUE PROVIENEN DE REDES SOCIALES, BLOGS, WEBS, TELEFONA MVIL
5. 5. datos estructurados datos no estructurados PODCASTS FOTOS MENSAJES DE TEXTO VIDEOS DE YOUTUBE MENSAJES EN FACEBOOK BLOGS TWEETS DE TWITTER EMAILS MSICA
6. 6. Las experiencias actuales en torno al permiten afirmar que la recogida y tratamiento de datos a gran escala conllevarn beneficios a las personas en muchos mbitos
7. 7. HUELLAS FINANCIERAS: TRANSACCIONES EN TIEMPO REAL
8. 8. Learning Analytics
9. 9. Medicin Recopilacin Anlisis Presentacin DE DATOS SOBRE EL ALUMNADO Y SU CONTEXTO CON EL OBJETIVO DE ENTENDER Y OPTIMIZAR EL APRENDIZAJE LEARNING ANALYTICS Trata de la medicin, recopilacin, anlisis y presentacin de los datos sobre los alumnos y sus contextos con el propsito de entender y optimizar el aprendizaje y los entornos en que se produce (George Siemens, 2011) Y LOS ENTORNOS EN QUE SE PRODUCE
10. 10. Learning AnalyticS Objetivos Elaborar mejores pedagogas Atender a alumnos con riesgo de abandono Evaluar programas Verificar si los diseos de los programas han sido eficaces Saber cmo interacta el alumnado por internet Crear sistemas de apoyo que se ajusten a las necesidades de aprendizaje
11. 11. Anlisis Comprensin conceptual Anlisis de redes sociales PL E Currculo impacto Seales: - Fallos - xitos Pedagoga Prediccin Datos inteligentes Perfil Estudiantes fuera de los datos Personalizacin y adaptacin Tecnologa Social Datos semnticos Mvil Auto identificacin Datos vinculados Medios Sociales LM S Inferencia de datos existentes PROCESO DEL ANLISIS DE APRENDIZAJE
12. 12. LEARNING ANALYTICS COMO MOTOR DE CAMBIO HACIA UN APRENDIZAJE MS PERSONALIZADO
13. 13. EL GRAN DESAFO DE LA ERA DIGITAL NO SER EL DEL ALMACENAMIENTO DE DATOS, SINO DECIDIR QU HACER CON TODOS ELLOS
14. 14. La problemtica Se calcula que para este ao se habrn creado en el sector de las TIC 4,4 millones de puestos de trabajo en todo el mundo, de los cuales 1,2 se crearn en Europa (Gartner, 2012), por lo tanto la figura del cientfico de datos ser indispensable, pero el problema es que no habr 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 tcnicas de anlisis. La proteccin de la privacidad
15. 15. HABLAMOS DE BIG DATA ENLACES/WEB/VIDEOS EL BIG DATA ESPAOL 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 MS
16. 16. PARA SABER MS LEARNING ANALYTICS en la prctica 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 PRCTICAS 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/
17. 17. 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. Garca-Tinizaray, D., Ordoez-Briceo, K. & Torres-Diaz, J. C. (2014). Learning analytics para predecir la desercin 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.
18. 18. 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.