ACTIVIDAD 3 – METODOLOGÍA DEL SERVICIO DE DATOS

Una vez hemos realizado el análisis del curso piloto, vamos a proceder a elaborar un modelo que haga posible la réplica de esta metodología en cursos de este tipo, de la forma en la que nuestro servicio sea de utilidad para llevar a cabo la prevención del abandono.

Enfoque del servicio

Como hemos venido mencionando hasta el momento existe una verdadera posibilidad de abandono precoz por parte de un porcentaje significativo de los alumnos, lo que nos conduce a plantearnos vías para paliar esa problemática. Teniendo esto bien detectado y en mente permanentemente, se presenta necesarios los servicios de plataformas de analítica de datos para asi poder realizar una prevención efectiva tanto del abandono temprano del curso, como para detectar posibles dificultades o estancamientos en el mismo.

Objetivos

·         Prevenir y evitar el abandono precoz del curso

·         Identificar problemas entre el alumnado

·         Mejorar la planificación del curso

·         Captar nuevos usuarios

Líneas de actuación

Partiendo de los objetivos que previamente se han establecido y en base la gran cantidad de datos que hemos recogido de forma previa al curso, durante el mismo y tras la finalización, podremos ir actuando de forma en la que se vaya requiriendo, ya sea al principio, durante o a posteriori para la constante optimización y mejora, persistiendo en evitar y reducir al máximo la tasa de abandono precoz y mejorar los contenidos, la planificación y logar una mayor satisfacción del usuario. Todo esto nos demandara de forma automática la toma de medidas en base a lo que se vaya requiriendo, es decir, si nos encontramos ante el estancamiento de un alumno, en base a los datos que poseemos podremos tomar medidas de forma inmediata, de ahí la eficacia del análisis de aprendizaje.

Anexo de supuesto práctico

Una vez detallado como sería teóricamente nuestro servicio, vamos a proceder a ejemplificarla haciendo uso de un supuesto práctico que contribuya a dar forma a la idea del servicio al lector. Para ello, vamos a proponer la idea de un curso MOOC aplicando este servicio en sus 3 fases: al comienzo del curso, durante el desarrollo del MOOC y tras finalizar el MOOC.

Comienzo del MOOC

Para realizar la inscripción en el MOOC el usuario ha de rellenar un cuestionario en el que recoja sus datos personales, como edad, genero, ocupación, formación previa, intereses e inquietudes, puntos débiles… Todos estos datos deberán ser analizados por el profesor, que deberá de clasificar todos estos datos en una base de datos e identificar previamente cuales son los potenciales alumnos a tener dificultades, ya sea por su ocupación (disposición horaria), por sus conocimientos previos (ausencia de conocimientos previos relativos a la materia), puntos débiles (dificultad adherida previa)…

Toda estos datos convertidos a información clasificada puede ser muy útil para la posible toma de decisiones antes de comenzar el curso, bien puede ser por ejemplo adecuar en grado de dificultad a los alumnos (pudiendo ser tanto elevar el nivel como reducirlo), crear clases de forma sincrónica si existe una amplia disposición horaria o asincrónica si es lo contrario, etc.

Transcurso del MOOC

Los datos que pretendemos recoger durante el transcurso del MOOC van a resultar verdaderamente significativos para prevenir el abandono prematuro del curso. Toda la recogida de datos tiene que tener un procesado en la mayor brevedad de tiempo posible, porque el tiempo en este caso corre a favor del desistimiento del curso. Entendiendo esto así, la recopilación de datos sobre la actividad o la frecuencia de acceso nos pueden conducir a la idea de que el alumno este perdiendo el interés por el MOOC y podíamos ponernos en contacto con el y mediar; o mediante los datos que se obtienen con las pruebas como test o trabajos podemos conocer los alumnos que se encuentran con más dificultades y ofrecerles un asesoramiento más personalizado o una adecuación de los contenidos.

Tras la finalización

Una vez finalizado es el momento de analizar todos los datos, a la par que sacar conclusiones para mejorar las posteriores ediciones. Se tendrán que poner encima de la mesa las decisiones que se han ido tomando desde el inicio del curso hasta la finalización y ver si han resultado suficientes para evitar el abandono de usuarios que estaban catalogados como en riesgo y a su par ver que usuarios abandonado y por qué no han llegado a ser detectados como posibles abandonos.