Big Data en Educación: Minería de Datos Educativa y Analítica de Aprendizaje 

17/02/2020
Tipo
Curso de extensión universitaria.
Estado
Anulado.
Plazas
100
Fecha de inicio
17/02/2020
Fecha de finalización
22/02/2020
Horarios
De lunes a sábado por las tardes: De 4 pm a 8 pm. Sábado mañana y tarde (30 horas)

Duración
35 horas.30 horas lectivas y 5 horas de trabajo individualizado del alumno como prácticas.
Destinatarios
A todas las personas interesadas analítica del aprendizaje y la minería de datos relacionadas con el ámbito de la educación, tanto en Primaria, Secundaria como en el ámbito universitario. No deben saber de programación y de conocimientos informáticos para la práctica en aplicaciones de analítica.

Reconocimiento de créditos
ECTS:1,5
Lugar y aulas de impartición
A distancia
Tasas de matrícula
  • Ordinaria:60 €
  • Alumnos ULE:50 €
  • Alumnos de otras universidades:55 €
  • Desempleados:50 €
Objetivos
* Conocer las dinámicas y posibilidades que permite la analítica de los datos en Educación.
* Disponer de conocimiento con las características de la minería y de la analítica para poder tomar decisiones en el ámbito educativo.
* Hacer uso de métodos y herramientas de analítica para poder implementarlo en sus aulas o negocios.

Competencias y resultados de aprendizaje
Competencias:
  • Manejar los aspectos analíticos para poder tomar decisiones en el ámbito educativo.
  • Controlar los métodos y técnicas en la analítica de aprendizaje y minería de datos para extraer los outputs del aprendizaje de los alumnos.

El término Big Data en Educación es un término amplio que recoge una serie de subcampos/subapartados como son la minería de datos educativa (Educational Data Mining) y el análisis del aprendizaje (Learning Analytics). La minería de datos educativos y el análisis del aprendizaje se utilizan para investigar y construir modelos en varias áreas que pueden influir en los sistemas de aprendizaje. Uno de los objetivos de este curso de extensión universitaria es comprender que los datos educativos que recoge un profesor son fundamentales para comprender patrones emergentes del aprendizaje y dar un nuevo paradigma al modo de aprender.
Por eso, se verán las posibilidades que implican estas técnicas/métodos en educación, haciendo analítica de datos de alguna de los social media actuales.

Programa
  • Big Data. Introducción al concepto.
  • Minería de Datos Educativa (Educational Data Mining): características y modelos
  • Analítica de aprendizaje (Learning Analytics): características y posibilidades.
  • Tendencias clave en los entornos de educación en la era del Big Data.
  • Beneficios de Big Data y Learning Analytics
  • La relación de Learning Analytics y las plataformas de aprendizaje.
  • Ejemplos de Learning Analytics
  • Práctica con herramienta para la extracción de los datos y su análisis (SNA)

Criterios de evaluación
Se exigirá la asistencia de al menos el 80% de las sesiones presenciales/online.
Al ser un curso online , se van a tomar dos medidas para certificar que se ha logrado la asistencia y el trabajo a realizar a partir de contenido dado.

Por un lado contacto síncrono con el alumno todos los días (debe asistir un 85% de lo programado online).
Por otro, debe realizar la práctica con la aplicación de analítica de datos educativos.
Se dará documentación que será útil para establecer los objetivos marcados para el alumnado y puedan con ellos cumplir los objetivos.
Con estas dos acciones a realizar se obtendrá el certificado del curso.

Director/es
  • Roberto Baelo Álvarez. Profesor. Facultad de Educación. Universidad de León.
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Profesorado/Ponentes
  • Fernando Santamaría González. Formador y Asesor TIC. Universidad de León.

  • Roberto Baelo Álvarez. Profesor. Facultad de Educación. Universidad de León.
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Departamento / Centros Implicados
Didáctica General, Específica y Teoría de la Educación

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