Campus Virtuales
Número completo:
Los MOOCs como tecnologías disruptivas: estrategias para mejorar la experiencia de aprendizaje y la calidad de los MOOCs.
MOOCs as disruptive technologies: strategies for enhancing the learner experience and quality of MOOCs.
Gráinne Conole, Leicester (Reino Unido).
Resumen / Abstract
Este trabajo estudia las pedagogías asociadas con los diferentes tipos de Cursos Online Masivos y Abiertos (MOOCs por sus siglas en inglés: Massive Open Online Courses). Se argumenta que el discurso actual sobre el concepto de xMOOCs (basado principalmente en torno a la interacción con el contenido y la adopción esencialmente de un enfoque de aprendizaje conductista) y cMOOCs (que se centran en aprovechar el poder de los medios sociales y la interacción con los compañeros, con la adopción de un enfoque de aprendizaje conectivista), es una forma inadecuada de describir los tipos de MOOCs y las modalidades en las que los estudiantes se involucran con ellos. Se proporcionará una breve historia de la aparición de los MOOCs y la descripción de los actores principales. Se introducirá una forma alternativa de categorizar los MOOCs, en función de sus características clave. Luego, se describirá el modelo de las 7Cs para el diseño de aprendizaje, que puede ser utilizado para diseñar MOOCs con criterios más pedagógicos, lo que mejorará la experiencia del estudiante y asegurará la garantía de calidad.
This chapter considers the pedagogies associated with different types of Massive Open Online Courses (MOOCs). It argues that the current discourse around the concept of xMOOCs (primarily based around interaction with content and essentially adopting a behaviourist learning approach), and cMOOCs (which focus on harnessing the power of social media and interaction with peers, adopting a connectivist learning approach), is an inadequate way of describing the variety of MOOCs and the ways in which learners engage with them. It will provide a brief history of the emergence of MOOCs and the key stakeholders. It will introduce an alternative means of categorising MOOCs, based on their key characteristics. It will then describe the 7Cs of Learning Design framework, which can be used to design more pedagogically informed MOOCs, which enhances the learner experience and ensure quality assurance.
Palabras Clave / Keywords
Cursos Online Masivos y Abiertos, MOOCs, Pedagogías, xMOOCs, cMOOCs, Diseño de Aprendizaje, 7Cs.
Massive Open Online Courses, MOOCs, Pedagogies, xMOOCs, cMOOCs, Learning Design, 7Cs.
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Cómo citar / How to cite
Conole, G. (2013). Los MOOCs como tecnologías disruptivas: estrategias para mejorar la experiencia de aprendizaje y la calidad de los MOOCs. Campus virtuales, 2(2), 16-28.
Conole, G. (2013). MOOCs as disruptive technologies: strategies for enhancing the learner experience and quality of MOOCs. Campus virtuales, 2(2), 16-28.
Número completo:
Sistema abierto para la enseñanza de sistemas operativos mediante un simulador.
Open system for teaching operating systems by using a simulator.
David Luis La Red Martínez, Argentina.
Nelson Fabián Rodríguez, Argentina.
Resumen / Abstract
El estudio y comprensión de los algoritmos de gestión de recursos computacionales por parte de los sistemas operativos es fundamental para una adecuada asimilación de la importancia de los sistemas operativos como administradores de recursos. Esto ha motivado la realización de un simulador basado en la web, pero también descargable y ejecutable localmente sin conexión a Internet, que permita estudiar el comportamiento y comprender dichos algoritmos, el que se ha basado en applets de Java y ha resultado de utilidad para los alumnos dada su sencillez y amena presentación, aspectos estos muy valorados por los alumnos. Cada algoritmo implementado está acompañado de una descripción resumida de los fundamentos teóricos que lo sustentan y de las indicaciones para su utilización, la que además es muy intuitiva. Los algoritmos implementados en el simulador con los siguientes: planificación del procesador, estrategias de reposición de páginas en la memoria principal, análisis del rendimiento de un subsistema de disco, ejecución concurrente de hilos y sincronización y sincronización de procesos en sistemas operativos distribuidos.
The study and understanding of the algorithms of computational resources management by operating systems, is essential for proper assimilation of the importance of operating systems, such as resource managers. This has motivated the realization of a simulator based on the web, downloadable and executable locally without Internet connection; the simulator allows studying the behaviour and understanding these algorithms, is based on Java applets and has proved useful for students, given its simplicity and entertaining presentation, highly valued aspects by the students. Each algorithm implemented is accompanied by a short description of the theoretical foundations underpinning it and indications for use, which is also very intuitive. The algorithms implemented in the Simulator are as follows: planning of the processor, strategies of replacement of pages in main memory, the performance analysis of a disk subsystem, concurrent execution of threads and synchronization and synchronization of processes in distributed operating systems.
Palabras Clave / Keywords
Sistemas operativos, Simulador didáctico, Enseñanza-aprendizaje, Aprendizaje basado en web, Sistema abierto, Simulador abierto.
Operating systems, Training simulator, Teaching and learning, Web-based learning, Open system, Open simulator.
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Cómo citar / How to cite
La Red, D. L. & Rodríguez, N. F. (2013). Sistema abierto para la enseñanza de sistemas operativos mediante un simulador. Campus virtuales, 2(2), 142-150.
La Red, D. L. & Rodríguez, N. F. (2013). Open system for teaching operating systems by using a simulator. Campus virtuales, 2(2), 142-150.
Número completo:
Del e-Learning al e-PLE: renovando viejos modelos de enseñanza.
From e-Learning to e-PLE: Renewing old models of teaching.
Verónica Marín Díaz, Córdoba (España).
Mª Del Carmen Llorente Cejudo, Sevilla (España).
Resumen / Abstract
El desarrollo de la formación online a lo largo del tiempo ha ido de la mano de los avances que en Internet se han ido produciendo. Uno de estos desarrollos han sido las plataformas de teleformación, las cuales han ido creciendo a la par de las perspectivas de la enseñanza a distancia. A su vez, se han ido dibujando y diseñando nuevos entornos de aprendizaje que, poco a poco, han desbancando a los sistemas e-learning; se habla de enseñanza a través de entornos personales online, es decir, de e-PLE como fruto del avance de los entornos personales de aprendizaje. En el presente artículo se realiza una reflexión sobre la evolución que han supuesto los sistemas de enseñanza a distancia hasta llegar al momento actual, presentando un nuevo entorno que de la cobertura a la propuesta de e-PLE, más concretamente, el denominado DIPRO 2.0 como fruto del desarrollo de un proyecto de investigación I+D+i. En él se muestran las bondades y ventajas de esta nueva forma de entender y diseñar la educación a distancia del siglo XXI.
The development of online training over the years has gone hand in hand advances that have taken place Internet. One of these developments has been learning platforms, which have been growing along with the prospects of distance education. In turn, they have been drawing and designing new learning environments that gradually been supplanting e-learning systems, we talk about teaching through online personal environments, ie e-PLE as a result of the progress of personal learning environments. In this paper we reflect developments which have led to the distance learning systems until the present time, presenting a new environment that coverage to our e-PLE proposal, called DIPRO 2.0 as a result of the development of a research project I+D+i. It shows the benefits and advantages of this new way of understanding and designing distance education XXI century.
Palabras Clave / Keywords
Enseñanza, Aprendizaje, e-learning, Entorno personal de aprendizaje, Alumno universitario, Profesor universitario, Internet, Plataforma de teleformación.
Learning, Instruction, e-learning, Personal learning environment, University pupil, Professor, Internet, Learning management system.
Referencias / References
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Cómo citar / How to cite
Marín, V. & Llorente, M. C. (2013). Del e-Learning al e-PLE: renovando viejos modelos de enseñanza. Campus virtuales, 2(2), 120-128.
Marín, V. & Llorente, M. C. (2013). From e-Learning to e-PLE: Renewing old models of teaching. Campus virtuales, 2(2), 120-128.
Número completo:
Analítica de aprendizaje y personalización.
Learning Analytics and Personalization.
Miguel Zapata-Ros, Alcalá de Henares (España).
Resumen / Abstract
En este trabajo se plantea una revisión de las analíticas masivas de datos de aprendizaje en la Educación Superior. Se relaciona con un nuevo paradigma de aprendizaje basado en tareas y en logros en consonancia con las capacidades individuales y no con el tiempo, con el espacio o con la edad. La viabilidad y la relevancia las define claramente el problema de 2 sigma, que plantea el amplio horizonte por recorrer hasta un objetivo límite de aprendizaje. Actualmente se constata un decidido interés por el análisis de datos de aprendizaje utilizando los sistemas y el software basado en los entornos sociales y ubicuos y en los nuevos LMS que lo incorporan. El problema es que hasta ahora las herramientas consolidadas de uso común solo obtienen datos y gráficas que relacionan el rendimiento individual con el grupal, y el de éste en conjunto, y además sólo lo hacen con referencia a datos de aprendizaje que hemos introducido merced a procedimientos de evaluación convencionales. Sin embargo hay un espacio que suministra una enorme cantidad de datos no solo para la evaluación del alumno y que actualmente ignoramos, al menos de forma explícita, es el espacio de trabajo personal del alumno conectado, en red con sus iguales, con los profesores, con los recursos y con todo el material que va utilizando y con el registro de los métodos y estrategias con que lo hace.
Ahora hay una nueva perspectiva: La analítica masiva de datos personalizados. Los algoritmos utilizados en otros medios, adecuadamente orientados por las teorías del aprendizaje personalizado, por técnicas pedagógicas y de diseño instruccional pueden, junto con los avances en minería de datos, obtener informaciones para ajustar mejor la intervención educativa, para mejorar el rendimiento del alumnos, a más de su satisfacción, y el del programa educativo.
This paper presents a review of the big data learning analytics in Higher Education. It relates to a new taskbased and achievement-based learning paradigm in line with individual capacities, but not with time, space or age. Its feasibility and relevance are clearly defined by the 2 sigma problem, which raises the broad horizon ahead to a limit target learning. Currently, a strong interest in analysis of learning data is found using systems and software based on social and ubiquitous environments and on the new LMS, which have them included. The problem is that until now, commonly used consolidated tools only get data and graphs that relate individual against group performance, and both together. Moreover, those relationships only make reference to learning data taken from conventional evaluation input. However, there is a space that provides a huge amount of data not only for student evaluation which we currently ignore, at least explicitly. It is the space of connected personal work, networking with peers, with teachers, with the resources and all the material to be used, and with the registration of the methods and strategies they use.
Now there is a new perspective: personalised big data analytics. Algorithms used for other media, properly guided by personalized learning theories, by teaching techniques and instructional design can, along with advances in data mining, obtain information to set educational intervention better, to improve student performance, besides their satisfaction and that of the educational program of student orientation or instructional design is essential.
Palabras Clave / Keywords
Analiticas de aprendizaje, Personalización, Problema 2 sigmas, Aprendizaje divergente, Paradigma aprendizaje postindustrial, Analítica de datos masivos, Detección abandono, Educación universitaria, Analítica de datos masivos.
Learning Analytics, Personalization, 2 Sigma Problem, Divergent learning, Postindustrial learning paradigm, Massive data analytics, Drop detection, College education.
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Cómo citar / How to cite
Zapata-Ros, M. (2013). Analítica de aprendizaje y personalización. Campus virtuales, 2(2), 88-118.
Zapata-Ros, M. (2013). Learning Analytics and Personalization. Campus virtuales, 2(2), 88-118.
