Este documento describe un proyecto llamado MOOCKnowledge que busca recopilar datos sobre las experiencias de los participantes de MOOCs para comprender mejor este formato educativo. El proyecto utiliza encuestas para recopilar datos demográficos, lingüísticos, motivacionales y de satisfacción de más de 1,500 participantes de cinco MOOCs. El documento analiza los datos recopilados y propone utilizar técnicas de agrupamiento no supervisado para identificar perfiles extendidos de participantes basados en múltiples características.

1. Enseñar en un mundo de recursos educativos abundantes
Madrid, 20 octubre 2016
Rosa Cabedo Gallén
Edmundo Tovar Caro
Universidad Politécnica de Madrid
Red eMadrid

2. Agenda
Punto de partida
Proyecto MOOCKnowledge
Perfiles de los participantes MOOC
Perfil extendido de los participantes MOOC
Resultados preliminares: satisfacción previa
Aproximación “clásica” al análisis de la audiencia
Colección de datos MOOCKnowledge
Conclusiones

3. Proyecto MOOCKnowledge
Iniciativa del Institute of Prospective Technological Studies (IPTS).
Consorcio resultante liderado por la Open University of the Netherlands (OUNL).
Universitat Oberta de Catalunya (UOC) y Universidad Politécnica de Madrid (UPM)
MOOCKnowledge persigue afrontar una evaluación de
la perspectiva actual de los participantes de los MOOCs
(Europeos), es decir, cuándo, por qué y cómo los
participantes inscritos en uno o más MOOCs sacan
partido de ellos.
Propósito proyecto: recopilación de datos [a gran escala]
sobre las experiencias reportadas por los participantes de los
MOOCs ofertados por los proveedores que colaboran con el
proyecto con el intención de profundizar en el conocimiento
de cuestiones relativas al formato MOOC
Encuesta multilingüe:
• Pre-cuestionario
• Post-cuestionario
• De seguimiento
Pre-cuestionario:
• atributos
demográficos,
lingüísticos, motivación,
intenciones, LLL,
experiencia MOOC,
satisfacción previa del
participante con el
formato MOOC

4. Punto de partida
El formato MOOC se caracteriza por la gran diversidad de
personas: diferentes bagajes personales y profesionales,
diversos niveles de conocimientos, motivaciones y grados de
satisfacción, entre otras muchas características que los
diferencian.
El perfil del participante se moldea con estas características,
cuya ausencia de conocimiento representa una barrera en
el descubrimiento y una posterior mejor comprensión de las
relaciones subyacentes existentes en la colección de datos de
MOOCKnowledge.

5. Perfiles de los participantes MOOC
! Gran diversidad de personas inscritas en cursos bajo el formato MOOC
! Ausencia de conocimiento del bagaje de los participantes MOOC
! Necesario un conocimiento más profundo de la heterogeneidad de
perfiles MOOC
Análisis del problema
Colección de datos
! Contexto de la investigación: colección de datos de MOOCKnowledge
! Oportunidad de aplicación de la naturaleza exploratoria de algoritmos de
agrupamiento no supervisado con datos del mundo real procedentes de
cientos, incluso miles de participantes MOOC
Esta investigación, bajo el amparo del proyecto MOOCKnowledge, persigue un
conocimiento más profundo de la diversidad de los perfiles de los participantes
con la ayuda de técnicas de agrupamiento no supervisado. Las características que
conforman los perfiles cubren aspectos sociológicos, lingüísticos y motivacionales,
además de la satisfacción previa de los participantes con el formato MOOC

6. Colección de datos MOOCKnowledge
! La colección de datos la forman cinco cursos, tres de ellos bajo la
plataforma Miriada X
! Las materias de los cursos son el emprendimiento, la gestión de
la ansiedad, business intelligence y el ámbito educativo
! El número de participantes que han cumplimentado el pre-
cuestionario es de 1.582
Pese a tener una muestra relativamente grande, no puede afirmarse
rotundamente que sea representativa de la oferta de este formato en Europa

7. Aproximación “clásica” al análisis de la audiencia
! … tienen como lengua materna el español
! … tienen estudios superiores
! … se encuentran en edad de trabajar (aprox. 60%), pero el número de
desempleados (aprox. 40%) o con pocos ingresos es relevante frente al de
estudiantes (aprox. 15%)
! … tienen experiencia previa con el formato MOOC (aprox. 80%)
! … declaran haber finalizado previamente entre 1 y 3 MOOCs (aprox. 50%)
! … no finalizaron todos los MOOCs en los que se inscribieron en el pasado
(aprox. 62%)
! … se manifiestan como extremadamente satisfechos al inicio del MOOC
! … se declaran como muy motivados al inicio del curso
! … declaran que la retroalimentación y la evaluación impactan de manera
considerable sobre su grado de satisfacción
! … declaran que la interacción alumno-contenidos es el tipo de interacción más
importante
! … declaran que obtuvieron un certificado de finalización (aprox. 70%)
La mayoría de los participantes de la colección de datos …
Sobre la base de estos datos, se adopta el uso de técnicas de agrupamiento

8. Perfil extendido de los participantes MOOC
Las agrupaciones resultantes aportan vistas
parciales de los perfiles que, desde una perspectiva
integrada, identifican y definen a los participantes
El perfil extendido engloba las perspectivas lingüística,
motivacional, satisfacción previa con el formato MOOC,
además de otras posibles como la experiencia con el
formato MOOC, la sociodemográfica, entre otras
Las técnicas de agrupamiento
particionan a los participantes
MOOC según la similitud de
sus características
El agrupamiento, por su naturaleza
exploratoria, se descubre como una técnica
adecuada para la identificación y posterior análisis
de los perfiles de los participantes MOOC
Adopción de la metodología Knowledge
Discovery in Databases (KDD): selección de
algoritmos partitivos y jerárquicos
(aglomerativos y divisivos)

9. Perfil extendido de los participantes MOOC
Motivación integrada: forma de adquisición
de habilidades y conocimiento para el
participante, tendencia a probar nuevas
cosas, a mantenerse actualizado, alineado
con sus necesidades formativas
Motivación identificada: importante para el
participante, le aporta valor, lo considera de
utilidad, es significativo y beneficioso
Motivación extrínseca: evitar sentimientos
de vergüenza, culpabilidad, … Así mismo, la
posibilidad de obtener una certificación o de
finalizar los estudios
Desmotivación: ningún deseo de hacer el
MOOC, considerarlo una pérdida de tiempo,
no representa una prioridad para el
participante y preferiría hacer otras cosas
Identificada: 5
Perspectiva motivacional
Integrada: 4
Extrínseca: 8
Desmotivación: 4
Num. Atributos

10. Perfil extendido de los participantes MOOC
La satisfacción
del participante con
el formato MOOC antes
del inicio de un
nuevo curso
Los atributos que conforman el grado de
satisfacción previa de los participantes son:
• materiales del MOOC
• presentación del MOOC
• vídeos
• página web del MOOC
• docente(s)
• comunicación con los organizadores
• actividades de aprendizaje
• discusiones en los foros del MOOC
• tareas
• tests
• retroalimentación recibida por el participante
• ritmo del MOOC
• uso del lenguaje en el MOOC
• nivel de dificultad del MOOC
• requisitos técnicos
• opciones de certificación
Perspectiva satisfacción previa
Satisfacción previa

11. Perfil extendido de los participantes MOOC
Lingüístico
Sociodemográfico
Motivacional
Satisfechos
Indiferentes
Insatisfechos
Satisfacción
previa
Experiencia MOOC
...
…
…
…
…
…
…
Perfil extendido

12. Conclusiones
! La identificación de las relaciones subyacentes presentes en la
estructura interna de las características de los participantes puede
facilitar el proceso de toma de decisiones de los responsables
educativos en cuanto a los perfiles considerados de interés
! El agrupamiento (“clustering”) se posiciona como una técnica válida
para el descubrimiento de los perfiles de participantes en el formato
MOOC
! Una comprensión más realista de los perfiles podría impactar
positivamente sobre la Open Education, así como sobre el formato
MOOC
! La identificación de perfiles podría permitir la optimización de la
relación de las instituciones educativas con sus alumnos

13. ¡Gracias!
Rosa Cabedo Gallén
Edmundo Tovar Caro
(rosa.cabedo.gallen@alumnos.upm.es)
(edmundo.tovar@upm.es)