Así como la minería siempre ha buscado minerales valiosos procesando grandes cantidades tierra y rocas comunes, las analíticas de aprendizaje tratan de revelar información útil escondida en extensos volúmenes de datos.
Comenzamos la tercera semana del MOOC “Analíticas de aprendizaje y ciencia de datos en educación” teniendo una conciencia clara de todas las fuentes de datos que tenemos a nuestra disposición, ya sean propias y privadas a nuestra organización, o públicas como las que hemos curado colaborativamente en este Padlet.
Durante la primera semana aprendimos algunas ideas básicas e introductorias a las ciencias de datos en educación. Algunos y algunas de nosotros nos encontramos debatiendo en X bajo el hashtag #DatosEduMOOC, donde te recomendamos echar un vistazo y seguir aportando a la conversación.
Entre estos aprendizajes y la actividad P2P que hemos propuesto para diseñar vuestros propios datasets, creemos tener toda la arena lista para comenzar el bateo y esperar a que aparezcan las pepitas de oro. Pero antes necesitamos saber cómo usar el instrumental necesario. Es decir, cómo hacer aflorar el apreciado tesoro en nuestras esclusas y bateas.
En este tercer bloque del curso abordaremos los diferentes enfoques para descubrir las piedras preciosas que se esconden en nuestros conjuntos de datos. Es decir, las técnicas de visualización y analíticas, tanto estadísticas como automáticas (basadas en inteligencia artificial), gracias a las cuales podremos acceder a esta información nueva y útil.
A mitad de semana nos encontraremos en un evento en directo que de ningún modo debéis perderos. «Más allá de los números: cómo los Datos están cambiando la Educación«, una interesante mesa redonda que puedes seguir en directo el 30 de octubre de 2024, de 17:15h a 18:00h, en este enlace: https://www.youtube.com/live/Jolv9LbLyis
Tendremos la suerte de contar con tres expertos en la materia:
- Sebastián Ventura, Catedrático de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial.
- Margarida Romero, Profesora asociada de la Universitat Internacional de Catalunya y catedrática en la Université Côte d’Azur.
- Manuel Jiménez (moderador), Ingeniero Informático y autor de nuestro curso.
Para finalizar este bloque os presentaremos un ejemplo real de KDD (Knowledge Discovery in Databases, o descubrimiento de conocimiento en bases de datos) llevado a cabo con los datos de un centro educativo andaluz para la predicción temprana del fracaso escolar en ESO.
No olvides que todavía puedes sumarte al MOOC “Analíticas de aprendizaje y ciencia de datos en educación” y participar siempre en las redes con la etiqueta del curso: #DatosEduMOOC.
¡Seguimos!