Ecosistema Digital, Privacidad y Big Data en la Optimización del Aprendizaje

Ecosistema Digital: Infraestructuras, Servicios, Aplicaciones y Usuarios

La actividad queda registrada, generando **patrones comunes** entre el profesorado y el alumnado durante el **proceso de enseñanza-aprendizaje (E-A)**.

Privacidad y Control de la Información

La **privacidad** se define como el control que ejerce una persona sobre su información, limitando la autorización para visualizarla. Esto incluye **datos personales**, fotografías y documentos. Hemos evolucionado de ser receptores pasivos a ser **creadores de contenido**.

Marco Regulatorio: GDPR

En 2016, existía un **vacío legal** que no contemplaba ciertos escenarios digitales.

• El **GDPR** (Reglamento General de Protección de Datos) es la ley que garantiza los derechos de los usuarios a conservar su privacidad.

La Asociación de Empresas de Protección de Datos (2018) estableció **tres bloques de nuevas directrices** relativas a los **datos de carácter personal** manejados por cualquier agente implicado.

Bloques Fundamentales del GDPR:

1. **Principio de responsabilidad.**
2. **Principio de transparencia.**
3. **Protección de datos por defecto y desde el diseño.**

Huella Digital e Identidad

Dispositivos como *smartphones*, *tablets* o relojes generan un **registro automático** de toda la actividad, almacenando información y conformando la **huella digital** de la persona.

Big Data y su Impacto Sociocientífico

El **Big Data** es un servicio de macrodatos que genera la posibilidad de **desarrollo científico y social**, siendo de gran interés para la sociología. Es objeto de estudio para analizar las capacidades de los agentes y para la investigación social.

Aspectos Relevantes del Big Data:

• Disponer de **volúmenes masivos de datos**.
• Acceso a multitud de **factores variables** en el uso e intercambio de información.
• Información **fiable** sobre los comportamientos de los usuarios.

Analítica de Aprendizaje (Learning Analytics)

La información generada puede utilizarse para **optimizar el proceso de enseñanza-aprendizaje (E-A)**, lo que se conoce como **Analítica de Aprendizaje** (*Learning Analytics*).

Esta disciplina permite **describir, obtener, analizar e interpretar datos** de los alumnos en sus contextos y procesos. La Analítica de Aprendizaje empieza a integrar perspectivas de otros campos para lograr una **visión transdisciplinaria**.

El Ecosistema Académico

El ecosistema académico se caracteriza por una **multitud de interacciones** facilitadas por instrumentos y herramientas digitales.

Dimensiones del Aprendizaje en Línea:

• Tamaño
• Densidad
• Centralización
• Centralidad

Se identifican **cinco categorías de estudio**: dos ligadas a la realidad social y tres aplicables a cualquier entorno.

Categorías de Estudio:

1. Análisis social.
2. Análisis del discurso.
3. Análisis de contenido.
4. Análisis de la motivación.
5. Análisis del contexto.

Áreas de Aplicación de la Analítica de Aprendizaje

• **Innovación educativa.**
• Desarrollo y refuerzo de **habilidades y competencias**.
• Mejora del **rendimiento** académico.
• Mayor **eficacia** del sistema de enseñanza.

La Analítica de Aprendizaje interpreta los datos producidos y recogidos, orientando la **progresión académica**, la actuación futura y la identificación de problemas.

Factores que Influyen en el Rendimiento Académico:

• Trayectoria
• Asistencia
• Notas parciales
• Participación
• Edad
• Beca
• Actividad e interacción