Evaluación preliminar de la participación en los sistemas virtuales de formación desde la perspectiva de los indicadores del análisis de redes sociales

  Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 62 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Evaluación Preliminar de la Participación en los Sistemas Virtuales de Formación desde la Perspectiva de los Indicadores del Análisis de Redes Sociales Luisa M. Romero-Moreno Universidad Sevilla [email protected] Francisco J. Almeida-Martínez Universidad Rey Juan Carlos de Madrid [email protected] Resumen El núcleo del trabajo presentado es la evaluación de la colaboración que se produce en los Sistemas Virtuales de Formación (SVF). El trabajo es un capítulo de un más amplio análisis de la colaboración que se produce en este tipo de Sistemas, en el que se mezclan indicadores cualitativos y cuantitativos. Amplios estudios advierten de la necesidad de introducir la perspectiva de grupo en el mundo de la empresa y en el de las organizaciones. La metodología seguida es la del Análisis de Redes Sociales (ARS), por considerar que aporta indicadores cualitativos que complementan a otros funcionales ya desarrollados y estudios estadísticos. Presentamos los aspectos más aplicables a este campo del ARS y un ejemplo de aplicación que ilustra el método. Palabras-clave: Análisis de Redes Sociales, Sistemas Colaborativos, eLearning, Campus Virtuales. Preliminary Evaluation of Participation in Virtual Training Systems from the Perspective of Indicators of Social Network Analysis Abstract The main aim of this work is the evaluation of the collaboration that occurs in the Virtual Training Systems (VTS). The paper is a chapter of a broader analysis of the collaboration that occurs in such systems, which combine qualitative and quantitative   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 63 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ indicators. Extensive studies warn of the need to introduce the perspective of the group in the world of business and organizations. The methodology used is the Social Network Analysis (SNA), considering that provides interesting qualitative indicators to complement others already developed functional indicators and statistical studies. We present the most applicable indicators to this field of VTSs and an application example that illustrates the method. Keywords: Social network analysis, Collaborative Systems, eLearnings, Virtual Campus. Introducción Nos encontramos inmersos plenamente en la llamada sociedad del conocimiento, se habla en muchos contextos de la Web 2.0 e incluso se especula con que en la actualidad se encuentra superada y que empezamos a movernos en un estadio más avanzado, pues las caracteristicas que la han configurado empiezan a estar superadas. Por otra parte se habla continuamente de la renovación que debe producirse en la Enseñanza / Aprendizaje para acercarse a los presupuestos de la Enseñanza Europea de Educación Superior (EEES). También se habla de lo que los campus virtuales y la enseñanza online pueden aportar a esta imprescindible renovación. El eLearning o enseñanza virtual constituye un importante campo de debate e investigación en el que juegan un papel crucial las metodologías y los enfoques analíticos. Pero también el mundo empresarial y la administración llevan tiempo debatiendo sobre el concepto de Economía del Conocimiento y resaltando la importancia de la formación continua para el desarrollo económico sostenible y riguroso, y por ello se interesan en estos sistemas para adaptarlos a sus necesidades de formación. En el caso de España hay informes (Grupo Cegos 2008) que señalan que la formación online en el ámbito empresarial (de las grandes empresas pero también de las pequeñas y medianas) es superior a la de otros países europeos. Tal es asi que se   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 64 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ habla de un 51% de empleados que han seguido en alguna ocasión un curso de este tipo frente al 47% del Reino Unido y del 24% de Francia. Sin embargo se señala que el nivel de alta satisfacción de los cursos alcanza en España a un 22% frente a un 29% en paises europeos. Por otra parte, y esto puede ser cada vez más importante en el contexto de ebusiness, se considera que cada día es más necesario formar a profesionales y estudiantes para que sean capaces de trabajar paticipando en redes de colaboración y en redes de negocios y para ello que utilicen con soltura todas las posibilidades de la Red. Sin embargo, pensamos que aún habiendo avanzado mucho en los últimos tiempos sobre todo en lo referente a estándares, queda mucho que progresar tanto en herramientas como en el desarrollo de ontologías que sean capaces de sacar todo el partido posible a la enseñanza online. Podríamos decir que la Red 2.0 está plenamente implantada y aceptada, mientras que el eLearning se encuentra todavía en su versión 1.0. Este trabajo trata de aportar los indicadores procedentes del Análisis las Redes Sociales (ARS) a la medida de la colaboración en los Sistemas Virtuales de Formación (SVF), estos indicadores contrastados con estudios analíticos y estadísticos deben servir de germen para aportar metodologías que puedan contribuir al desarrollo de ontologías que contribuyan a obtener plenos resultados de esta nueva modalidad de enseñanza aprendizaje. Comenzaremos por mostrar el soporte tecnológico del eLearning, continuaremos hablando de la cooperación en el ámbito de la formación y que pensamos puede ser el germen de las redes de colaboración empresarial, mostraremos más tarde los indicadores del ARS y su aplicación a este contexto para terminar con un interesante ejemplos de aplicación, su análisis y las líneas de continuación del trabajo.   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 65 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Sistemas Virtuales de Formación Si bien es cierto que la enseñanza asistida por ordenador tiene su prehistoria en los años cincuenta y sesenta del pasado siglo (primitivos programas de software educativo, llamados Computer Aided Instruction, CAI) pero no es hasta la plena expansión de Internet cuando podemos hablar de términos como el de eLearning o el de Campus Virtuales (Romero-Moreno, 2008). La universidad española y la de muchos otros paises europeos lleva años inmersa en un proceso general de modernización que pretende culminar en los presupuestos de Bolonia y adaptarse al Espacio Europeo de Educación Superior (EEES). Uno de los rasgos claros de modernización en las universidades ha sido la casi general implantación de los llamados Campus Virtuales. También se ha tratado de aprovechar las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) como herramienta de acercamiento del mundo académico a la sociedad. En este contexto, y desde al menos 15 años, han venido apareciendo ciertas herramientas llamadas Learning Management Systems (LMS) o plataformas de eLearning que son herramientas software instaladas en un servidor y cuyo objetivo es el de facilitar la enseñanza online. Ejemplos muy conocidos de estas plataformas son WebCT, que ha sido comprada por Blackboard y Moodle, la primera es software propietario y la segunda libre. Pero existen también notables ejemplos como Sakai (avalada por las universidades más prestigiosas del mundo) y dotLRN, ambas software libre y con gran potencial de futuro (Fundación Telefónica, Montalvo, 2008). Las plataformas constituyen a día de hoy el entorno tecnológico del eLearning y son capaces (a diferencia de la tradicional página Web ligada a una asignatura) de definir cursos, integrar espacios y escenarios de enseñanzaaprendizaje, integrar materiales didácticos, definir comunidades de aprendizaje que van más alla del alcance de un curso, aportar herramientas de comunicación y colaboración y ayudar en la gestión educativa de los centros y organismos.   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 66 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ En el contexto de la enseñanza virtual se pueden dar dos situaciones dependiendo no de las herramientas sino del contacto de los estudiantes con el equipo docente pudiendose hablar de enseñanza a distancia y de enseñanza semipresencial. En ambas debe contarse con una plataforma, materiales didácticos digitales que sirvan de apoyo a las enseñanzas, herramientas de evaluación y un equipo de tutores que mediante el uso de herramientas asíncronas puedan guiar a los estudiantes en sus aprendizajes. eLearning Nos referimos a eLearning cuando todo el proceso de enseñanza aprendizaje se realiza completamente a distancia, es decir sin contacto físico con los profesores y tutores. El alumno debe encontrar en el campus los servicios que tradicionalmente se le ofrece en la universidad presencial: tutorías, documentación en varios formatos, bibliografía, charlas, foros, herramientas de autoevaluación y de evaluación, cafetería etc. bLearning Se habla de Blended Learning en el caso de enseñanza híbrida, es decir, enseñanza con una parte presencial y otra realizada online. Suele darse en casos en que la materia se imparte en las sesiones presenciales y las actividades complementarias se realizan online. Sin embargo, esta modalidad es criticada por algunos teóricos de la Educación a Distancia, al considerar que en estos casos el alumno pierde su iniciativa y cuando falta el profesor se encuentra aislado. La bibliografía especializada aconseja que las sesiones presenciales se den líneas maestras y se apoye el posterior trabajo que ha de realizar el alumno por su cuenta. Es decir se insiste en que estas sesiones presenciales no se reduzcan sólo a un conjunto de clases magistrales al modo tradicional.   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 67 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Aprendizaje Colaborativo Asistido por Ordenador El Aprendizaje Colaborativo es una rama de la pedagogía que tiene sus antecedentes en la segunda mitad del pasado siglo y que se vio fuertemente influida por el constructivismo aunque alcanza su auge en la década de los ochenta. Posteriormente y ya convertido en Computer Supported Collaborative Learning (CSCL) ha llegado a ser un interesante y multidisciplinar campo de estudio en el que se mezclan la informática, las ciencias sociales, la pedagogía y la psicología. Se plantea el análisis de cómo las tecnologías informáticas en general e Internet en particular puede influir en los procesos de enseñanza aprendizaje. Ligado a este campo nace el de la Educocomunicación, que se encuentra en continuo proceso de cambio y construcción y que se plantea la educación teniendo en cuenta que el ser humano es social y está continuamente relacionándose con el entorno. Por ello, este modelo se plantea el continuo dialogo entre comunicación (con las nuevas coordenadas que la caracterizan y sitúan) y educación. Definición de Interacción Colaborativa Nos interesa acotar el amplio campo del CSCL y centrarnos en las Interacciones Colaborativas (IC). Conscientes somos que la IC puede ser de muchos tipos y maneras, pero para realizar nuestras mediciones y al final extraer conclusiones necesitamos definir con rigurosidad cual va a ser dicha interacción. La primera característica es que se trata de una Interacción Asíncrona y la segunda se trata de una enseñanza estructurada y dirigida por un curso definido por un equipo docente y a cargo de al menos un tutor y alojado dicho curso en un LMS y entendemos por interacción cada vez que un agente responde a otro en uno de los foros diseñados por dicho equipo docente, bien sea el foro de alumnos (no controlado por el equipo docente) o cualesquiera de los demás foros didácticos que controla dicho equipo.   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 68 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Para el tratamiento automático de las interacciones tenemos los ficheros logs de la plataforma que pueden obtenerse si tenemos permiso en dicha plataforma de administrador, pero los logs necesitan ser procesados para realizar un informe. Para ello disponemos de un software (programa que usa tecnología Java) que nos realiza un exhaustivo informe sobre el número de interacciones producidas en total y por cada alumno se dispone del número de agentes con sus nombres que han interaccionado con él y con los que él ha interaccionado. Es posible en este punto y con esta información aplicar algoritmos de Minería de Datos o incluso aplicar ciertas herramientas de visualización (GISMO entre otras) y que pueden ayudar a entender y a sacar rápidas conclusiones de un importante volumen de datos. Sin embargo nuestro deseo es aplicar otro marco metodológico a estos datos y en el párrafo siguiente vamos a detallarlo convenientemente. Hemos venido diciendo que el análisis que vamos a realizar será cualitativo y que habrá de ser contrastado con estudios preliminares que hemos realizado usando otros indicadores funcionales y que pueden revisarse en otros trabajos publicados. (Romero-Moreno, Troyano J., 2009). En la figura 1, queda detallado el esquema que va a proporcionarnos desde la obtención de los ficheros logs en la plataforma (puede ser ficheros provenientes de WebCT o Moodle) hasta el informe final con las interacciones colaborativas que se habrán producido y detalladas por alumnos. Estamos ya en condiciones de aplicar métodos que sean capaces de hablarnos del grado de cohesión del grupo y de encontrar estudiantes guías, que podemos después en sucesivos cursos tomarlos como Estudiantes de Apoyo en Red, que serán agentes que ayuden a sus compañeros a la consecución de los objetivos que el equipo docente se plantee para el curso, pero que ayudaran también a fomentar el espíritu de grupo y a formar redes de colaboración y apoyo en el mundo empresarial que hemos venido diciendo tan importantes son en el entorno de las nuevas Economías del Conocimiento   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 69 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Figura 1: Esquema de trabajo con los Logs del Sistema para emitir informes. Enfoque Metodológico Como hemos venido diciendo CSCL pretende aportar a la enseñanza aprendizaje la perspectiva de una participación en una comunidad. Hemos de tener en cuenta en su contexto las perspectivas individuales, las sociales y la estructura del grupo en si. Se hace necesario conocer en un grupo cuales son los estudiantes más activos, los que no participan, si esto va variando a lo largo del tiempo y sobre todo cual es la estructura de la participación. El ARS es una metodología que persigue desentrañar las líneas maestras de las relaciones sociales basándose en como los agentes se relacionan entre si. Los métodos cuantitativos proporcionan interesantes análisis pero no son capaces de dar respuestas a estas cuestiones. ARS ofrece herramientas que nos permiten visualizar, planificar y cuantificar diferentes características de los procesos en un grupo. También estas herramientas hacen posible descubrir patrones de interacción entre los agentes, que una vez   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 70 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ analizados arrojan información sobre los efectos que tienen sobre las personas y las organizaciones. En el apartado anterior presentamos los resultados del análisis de los ficheros logs, con el recuento automático de las interacciones habidas en los foros didácticos, para poder aplicar un software de ARS (UCINET, Pajek), es necesario antes tener un software de adaptación que convierta los informes en ficheros de entrada para estas herramientas de ARS. Volvemos a disponer de dicho software también con tecnología Java, de tal manera que partiendo de los ficheros logs del sistema generamos ficheros de entrada a UCINET para poder obtener los informes con el ARS. En la figura 2, puede verse el esquema de la aplicación tenida ahora desde los ficheros logs a UCINET, con lo cual estamos en condiciones de aplicar indicadores del ARS a nuestro trabajo con los cursos. Figura2:MarcodetrabajoconelsoftwaredemanipulaciónconlosLogsdel SistemaparaemitirinformesconindicadoresdeARS.   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 77 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Tabla 2: Análisis por curso académico de los indicadores de los foros coordinados por profesores y no coordinados. C1: 2008-2009, C2: 2009-2010, C3: 2010-2011. NC: no coordinado, YC: sí coordenado. Cursos Media In-degree Estad. In-degree Media Outdegree Estad. Outdegree C1 C1_NC=1.69 C1_YC=1.19 U=383.50, p=0.07 C1_NC=1.69 C1_YC=1.22 U=385.50, p=0.06 C2 C2_NC=2.37 C2_YC=2.18 U=1229.50, p=0.63 C2_NC=2.37 C2_YC=2.59 U=1163.50, p=0.33 C3 C3_NC=3.21 C3_YC=2.32 U=1368.00, p=0.24 C3_NC=3.12 C2_NC=2.32 U=1409.50, p=0.35 Discusión Los resultados de la evaluación han sido satisfactorios pues se ha observado que la participación de los alumnos ha sido alta. Los resultados del análisis estadístico han relevado pautas de cómo continuar el estudio. Se ha observado que no existe diferencia estadísticamente significativa en la participación en los distintos tipos de foros (véase tabla 2). Aunque cabe pensar que a mayor implicación del profesor con el foro mayor es la participación del alumnado esto no se ha producido. El motivo de esta igualdad puede ser debido a la falta de feedback por parte de los alumnos a la hora de escribir en el foro del tipo profesores-alumnos, pues como ya se dijo anteriormente en ocasiones los profesores tardaban demasiado tiempo en contestar a las cuestiones. En un contexto así, parece lógico que los alumnos intenten preguntar también a otros compañeros para solucionar dudas. Por otro lado, en cuanto a la comparación de los diferentes cursos académicos (2008-2011), en el caso de los foros del tipo alumnos-alumnos no se ha revelado ninguna diferencia estadísticamente significativa para ninguno de los indicadores out-degree e in-degree (X2(2)=2.04, p=0.36 y X2(2)=1.50, p=0.47 respectivamente). Sin embargo, en el caso de los foros profesores-alumnos han surgido diferencias estadísticamente significativas a la hora de comparar el primer curso (2008-2009) con el resto. Esto puede ser debido al efecto de inicio del funcionamiento de los   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 78 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ foros, al proceso de adaptación de los profesores con los mismos y a los temas planteados. Una vez que ha pasado este efecto, las diferencias han desaparecido (véase la tabla 1). Conclusión y Trabajos Futuros Cada día se hace más necesario en el mundo empresarial y el de la nueva economía el incentivar el espíritu de grupo para dar paso a unas relaciones empresariales y comerciales que puedan modificar los ya caducos Sistemas Económicos. Pero esto no será posible si el mundo académico y el de la formación en general no propician desde su base la cooperación y colaboración entre los estudiantes. Los SVFs se presentan como elementos que además de propiciar la renovación en las enseñanzas y acercarse a los planteamientos del EEES pueden ayudar a lograrlo. En este trabajo se ha presentado un método cualitativo que obtiene indicadores para observar la colaboración en el marco de los Sistemas Virtuales de Formación. Partiendo de los ficheros logs de las plataformas se pueden obtener las interacciones colaborativas y posteriormente mediante un software de adaptación ser leídas por el software de ARS que aportan los correspondientes indicadores. Esta aportación se engloba en un trabajo más general, que ha definido ya indicadores funcionales, que ahora dispone de los aportados por el ARS (cualitativos) y se plantea ahora el contrastar resultados con un amplio análisis estadístico que sea capaz de arrojar resultados concluyentes sobre las interacciones colaborativas en los SVF.   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 79 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Referencias Fundación Telefónica. Libro blanco de la Universidad Digital 2010 (2008). Coordinado por Laviña, J. & mengual, L. Madrid: Editorial Ariel. Grupo Cegos www.tea-cegos.es Romero-Moreno, L. M. (2008). Sistemas Virtuales de Formación colaborativos: Una Metodología de Análisis de sus Herramientas. Sevilla: Editorial UNED, Monografía Centro Asociado de Sevilla. Romero-Moreno, L. M. , Troyano J., Jose A., (2009). Methodology of Analysis to Calculate the Collaboration in a Virtual Training System. Iadat Journal of Advanced Technology on Education. Bilbao, Spain. Iadat - International Association for the Development of Advances in Technology. Pag. 170-174 Scott, J., (2009). Social Network Analysis. London: Sage Publications. Biografía de los Autores Luisa M. Romero-Moreno es licenciada en Matemáticas (Especialidad Análisis Matemático) por la Universidad de Sevilla. Profesora del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Sevilla desde el año 1991 y profesora de la UNED en el centro asociado de Sevilla desde 1990. Directora Plan Alhambra (Plan inicial de la Junta de Andalucía para la informatización de la Enseñanza en la Comunidad). Miembro del grupo de investigación Itálica del Departamento de Lenguajes y Sistemas. Su área de investigación es eLearning en general y particularmente orientado a la evalución de la comunicación en los Sistemas Virtuales de Formación.   Volume 5 - No 3- Setembro/Dezembro de 2011 80 Universidade Federal do Rio de Janeiro – Escola de Comunicação Laboratório de Pesquisa em Tecnologias da Informação e da Comunicação – LATEC/UFRJ Francisco J. Almeida-Martínez Nacido en Las Palmas de Gran Canaria en 1984, es Ingeniero Técnico en Informática de Sistemas (2006) por la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Ingeniero en Informática (2008) por la Universidad Rey Juan Carlos, España. Doctor (2011) por la Universidad Rey Juan Carlos donde actualmente forma parte del Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación (LITE). Sus áreas de investigación son innovación docente y software educativo, visualización del software y visualización de la información. Revista EducaOnline, Volume 5, No 3, Setembro/Dezembro de 2011. ISSN: 1983-2664. Este artigo foi submetido para avaliação em 02/08/2011 e aprovado para publicação em 03/09/2011.