PLAN DE ACCIÓN PERFILES MOOC

Una vez analizado el informe de analítica del aprendizaje realizado a través de los datos obtenidos a través de distintas herramientas, con las que se han rastreado y categorizado los datos tanto de la plataforma educativa como de las redes sociales de la Escuela, presentamos el siguiente PLAN DE ACCIÓN:

El objetivo principal de Open Learning Business School es conseguir un retorno de la inversión realizada a través de los usuarios activos en los cursos ofertados. El perfil que nos interesa obtener principalmente por tanto es el Completionist, ya que será quien a través de las certificaciones genere ingresos y además al conocer los contenidos, controlarlos y disfrutarlos, puede ser un buen “gancho” para otros potenciales usuarios. Es fundamental cuidar este tipo de perfil que nos genera ingresos directos y nos puede acercar a otros potenciales usuarios. El objetivo principal con este perfil será FIDELIZARLE. Las acciones específicas para el cumplimiento de este objetivo serán:

–          Conseguir “testimonios” positivos de los usuarios Completionist sobre su experiencia en la Escuela para difundirlos a través de posts en la web y diferentes redes sociales de la Escuela, como ejemplo para potenciales usuarios.

–          Promover entre los usuarios completionist el modelo de uso distributivo puesto en marcha ya en la Escuela, de forma que tengan la posibilidad de obtener beneficios a través de la conversión de solicitudes realizadas por personas recomendadas por ellos.

–          Generar, mantener y difundir una comunidad de aprendizaje en la que este tipo de perfil tenga acceso a formación Premium, descuentos con empresas colaboradoras, etc. Este tipo de perfil podrá alimentar la comunidad lo que mejorará la imagen de la Escuela y generará conocimiento.

El Optimizer, también es un perfil interesante ya que genera, al igual que el completionist, ingresos directos a través de las certificaciones. Nos interesa que pueda acercarse al perfil completionist por lo que nuestro principal objetivo con este perfil será tratar de motivarle a lo largo del desarrollo del curso para que dé más de sí y esa motivación le haga profundizar en otros contenidos hasta conseguir la certificación con un mayor nivel de implicación. Las acciones específicas para el cumplimiento de este objetivo serán:

–          Implantación en los cursos de tutorías personalizadas para realizar un mayor seguimiento y tratar de fomentar que no decaiga la motivación inicial.

–          Aportar el equipo docente refuerzo sobre el desarrollo del curso en diferentes momentos del mismo, en función de la duración del mismo, enviando breves rúbricas sobre el trabajo desarrollado hasta el momento y proponiendo posibles itinerarios del curso para profundizar en algunos temas de interés.

Los perfiles Listener y Only Registered a corto plazo no nos aportarían ingresos económicos ni afianzamiento de la marca, pero es interesante tener en cuenta que son potenciales optimizar y completionist, por lo que también deben tenerse en cuenta  y trabajar por acercarlos a nuestros intereses. En ambos casos, habría que estudiar con detenimiento a través del learning analytic realizado, cuáles son las razones que les llevan al abandono del curso sin completarlo ni certificarse para poder dar respuestas específicas, pero a nivel general entendemos que varias de las razones principales por lo que no finalizan el curso con aprovechamiento pueden ser la falta de tiempo para hacerlo y la falta de interés porque no responda a sus expectativas. Uno de los objetivos con estos perfiles sería por tanto realizar un mayor seguimiento de sus necesidades e intereses y tratar de darle respuesta desde la Escuela. Las acciones específicas para el cumplimiento de este objetivo serán:

–          Ofertar nuevos cursos según sus intereses reales y difundirlo directamente a este tipo de usuarios que entendemos estaría interesado, a través de mail directo además de otras vías de publicación en web y redes sociales.

–          Diversificar la oferta formativa de la Escuela realizando cursos de distinta duración, con distintos tipos de contenidos y formatos, de manera que podamos adaptarnos al mayor número de circunstancias posibles.

–          Crear un formulario en la plataforma formativa donde todos los usuarios puedan durante el curso o bien al finalizarlo (los que lo terminen) plasmar propuestas de mejora en cuanto al contenido, el formato y la estructura.

–          Diseñar un sistema que permita detectar cuándo un comentario es realizado en las redes sociales por un matriculado en nuestros cursos y darle respuesta inmediata desde la Escuela de forma personalizada, y tratar de solventar el posible conflicto generado y  enviarlo al equipo académico para que lo valoren y lo tengan en cuenta de cara a la mejora inmediata si es posible o para la siguiente edición del curso.

Con todo ello, pretendemos que se haga efectivo un aumento de los usuarios de nuestros cursos MOOC y un aumento en el porcentaje de certificaciones.

OS DEJO EL ENLACE AL CASO PRÁCTICO COMPLETO POR SI OS RESULTA DE INTERÉS CONOCER LA ESTRATEGIA DE LEARNING ANALYTICS UTILIZADA EN LA ESCUELA.

Módulo 6. Análisis y evaluación del conocimiento en la Red

Introducción

Las interacciones sociales que suceden en entornos digitales dejan un rastro en forma de traza que puede ser utilizado con diversos fines, entre los que destaca el de aportar conocimiento acerca de las prácticas sociales realizadas y la posibilidad de valorarlas. Cuando los grupos sociales son masivos (formados por un elevado número de personas), los datos registrados son igualmente considerables. El campo de estudio de estos datos masivos se denomina Big Data (ver, http://es.wikipedia.org/wiki/Big_data). Desde el punto de vista estrictamente educativo, la gestión de esos datos con fines de evaluación de los aprendizajes, se denomina Learning Analytics (ver, http://en.wikipedia.org/wiki/Learning_analytics).
En este módulo se estudian esos conceptos, con el objetivo de situarlos en el contexto de la gestión del conocimiento en la Red, y dando respuesta a la necesidad de establecer procesos para evaluar ese conocimiento generado.

Tareas

Tarea 1

Lectura comprensiva de los siguientes recursos:

Módulo 8, del curso Introduction to Openness in Education de David Wiley, https://learn.canvas.net/courses/4/modules
Introducción al Big Data, http://www.commoncraft.com/video/big-data
Estructura y lógica del campo del Learning Analytics, George Siemens:
http://www.learninganalytics.net/?p=185

Entrevista a Justin Reich, http://degreeoffreedom.org/interview-harvardx-researcher-justin-reich/

Tarea 2

Análisis de los siguientes casos de estudios:

El caso de Twitter:
Gephi graphic of the people i follow on twitter, http://youtu.be/tFE2-mVj9i8
Mapping Twitter Topic Networks: From Polarized Crowds to Community Clusters http://pewrsr.ch/1oWq6Am
El caso de EdX:
Presentación de la investigación, http://t.co/CtAlBZ69bh
Informes de Harvard, http://harvardx.harvard.edu/harvardx-working-papers
Informes del MIT, http://odl.mit.edu/mitx-working-papers/

Realizar el siguiente caso práctico

Evidencia de aprendizaje

Respuesta al caso práctico en el formulario y en el blog del estudiante.
Escribir un post en el blog con la respuesta al caso práctico solicitado en la tarea 2, y notificar la entrega en el foro del curso virtual “Actividad 6”.