Este documento resume las principales ideas sobre la evaluación y métricas en sitios de redes sociales. Primero, explica que las redes sociales cambian la forma de recopilar datos, comunicarse, trabajar en equipo y autoevaluarse. Luego, discute cómo el análisis de redes sociales, la evaluación auténtica, la presencia social, la visualización de datos y el aprendizaje analítico pueden usarse para evaluar en redes sociales. Finalmente, concluye que los datos provienen de las interacciones en línea y que la retro

1. LA EVALUACIÓN Y LAS MÉTRICAS EN LOS SITIOS DE
REDES SOCIALES: ANÁLISIS PROSPECTIVO
FERNANDO SANTAMARÍA GONZÁLEZ
UNIVERSIDAD DE LEÓN
EDUTEC 2010, 3-5 DE NOVIEMBRE DE 2010, BILBAO

2. ÍNDICE
• INTRODUCCIÓN
• ANÁLISIS DE REDES
SOCIALES
• EVALUACIÓN AUTÉNTICA
• LA PRESENCIA SOCIAL
• VISUALIZACIÓN DE DATOS
• LEARNING ANALYTICS

3. NUBE DE ETIQUETAS: EDUTEC 2010

4. NUBE DE ETIQUETAS: EDUTEC 2010

5. LAS REDES SOCIALES CAMBIAN LA PERSPECTIVA DE RECOLECCIÓN DE DATOS,
DE FORMA DE COMUNICARSE, DE TRABAJAR EN EQUIPO Y DE PERMANECER EN CONSTANTE
AUTOEVALUACIÓN FORMATIVA.

6. LA TEORÍA GENERADA A PARTIR DEL APRENDIZAJE EN RED ES
FUNDAMENTAL PARA ENTENDER LAS INTERACCIONES EN RED
DENTRO DEL E-LEARNING

7. LAS REDES SOCIALES SE REBELAN
CONTRA EL PAPEL DEL PROFESOR
CENTRADO EN EL AULA (G. SIEMENS)
HTTP://WWW.CONNECTIVISM.CA/?P=220

8. INCOMPATIBLE CON LOS DISEÑOS INSTRUCCIONALES
ASSESSMENT CLÁSICOS, DONDE LA COMUNICACIÓN ES UNIDIRECCIONAL
O, EN TODO CASO, DÉBILMENTE BIDIRECCIONAL.

9. ¿QUÉ NOS AYUDARÁ A EVALUAR?

10. EVALUACIÓN AUTÉNTICA
EVALUACIÓN COMPARTIDA
CALIFICACIÓN
ENTREVISTAS DIALOGADA
COEVALUACIÓN
NEGOCIACIÓN CURRICULAR
SOCIAL
SURVEILLANCE
RETROALIMENTACIÓN APRENDIZAJE
ACTIVO
EVALUACIÓN
CONTEXTO POR PARES
AUTOEVALUACIÓN
EJEMPLOS DE LA VIDA COMUNIDADES

11. VAMOS MÁS ALLÁ

12. ANÁLISIS DE LAS REDES SOCIALES
RANGO
NODOS VÍNCULOS
CENTRALIDAD
COMPOSICIÓN
COMPOSICIÓN DISTANCIA
ASEQUIBILIDAD
MULTIPLICIDAD RELACIONES
DENSIDAD
CLIQUES

13. PRESENCIA SOCIAL
ESTAR AHÍ
REDES
SOCIALES TWITTER
COMUNIDADES DE CONTENIDO GENERADO
INVESTIGACIÓN POR EL APRENDIZ
SIGNOS SOCIALES
SOCIAL SURVEILLANCE
CMC
LED
EVALUACIÓN
POR PARES
SISTEMAS EMBEBIDOS
IMS
DISEÑO
COMUNIDADES

14. VISUALIZACIÓN DATOS
RECUPERACIÓN DE
INFORMACIÓN CALIFICACIÓN
CARTOGRAFÍA DIALOGADA
INTELLIGENT DATA
INFOGRAFÍAS
DATA MINING ARQUITECTURA DE LA
PRESENTACIÓN DE DATOS
MAPAS MENTALES
ALGORITMOS
ANALISIS DE DATOS
INTERACTIVIDAD

16. LEARNING ANALYTICS
PERFILES
CONTENIDO GENERADO POR
EXTRACCIÓN DE
APRENDIZ
INFORMACIÓN
DATOS INTELIGENTES
PERSONALIZACIÓN
IMPACTOS DE LA
INTERACCIÓN ANÁLISIS DE REDES TRACKING
SOCIALES
RECUPERACIÓN DE IDENTIDAD
INFORMACIÓN
RECONOCIMIENTO DE DATA MINING
ANÁLISIS PREDICTIVO
PATRONES

17. G. SIEMENS EN HTTP://WWW.CONNECTIVISM.CA/?P=220
PROCESOS DEL LEARNING ANALYTICS

18. CONCLUSIONES
E VALUACIÓN EXPANDIDA
L OS DATOS NO VAMOS HACIA ELLOS SINO QUE
ESTOS VIENEN HACIA NOSOTROS .
T RABAJO POR CAPAS EN LA ESTRUCTURACIÓN
DE LOS DATOS .
D OS ASPECTOS : LA ANÁLITICA (A RS Y
L EARNING A NALYTICS ) Y LA DE PRESENTACIÓN
(V ISUALIZACIÓN DE D ATOS ).
R ELATIVIZACIÓN DE LAS M EDIDAS Y
C ALIFICACIONES . P ERSPECTIVAS Y ENFOQUE
CUBISTA .
R ETROALIMENTACIÓN CONSTANTE EN TIEMPO
R EAL .
A YUDAN A SIMPLIFICAR E INNOVAR PROCESOS .

19. CONCLUSIONES
E VALUACIÓN EXPANDIDA
L OS DATOS NO VAMOS HACIA ELLOS SINO QUE
ESTOS VIENEN HACIA NOSOTROS .
T RABAJO POR CAPAS EN LA ESTRUCTURACIÓN
DE LOS DATOS .
D OS ASPECTOS : LA ANÁLITICA (A RS Y
L EARNING A NALYTICS ) Y LA DE PRESENTACIÓN
(V ISUALIZACIÓN DE D ATOS ).
R ELATIVIZACIÓN DE LAS M EDIDAS Y
C ALIFICACIONES . P ERSPECTIVAS Y ENFOQUE
CUBISTA .
R ETROALIMENTACIÓN CONSTANTE EN TIEMPO
R EAL .
A YUDAN A SIMPLIFICAR E INNOVAR PROCESOS .

20. GRACIAS POR LA ATENCIÓN
FERNANDO SANTAMARÍA
UNIVERSIDAD DE LEÓN
HTTP://FERNANDOSANTAMARIA.COM
TWITTER: LERNYS