MOOC, análisis de resultados

Enrique Sanchez Acosta

Ingeniero de Software en Soft S.A y Doctorando en TI aplicadas (UEM)

Ahora que la palabra MOOC empieza a ser conocida por toda la comunidad educativa, se están evaluando los resultados obtenidos por los cursos de prácticamente todas las universidades. Estos resultados reflejan una amplia tasa de abandono, por debajo del 10% (Ver Ilustración 1), motivada en la mayoría de los casos por dos puntos fundamentales:

1. La curiosidad que despiertan este tipo de cursos
2. Los conocimientos que requieren para su finalización, que no están siendo filtrados en un principio, debido a la matización de la palabra “Open” en los MOOC.

Ilustración 1.- Tasa de abandono de los principales cursos MOOC – Katy Jordan (http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html)

Curiosidad

En cuanto al primer motivo, “la curiosidad” será solo cuestión de tiempo que comience a desaparecer y se apunten a estos cursos los estudiantes realmente interesados en su finalización, sin embargo, se debe tener en cuenta este factor. Algunos autores se han aventurado a eliminar de la ecuación a aquellas personas que simplemente visitan el curso y no han estado interesadas en el, pero si se tiene en cuenta lo que decía Séneca “Pesa las opiniones, no las cuentes” ^[1] es muy importante este número de personas interesadas en los MOOC y que no han visto cumplidas sus expectativas con el curso en el que se han matriculado. Este porcentaje es muy alto (Ver ilustración 2)^[2] y podría ser significativo a la hora de evaluar la necesidad que tienen los estudiantes de un cambio en la educación tradicional.

Ilustración 2.- Tasa de abandono en las principales plataformas MOOC

Hace algunos años Ken Robinson comentaba en una de sus conferencias: “No necesitamos ‘reformar’ nuestro sistema educativo. Necesitamos una revolución”. No cabe duda, que los nativos digitales^[3] a los que se refería Marc Prensky, tienden a ver el actual sistema educativo online como una extensión del sistema tradicional y los datos obtenidos por los últimos MOOC, pueden dar una pista de la necesidad de los alumnos por encontrar un nuevo modelo educativo.

Los MOOC les ofrecen la posibilidad de estudiar a su ritmo, sin seguir un curso completo, y en las disciplinas que realmente son de su interés. Este ritmo de estudio es muy importante a la hora de evaluar los MOOC, un estudio realizado por Fang Wu y B. A. Huberman^[4], dos físicos de Hewlett-Packard, ha puesto de manifiesto que el límite de atención en las personas suele rondar los 69 minutos. Esto puede ayudar a un cambio en el modelo educativo online actual basado en tiempos, pasa pasar posiblemente a otro modelo completamente distinto, basado en objetivos.

Quizá los MOOC no sean realmente esta “revolución educativa”, pero con los datos que se están manejando en algunas plataformas, no cabe duda que los estudiantes están reclamando este cambio a un modelo basado en objetivos. Una de las principales  promotoras de este tipo de cursos es Cousera y ya alardea de contar con más de 3,778,434 estudiantes matriculados, quizá no todos ellos hayan finalizado alguno de los 387 cursos de los que dispone, pero se debe tener en cuenta la “curiosidad” que despierta este nuevo modelo de aprendizaje en toda la sociedad educativa.

Si se quiere tener en cuenta también en esta evaluación otro tipo de cursos MOOC no ligados al mundo universitario, Google ofrece algunos cursos relativos a sus herramientas, que también ofrecen datos muy interesantes acerca del interés que despierta este nuevo paradigma.

1. Power Searching with Google duró dos semanas y obtuvo los siguientes datos:

a) 155,000 estudiantes de 196 países diferentes.

b) El 29% de los cuales consiguió su certificado final.

1. Advanced Power Searching with Google lanzado en Enero de 2013 con 2 semanas de duración:

a) 35.000 estudiantes registrados 

b) Solo el 12% consiguieron terminar el curso.

Se podría deducir de este tipo de datos, que el interés no se encuentra en el curso en sí, sino en el modelo educativo y la curiosidad que despierta, ya que disminuye en gran medida el número de alumnos registrados en el segundo curso.

Otro indicador de esta “curiosidad” en los MOOC, puede ser el interés despertado por el curso “¿Cómo crear un MOOC?” de la plataforma u-mooc, donde una vez analizados los datos de los 342 estudiantes inscritos hasta el momento, puede verse la siguiente estadística (Ver Ilustración 3), relativa a el tiempo de cada visita en el curso. Como puede observarse es excesivamente bajo, indicando perfectamente como la mayoría de los estudiantes visitan las páginas solo para hacerse una idea de la plataforma y del contenido del curso, sin tratar siquiera de profundizar en los datos.

Ilustración 3.- Duración de cada visita en la plataforma u-mooc

Algunos MOOC están recurriendo a diversos modelos de encuestas, antes y durante el curso, esto está revelando importantes datos acerca de la motivación que sienten los estudiantes. Por ejemplo la Universidad de Duke en su MOOC de Bioelectricidad^[5] obtiene la siguiente tabla (Ver Ilustración 4) de la que se puede observar que la mayoría de los estudiantes desconocen los MOOC, pero están muy interesados en saber qué es lo que les puede ofrecer.

Ilustración 4.- Motivación de los estudiantes para registrarse en el curso

Requerimientos

Los modelos de evaluación que se están utilizando actualmente en la mayoría de los MOOC, son simples test de conocimiento que no valoran en absoluto la participación del estudiante y facilitan el abandono del curso en base a la falta de interacción con otros alumnos, provocando un descenso paulatino de la motivación. Hace falta cambiar el modelo evaluativo, partiendo de un corte importante en las primeras unidades del curso y fomentando la participación de los estudiantes en los foros y medios de comunicación. El futuro de estos sistemas evaluativos se encuentra aún en sus primeras fases de desarrollo, y se están ya buscando nuevas formas de evaluación como la evaluación por pares, la evaluación entre iguales calibrada (Calibrated Peer Review) o los sistemas automáticos de corrección de textos (Automated Essay Scoring). Estos sistemas están siendo actualmente estudiados^[6] en profundidad en la plataforma Edx del MIT ( Massachusetts Institute of Technology).

Sin embargo, hasta que estos sistemas de evaluación se desarrollen un poco más, es preciso realizar una pre-evaluación amplia y estricta que elimine o posponga a todos aquellos estudiantes que no cumplan con los requisitos iniciales del MOOC, al igual que un alumno de un curso tradicional no pasa de año si no ha cumplido las expectativas del año anterior.

Los actuales cursos MOOC tienen una pre-evaluación muy simple, que está presente más a modo de introducción que para filtrar a los estudiantes. El ruido generado por los estudiantes que no deberían estar en el curso representa un problema para todos los demás y hará perder el prestigio de la entidad que los elabora. Aparentemente podría surgir la pregunta ¿por qué resulta un problema?, pero en realidad sí lo es.

Los datos relativos a la realización de un MOOC^[7] pueden rondar entre 600 y 700 horas de esfuerzo para su realización completa, incluyendo los contenidos, la realización de los vídeos y las horas dedicadas por los profesores asistentes o “animadores” del curso, se debe filtrar en todo lo posible el esfuerzo de estos últimos, dotándolos de herramientas para gestionar las preguntas e interacción social de los alumnos en los diferentes foros, chats o redes sociales del MOOC. Además de las horas de trabajo que supone la realización de un curso de tal envergadura, no hay que subestimar tampoco el tamaño para el servidor que aloja los cursos, es decir, todos los vídeos, archivos y datos. Por ejemplo el primer MOOC de la universidad de Duke (Ver Ilustración 5), supuso un total de 22 GB de datos. Este esfuerzo puede verse realmente minimizado si se trata de filtrar a los alumnos desde un principio.

Ilustración 5

También es verdad que las universidades están utilizando este tipo de plataformas como mera publicidad, dado el empuje inicial que están teniendo, pero cuando esta “fiebre” haya pasado, habrá que optimizar los gastos y una posible manera de hacerlo es la gestión de unos requerimientos para el acceso al curso, bien en modo de un test inicial, o bien con titulaciones de MOOCs anteriores, etc. Un ejemplo podría haberse llevado a cabo en el curso Advanced Power Searching with Google visto anteriormente, donde si se hubiese realizado un corte para aquellos que hubieran obtenido el certificado del curso anterior, las estadísticas hubieran sido completamente diferentes. Este tipo filtros no menoscaba en mi opinión la importancia de la palabra “Open” en los MOOC, de la cual se hablaba al principio de este artículo, y sin embargo puede traer consigo innumerables ventajas en los próximos MOOC, o ¿alguien pone en duda que en unos pocos años aparezca la palabra MOOC 2.0?

Citar como:

Sánchez Acosta, E. (2013). MOOC: análisis de resultados. En Boletín SCOPEO No. 86. 17 de Junio de 2013. En línea en http://scopeo.usal.es/mooc-analisis-de-resultados/