TIC, TAC, TEP: Aprender en el siglo XXI

Tecnologías Información, Aprendizaje y Participación


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Tus datos más limpios, casi sin frotar

Hasta en la profesión más sexy del siglo XXI se tienen que realizar tareas “poco gratas”, como limpiar los datos. Sin embargo, la recogida, limpieza y transformación de los datos puede llegar a consumir hasta un 80% del tiempo del Data Scientist. Para obtener Insights “brillantes”, debemos alimentar los algoritmos con datos que cumplan unos mínimos de calidad. Y no siempre es fácil definir esos “mínimos”. En este post, ,publicado en LUCA, vamos a analizar las posibles fuentes de error de los datos, cómo evaluar su calidad, identificar los tipos de errores más habituales y en qué consiste el proceso de Data Cleansing”. En el siguiente post, nos pondremos manos a la obra con un ejemplo

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¿Cuánto gastan los bomberos londinenses por salvar a gatitos indefensos? El Open Data responde

Os dejo el enlace a  la segunda parte del  artículo publicado en Luca sobre cómo aplicar PowerBI Desktop  a los datos de avisos a los Bomberos de Londres para poner de relieve un problema real. El elevado número de avisos por rescate de mascotas tiene un coste muy elevado y en ocasiones supone un mal uso de un recurso de emergencia, como son los Bomberos. El análisis de los datos de servicio y su visualización con una herramienta adecuada, permitieron a los responsables iniciar acciones correctoras.

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Ciudades Inteligentes: Exprimiendo Open Data con Power BI

Retomo mi blog con una nueva orientación basada en Data Science, que no deja de fundamentarse en las TIC, para aprender de lo que nos dicen los datos (TAC), y tomar medidas que nos permitan cambiar o al menos intentar mejorar nuestro mundo (TEP).

Os dejo el enlace a mi primer artículo publicado en Luca, la Unidad de Negocio de Telefónica responsable de las soluciones basadas en tecnología Big Data.

En este artículo, que publicaremos en dos post, hablaremos de Smart Cities y de cómo pueden utilizar sus datos para ser más “smart”. Trabajaremos con un dataset de ejemplo del London Data Store (sobre los servicios de los Bomberos) para aprender a utilizar Power BI Desktop como herramienta de análisis y visualización de datos. Y, por último, sacaremos conclusiones.

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Ética y Big Data. ¿Hasta dónde se debe llegar?

A propósito del Big Data, acabo de leer un artículo de Carlos Carabaña para la revista Icon del País (13 Agosto 2015) una reflexión sobre ejemplos concretos de su uso y algunas consecuencias“incómodas”.

bigdata

Frente a la definición de Big Data por parte de IBM:

“una tendencia tecnológica para entender y tomar decisiones […] aplicable a toda aquella información improcesable por procesos o herramientas tradicionales”

La Enciclopedia Británica, en su entrada sobre este tema, apunta a la dimensión humana:

  “La posible invasión de intimidad, a través de los resultados de esta compilación de datos, preocupa a bastante gente, ya que las bases de datos comerciales contienen registros detallados de historiales médicos, transacciones económicas o del uso de los teléfonos”.

 

El artículo aporta varios ejemplos en esta dirección, como el caso de la empresa de Minneapolis que, basándose en los datos que almacenaban las tiendas sobre sus clientes identificó 25 productos indicadores de embarazo y, empezó a enviar publicidad sobre productos para bebés a una adolescente. La joven, efectivamente, estaba embarazada, pero su familia descubrió este hecho precisamente cuando empezaron a recibir la publicidad.

También se menciona un ejemplo de una pareja de sexagenarios que vió denegada su solicitud de contratación de un seguro médico debido a que la aseguradora, basándose en sus compras de medicamentos en grandes almacenes como WalMart y Randalls, decidió que no le interesaba tenerles como clientes.

Estos dos ejemplos no son recientes (son de 2008 y 2010). Los últimos avances en tecnología móvil y geolocalización han permitido dar un paso más. Algunos grandes almacenes han experimentado con los sistemas de localización de interiores para, por medio de los sistemas Wifi, poder “seguir” a sus clientes, registrar su comportamiento y preferencias de compra y así poder definir patrones de consumo (Ver vídeo).

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Aunque esta estrategia de Nordstrom acabó recibiendo muchas críticas por parte de los clientes, en el fondo no hizo nada distinto de lo que hace cualquier tienda web al estudiar el historial de nuestras cookies para asociar a nuestra edad, sexo, estado social o al barrio en que vivimos unos patrones de compra. Será que al hacerlo en otro formato somos menos conscientes de lo invasivo que resulta para nuestra intimidad….

Está claro que, como con cualquier tecnología, ésta no es buena o mala por sí misma, sino por los resultados que podemos obtener al hacer un uso poco ético de ella. Y la capacidad de recoger, analizar y sacar conclusiones del rastro de datos que día a día van recogiendo los sistemas informáticos sobre cada uno de nosotros nos pueden deparar grandes sorpresas. Hoy en día, en que muchas de nuestras compras las pagamos con tarjeta de crédito, en establecimientos físicos o en internet, en que nuestros expedientes académicos, médicos o de cualquier tipo están digitalizados, y nuestros teléfonos inteligentes pueden registrar nuestra localización física en todo momento, las técnicas de Big Data empiezan a permitir a las empresas sacar conclusiones sobre toda esa información y emprender acciones tales como negarnos un seguro médico o enviarnos determinada publicidad.

Por eso es tan importante tener control sobre la seguridad, veracidad y confidencialidad de los datos que tenemos que aportar en distintos momentos de nuestra vida. Pero ¿lo tenemos? Como individuos particulares no podemos más que confiar en el compromiso de las distintas empresas o instituciones a las que les facilitamos nuestra información más personal.

Artículos consultados:

Cuatro casos en los que el ‘big data’ pasó de útil a escalofriante: http://elpais.com/elpais/2015/08/11/icon/1439304143_858615.html

How Companies Learn Your Secrets:

http://www.nytimes.com/2012/02/19/magazine/shopping-habits.html?_r=0

Agencia de Protección de Datos, Guía de Uso de las Coolkies:

http://www.agpd.es/portalwebAGPD/canaldocumentacion/publicaciones/common/Guias/Guia_Cookies.pdf


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Big Data en Educación: El problema de la privacidad

Acabo de terminar un MOOC sobre Privacidad de Datos Educativos en Canvas Network (Data Privacy? Get Schooled) Ha sido interesante, a pesar de estar enfocado al modelo educativo estadounidense, porque pone sobre la mesa qué cuestiones hay que plantearse en según qué nivel cuando hablamos de “Privacidad de Datos”.

¿Para qué sirve recopilar todos estos datos?
La nueva forma de comprar, vender, comunicarnos, jugar, enseñar, aprender… a través de internet, y de todo tipo de dispositivos que nos permiten estar permanentemente conectados a la red, también permite la captura de una ingente cantidad de datos sobre nosotros y sobre nuestros gustos, nuestros hábitos etc… Hasta no hace tanto, no era posible sacar partido a toda esta información. Sin embargo, las aplicaciones Big Data permiten recoger, combinar y analizar estos datos, para extraer todo tipo de conclusiones y a la vez representarlas en formatos más comprensibles. Estas conclusiones pueden ser muy útiles para identificar hábitos de consumo, por ejemplo, tendencias, relaciones no evidentes a simple vista etc… Cuando hablamos del ámbito educativo, las conclusiones que las técnicas de Big Data nos permiten extraer de la información recogida pueden ayudar a mejorar el Sistema Educativo, y los resultados de los estudiantes. En la web de Data Quality Campaign se puede ver la siguiente infografía que nos aporta un ejemplo sobre la utilidad que los profesores pueden dar a este tipo de datos.

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Por tanto, pueden ayudar a tomar las decisiones adecuadas en distintos niveles: local, regional y estatal. Pero, para ello, es necesario que los datos sean fiables y, dada la sensibilidad de éstos, es necesario delimitar muy detalladamente quién puede acceder a qué información en cada momento y con qué objeto. Mientras que antes los datos se recogían únicamente para cumplir con la normativa, sólo estaban disponibles de forma agregada y fluían en una única dirección, usándose como forma de penalizar resultados, ahora su objetivo es bien distinto. Los datos de los estudiantes se usan para que todos los participantes en los distintos niveles de la Comunidad Educativa, tengan la información necesaria para tomar decisiones que den respuesta a las preguntas más críticas que se plantean, con el objeto de mejorar el rendimiento de los estudiantes.

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El sector educativo no es el único en el que se manejan datos “sensibles”. Un ejemplo muy claro de otro sector en el que se manejan datos “delicados” es el sector médico. También ocurre en otros sectores del mundo corporativo. Por ello, es importante aprender de lo que ya está funcionando bien en otros ámbitos a la hora de empezar a aplicar estas técnicas a los datos sobre Educación. Las buenas prácticas identificadas en estos otros sectores serán un buen referente para diseñar el marco de actuación en este sector.

Uno de los primeros pasos que hay que dar en este sentido, es entender (y enseñar a todas las personas que deben trabajar con esta información), la diferencia entre los términos:

Privacidad: Equilibrar la recogida y distribución de datos a través de la tecnología con el derecho del individuo a preservar su información personal en el ámbito privado.
Confidencialidad: La obligación de toda persona que tiene acceso a los datos personales de un individuo a no divulgarlos sin su consentimiento.
Seguridad: Son las políticas y estrategias que se implementan en los distintos niveles de la administración educativa cuyo objeto es proteger la integridad de los datos y que su acceso sea restringido y adecuado. Estas políticas permiten asegurar la privacidad de los datos y proteger la información personal identificativa.

¿Qué tipo de datos se manejan?
Para poder lograr este objetivo, cada una de las personas que intervienen en el proceso, debe recibir el tipo de información adecuada. Así, a nivel local, los profesores sí que deben manejar datos que permiten identificar al alumno (Personally Identifiable Information). A nivel regional, se maneja información sobre estudiantes individuales, pero ya no es preciso que contenga datos personales (De-Identified Data). Por último, a nivel estatal, los datos con los que se trabaja ya no son datos individuales, sino datos agregados que no permiten identificar a los alumnos individuales a los que se refieren.

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¿Quiénes acceden a ellos?
¿Quiénes son estas personas que hemos mencionado? Es un grupo amplio. Desde los padres, que tienen derecho a acceder a información sobre sus hijos para ayudarles a mejorar su aprendizaje, hasta los profesores, directores de escuela, proveedores de servicios de la escuela, investigadores educativos e incluso el público general. Todos tienen derecho a acceder a la información que se extrae de los datos de los alumnos recogidos en las escuelas, pero cada uno tiene un nivel de acceso diferente, que permite garantizar la seguridad de la información, la privacidad de los alumnos, y a la vez sirva para los objetivos perseguidos a la hora de recogerlos, procesarlos y reconvertirlos en información útil para todos.

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Who Uses Student Data infographic

Para que la aplicación del Big Data al sector educativo tenga algún sentido y sea algo efectivo, es fundamental que los datos de partida se usen de forma segura, apropiada y ÉTICA. Para ello, las políticas educativas deben reflejar claramente la responsabilidad legal y moral de proteger los datos.
Las conclusiones finales de este MOOC, nos ayudan a resumir esta situación de forma clara.

¿Para qué sirve analizar los datos educativos?

  • ermiten que los alumnos, educadores y familias tengan la información adecuada para tomar las decisiones que le ayuden a mejorar su rendimiento y formación.
  • Es necesario demostrar la utilidad de ésta estrategia de análisis de datos, tener en cuenta las preocupaciones de los padres y del público en general y generar confianza.
  • Las políticas estatales deben cambiar la visión del uso de los datos educativos como herramienta de contabilidad, para pasar a verlo como una herramienta que puede ser útil para estudiantes, educadores, familias y responsables educativos.

¿Por qué es importante proteger la privacidad de los estudiantes?

  • La preocupación por la privacidad de los datos educativos se engloba en un marco aún más amplio: el de la privacidad de los datos en general.
  • Es importante generar confianza sobre el uso responsable, ético, moral y legal de los datos. Las personas no usarán datos en los que no confíen.

¿Qué papel juega la tecnología en la seguridad de los datos?

  • Privacidad, confidencialidad y seguridad son los componentes fundamentales de la protección de datos.
  • Es importante educar a padres, profesores y responsables educativos para que comprendan y puedan jugar su papel en la salvaguardar los datos de los alumnos.

¿Qué buenas prácticas de otros sectores se pueden aplicar a la Educación?

  • Los proveedores de Servicios deben hacer algo más que tener una política de privacidad. Deben mejorar la transparencia y dejar claro a los estudiantes y sus familias, que están a su servicio.
  •  Es importante que haya un responsable oficial sobre seguridad que pueda actuar como ombudsman, que tome decisiones sobre la recopilación y protección de la información, y que pueda servir de referencia a otros profesionales de seguridad, padres y alumnos.

¿Qué papel juega cada uno en la protección de los datos de los alumnos?

  • Todo el mundo tiene su papel en la Protección de Datos de los Alumnos
  •  Además de legislación, la Autoridad Educativa debe  facilitar orientación y recursos que permitan llevar a cabo las “buenas prácticas”, como formación, ejemplos de políticas de privacidad, y ayudar a crear una “cultura de respeto a la privacidad”.
  • Los proveedores pueden implementar políticas de seguridad y privacidad que funcionan con éxito en otros sectores, redactar de forma clara sus políticas de privacidad, y ser transparentes con las escuelas y los padres sobre cómo y por qué usan los datos.


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¿Hacia dónde va el MobileLearning?

Originlearning nos ofrece en su blog una atractiva infografía sobre las tendencias en Mobile Learning para 2015. Uno puede ser más o menos escéptico respecto al uso de dispositivos móviles para formación (tanto en el ámbito corporativo, como en el educativo), pero  el “Cisco’s Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update for 2014 to 2019” nos ofrece datos tan llamativos como:

  1. El tráfico global de datos móviles creció un 69% en 2014 y llegando a multiplicar por 30 el tráfico global de Internet en el año 2000
  2. El número de dispositivos móviles conectados superó en 2014 al número de habitantes de la Tierra en 2014.

En pocas palabras, el acceso a tabletas y teléfonos inteligentes a precios asequibles, sumado al despliegue de velocidades de acceso a internet más altas, ha dado lugar a que el uso de estos dispositivos crezca a gran velocidad. A ésta facilidad tecnológica se ha sumado el mantra ATAWADAC” (“Anytime, Anywhere, Any Device, Any Content”: “En cualquier momento, en cualquier lugar, desde cualquier dispositivo, y cualquier tipo de contenido”). Éste mantra ha supuesto un auténtico cambio de mentalidad que ha permitido la rapidísima expansión de este tipo de dispositivos.

¿Y cuáles son los factores que han impulsado este crecimiento?

En realidad, unos cuantos.

  • Por un lado, la expansión del uso del estándar HTML 5, que permite que los contenidos que creamos sean accesibles a todo tipo de dispositivos, eliminando así la barrera que suponía el uso de contenidos flash desde dispositivos Apple. La también creciente tendencia del BYOD (“Bring Your Own Device”: “Trae tu propio dispositivo”) ha supuesto un gran impulso para el desarrollo de contenidos “aptos para cualquier dispositivo”.

Según Gartner Inc., para 2016 se estima que aproximadamente 4 de cada 10 organizaciones se basarán exclusivamente en BYOD, y que para 2020, casi un 85% de los negocios lo tendrán implantado en alguna medida.

  • Por otro, el uso de analíticas aplicadas al comportamiento y la interacción del usuario con los cursos basados en móviles, tales como monitorizaciones de tráfico, visualizaciones de la navegación por las distintas páginas del curso etc, permiten plantear un diseño más relevante y personalizado de la experiencia de aprendizaje.
  • Otro aspecto importante tiene que ver con el hecho de que los usuarios saltan de un dispositivo a otro continuamente (portátiles, tabletas, PCs o teléfonos inteligentes), y por tanto, esperan contenidos adaptables a este entorno multi-pantalla y, por supuesto, sincronizados.
  • Para que los contenidos formativos impartidos en este formato sean efectivos, ya no se plantea que un contenido virtual estándar “quepa” en la pantalla del dispositivo móvil. No se trata únicamente de adaptar las dimensiones físicas del contenido, sino de adaptar el propio contenido al nuevo medio. Esto nos lleva a los contenidos “Bite sized”, también conocidos como “píldoras de contenido” o “bocados”. Se trata de información muy precisa y relevante: justo lo que necesitas saber en ese momento.Los dispositivos móviles pueden ser usados con éxito también para el aprendizaje de competencias, gracias a que permiten continuar el aprendizaje más allá de las aulas. Por tanto, son un excelente complemento para otros esquemas formativos. Se han usado con éxito en el campo de la medicina, y en la formación del profesorado (English in Action).
  • El uso de “Gamificación” o Ludificación del aprendizaje, cobra un mayor tanto en la formación corporativa, como en las estrategias de testeo o evaluación. Y, ciertamente, los dispositivos móviles, son ideales para este tipo de estrategias.
  • El hecho de ser dispositivos portables, que por tener un tamaño y peso reducidos nos acompañan a casi cualquier parte, abre un nuevo mundo de posibilidades relacionadas con la recepción en tiempo real de contenidos de interés personalizados basados en la ubicación geográfica del dispositivo. Sería algo parecido al funcionamiento de las “Cookies” pero, en lugar de basarse en búsquedas previas en el navegador, lo haría según la ubicación real del dispositivo.

InfografiaMobile2015

  • El de la Realidad Aumentada ya es una realidad tanto en entornos educativos, como empresariales. En los primeros, muchas escuelas utilizan la RA como soporte al aprendizaje. Por ejemplo, cuando un alumno escanea una página de sus deberes, aparece un vídeo en el cual su profesor le explica algún concepto necesario para realizarlos, o puede consultar fuentes adicionales usando códigos de barras escaneables. En la empresa, se puede usar la RA para que un trabajador que tiene que reparar un equipo pueda ver una animación previa con información sobre cómo hacerlo, o facilitando información adicional.
  • El aprendizaje social tiene su entorno natural en el uso de dispositivos móviles. Podemos usar distintos dispositivos para acceder a aplicaciones como nuestro correo, o a la Web. Sin embargo, de todos ellos, son los móviles los que nos acompañan durante todo el día (¡y a veces también por la noche!). Las plataformas de aprendizaje virtual (LMS) diseñan sus contenidos para ser accesibles desde distintos tipos de dispositivos, pero también ofrecen características que potencian el aprendizaje social (foros, wikis etc) y que convierten a nuestros teléfonos inteligentes o tabletas en una práctica herramienta de comunicación y de generación de comunidades de aprendizaje.
  • Los dispositivos “vestibles”, al igual que pasó con los teléfonos inteligentes, van camino de  dejar de ser considerados como lujo o capricho, para pasar a percibirse como algo necesario. Ciertamente son muy prácticos para facilitar contenidos basados en el contexto, y es más que probable que se acaben incorporando como una más, a nuestra caja de herramientas para un aprendizaje activo.

 

En mi humilde opinión….

Igual que cada persona es diferente, y tiene unas necesidades y capacidad de aprendizaje distintas de las de cualquier otra, no existe una panacea o método infalible para aprender. Pero si tenemos distintas estrategias instruccionales a las que podemos recurrir, distintas herramientas que pueden ser útiles-prácticas-cómodas… en un momento dado. El sentido de usar dispositivos móviles es poder sacar partido de la gran flexibilidad que nos ofrecen, pero cada uno debe elegir, según sus preferencias y estilo personal de aprendizaje, de qué forma se quiere aproximar a los contenidos. Hay contenidos que son más fáciles de adaptar a este entorno, como test rápidos o ejercicios para practicar determinadas destrezas, o para realizar una consulta rápida en cualquier momento. Aunque sabemos que no es lo más recomendable, todos hemos estudiado alguna vez tumbados en el sofá. Pero sabemos que muchas veces si no te sientas en la mesa de trabajo, despliegas tus herramientas y te concentras, no consigues avanzar. Las tabletas son estupendas para leer contenidos, ver vídeos (¡o hacer la compra online!), pero cuando hay que elaborar documentos, sacar esquemas o poner en práctica lo que estoy aprendiendo, personalmente, donde esté mi portátil, que se quiten las tabletas.

eLearning y Accesibilidad

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Cierro esta etapa profesional en Bureau Veritas Formación con una última Master Class sobre eLearning emitida en el Programa de Televisión Educativa de BV el pasado 16 de Diciembre de 2014.

En este caso, tratamos el tema de la accesibilidad considerando qué factores hay que tener en cuenta en las distintas etapas del desarrollo de un proyecto de eLearning, y no nos limitamos a la perspectiva de la discapacidad, sino que la ampliamos para garantizar el acceso a los recursos educativos de cualquier persona, sea cual será sus circunstancias físicas, personales o sociales.

(pulsar sobre la imagen, para ver el vídeo)

MCAccesibilidad

Aprovecho para enviar un afectuoso saludo a mis alumnos, ya que no me pude despedir de algunos como me hubiera gustado.