Bloom: la nueva herramienta de producción de contenidos mixtos con Learning Analytics.

por Ernesto Riestra, CIO en Yeira®

Especialista en tecnologías e-learning, con un enfoque en innovación, emprendimiento y desarrollo de negocios basados en el aprendizaje. 

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El sector de e-learning se divide en términos generales en: 1) tecnologías para el acceso, gestión de contenidos y cursos (LMS) y, 2) en tecnologías para la producción de contenidos (video, interactivos, social, cuestionarios, etc.). 


El primer aspecto representa alrededor del 9% del mercado en términos económicos. La mayoría de la economía de la educación en línea se mueve en torno a los contenidos, de ahí la importancia de este segmento tecnológico.


En este artículo vamos a platicar sobre
Bloom, una nueva solución de tecnología educativa desarrollada por Yeira E-learning que estamos seguros revolucionará el sector de producción de contenidos e-learning.

¿Qué es Bloom?


Bloom
surgió a raíz de experiencias ganadas durante años de actividad en el sector de e-learning, y como una solución que genera un cambio de paradigma en la manera en que funcionan los sistemas de e-learning. Definimos Bloom como:

  • Una herramienta para la autoría de contenido (a través de un lenguaje estándar, YeiraMarkup)
  • Una solución “todo incluido” que permite la creación de contenidos expositivos, evaluativos y de interacción social.
  • Un sistema de datos, que facilita la puesta en marcha de proyectos educativos, y la incorporación de Learning Analytics.


Bloom
como producto permite sustituir y simplificar un conjunto de tecnologías de articulación compleja y costosa, que hoy en día se utilizan de forma generalizada, como puede ser Google Forms, WhatsApp, Genially, Rise, Typeform, entre otras.

Desde la perspectiva de producción de contenido, la mayoría de las herramientas de autoría existentes están orientadas a la producción de animaciones, como resultado de la alta participación en este segmento de las empresas de software creativo, dejando a un lado otros tipos de contenido educativo como cuestionarios o interacción social que requieren ser integrados para mejorar la experiencia en el proceso de aprendizaje en línea.





Por otro lado, las plataformas que ofrecen evaluaciones y otros contenidos interactivos hoy en día suelen seguir un modelo de aislamiento de los contenidos.

 

Muchas plataformas ofrecen editores web que no permiten recuperar los archivos fuente originales, como una forma de retención de autores de contenido, que pensarán dos veces antes de moverse a otros sistema de gestión de contenido.

 

Bloom ofrece acceso directo a los archivos fuente, tanto para resguardar esta información de forma local como para poder modificar rápidamente los contenidos, de forma independiente y en el entorno de desarrollo de contenidos preferido por los creadores de contenido, como puede ser Visual Studio Code, Atom, Bracket, Sublime, hasta un editor TXT.

 

Contexto de Bloom: contenidos, LMS y LRS.

 

Existen dos sistemas principales hoy en día que permiten la operación de un departamento o empresa de e-learning: el LMS y el LRS.

 

Un LMS (Learning Management System) es en sí la plataforma de aprendizaje (como Yeira) que se encarga de la gestión de usuarios, de contenidos y otras funcionalidades como la comunicación, registro de información, calificaciones, emisión de certificados. De alguna manera es una entidad centralizada.

 

Con la introducción de modelos de aprendizaje en múltiples plataformas y canales, así como lo que conocemos como gamification, se introdujo la idea de poder evaluar actividades “fuera del LMS”, es decir, con contenidos educativos que no necesariamente están montados y controlados por el LMS.


Así es como se introduce el concepto de Learning Record Store (LRS), que es una base de datos de eventos de aprendizaje, comúnmente descritos a través del estándar xAPI de statements. Todas las actividades en el LMS y fuera de él (inclusive offline) generan estos statements que se registran, analizan y visualizan en un LRS.



El LRS habilita una funcionalidad de Learning Analytics, que permite entender lo que está pasando con los estudiantes a nivel de aprovechamiento y avance en el aprendizaje. En la siguiente imagen se describen las funciones que corresponden al LMS y al LRS.



Algunos problemas de este modelo son los siguientes:

 

  1. La producción de contenidos o autoría está desconectada  de la generación de datos de aprendizaje. Herramientas como Articulate, iSpring o Rise 360, muy utilizadas en el sector e-learning, aunque pueden enviar datos al LMS y statements xAPI, requieren conectarse a un LRS montado para ese propósito, lo cual es costoso y requiere esfuerzo y un alto nivel de conocimiento técnico.

  2. Muchas funciones de interacción como un chat o foros de discusión,  dependen directamente de que el LMS ofrezca estas funcionalidades. La gran mayoría de los proyectos educativos no ha resuelto el aspecto de aprendizaje social, o si lo hace lo logra con un costo elevado de integración de diversas plataformas interactivas.

  3. Muchas herramientas de evaluación establecen un modelo de contenido rígido, que asume una estructura de los reactivos. Por ejemplo, una pregunta de opción múltiple tiene un espacio fijo para colocar un video antes de la pregunta pero no necesariamente permite poner dos videos o diferentes contenidos en diferentes lugares del reactivo (inclusive en la propia  retroalimentación al usuario).

  4. La información de las interacciones, respuestas o promedios de cuestionarios u otros elementos de evaluación suele estar alojada en el LRS, y depende de poder acceder a este sistema para poder analizarse.

  5. Los dashboards de un LRS por lo general sólo incluyen información de respuestas y análisis desde la perspectiva de usuarios y grupos, pero pocas veces generan accionables respecto a los contenidos, que es lo más relevante para mejorar un curso online.

¿Qué hace Bloom diferente?

 

Bloom ofrece un modelo muy ágil que va desde la producción de contenidos con un alto nivel de interactividad, hasta el nivel de learning analytics, gracias a un cambio importante en la estructura de los sistemas involucrados.

 

La clave de la innovación en Bloom es: el contenido en sí mismo incorpora todas las funciones de learning analytics de forma transparente, sin depender del LMS.

 

Bloom incluye un LRS y funciones de visualización de datos dentro del mismo contenido. Esto significa que no es necesario montar un LRS para recibir datos: Bloom se encarga automáticamente de la captura de datos y del despliegue de resultados.

 

¡Nuestros usuarios ni siquiera necesitan saber que es un LRS!

 

Adicionalmente a ello, Bloom extiende un modelo de producción de contenidos de presentación para incluir un sistema de reactivos y de interacciones sociales.

 

Por ejemplo si quiero montar un contenido, como un video, que contenga una pregunta y al mismo tiempo ofrezca un canal de chat, sólo necesito agregar un par de líneas a mi contenido para que incluya un chat, con moderación y analíticos incluido.

 

Además, Bloom está basado en la producción de contenido con un sistema de Markup (YeiraMarkup) que evita tener que compilar paquetes de contenido en formatos nativos o binarios. Con YeiraMarkup Language (YML) es posible editar directamente el contenido, y acortar los ciclos de producción.

 

Veamos un ejemplo sencillo:


Yeira Markup y el contenido de un Chat.

Del lado izquierdo se muestra un ejemplo de contenido, definido mediante YML en nuestro standard de Bloom, y del lado derecho el contenido resultante. En este caso para incorporar un chat, sólo hace falta incluir un objeto Chat con un id: C1.

 

Además en la vista del chat como administrador, tengo acceso directo a ver cuantas reacciones o comentarios hay, descargar en CSV la conversación completa, y la posibilidad de borrar todos los comentarios para reiniciar el chat, o bien moderar la conversación eliminando solo algunos directamente en la ventana del chat.

 

Al comprimir este contenido en un paquete ZIP predefinido y cargarlo en la plataforma Yeira, se genera automáticamente toda la interacción de chat necesaria para conversar con los participantes dentro de un curso.

 

Las nuevas redes sociales

 

Muchos proyectos de e-learning siguen dependiendo de las redes sociales de consumo masivo, con sus defectos y virtudes. El mayor problema actual es que a pesar de las políticas de esta redes sociales, el proceso de moderación y la privacidad son un tema complejo de resolver: cada usuario debe tener control de su perfil y privacidad, lo que abre huecos en el acceso. Basta un usuario con la configuración equivocada para que sus comentarios se extiendan a una base de usuarios que no están dentro del curso.

 

Además, las conversaciones en redes sociales no permiten a los autores de cursos moderar comentarios directamente, de manera que estamos a expensas de lo que la plataforma en sí nos permite hacer. 

 

En el momento en que un comentario indebido se elimina ya han pasado varios días en los que nuestra comunidad de aprendizaje pudo haber sido expuesta a dicho comentario, como un anuncio no solicitado o un mensaje con lenguaje inapropiado.

 

Finalmente, existen comunidades de usuarios que no pueden o no quieren hacer uso de redes sociales convencionales, ya sea porque no han cumplido la edad mínima para ser usuarios o bien son de generaciones que no se sienten cómodas en dichas redes. Mantener un perfil en redes sólo para poder interactuar en un curso es una tarea demasiado grande.


Este concepto de Nueva Red Social que se crea en Bloom le hemos llamado Social as Content (SoC). Significa que la conversación no existe fuera del contenido, sino que el contenido determina la conversación. Es como si al leer un libro pudiéramos ver lo que varios usuarios escribieron en cada página.


Imagen disponible en: https://www.shbarcelona.com/blog/en/interview-the-chatbook-make-a-book-of-your-whatsapp-conversations/


Cuando el contenido ya pasó o el curso termina, las conversaciones e interacciones sociales generadas se quedan ahí en el curso. De esta manera los usuarios no están exponiendo su contacto personal, ni tienen que abandonar grupos en los que no quieren continuar participando.

 

Cuestionarios formativos y sumativos

 

Bloom incluye un poderoso sistema de cuestionarios que permite generar cuestionarios formativos con un gran nivel de retroalimentación, así como cuestionarios sumativos sin retroalimentación y con la posibilidad de emitir certificaciones o insignias.

 

Además, cada pregunta y cuestionario contiene un reporte centrado en el contenido. La mayoría de las herramientas de learning analytics se enfoca en el usuario, sin reconocer que el usuario es nuestro objetivo indirecto como educadores, y es el contenido el elemento de acción directa sobre el cual podemos intervenir.


A diferencia de un Google Forms u otras herramientas utilizadas por su disponibilidad, en los cuestionarios de Bloom no tengo que configurar ningún mecanismo para capturar los datos, los puedo acceder en el mismo cuestionario y, en tiempo real.


Conclusiones

 

Bloom ofrece un nuevo modelo integral de producción de contenido, que resuelve y complementa múltiples sistemas de tecnología educativa. Entre las ventajas más importantes que vimos en este artículo están:

 

  • Un sistema de producción de contenidos ágil y que permite tener control completo de los contenidos formativos y del código fuente de los mismos.
  • El proceso de autoría se basa en un lenguaje de Markup, que agiliza la producción de contenidos mixtos, y nos hace independientes del modelo de autoría convencional de empaquetado.
  • Además de un sistema de cuestionarios muy robusto, Bloom incluye interacciones sociales “as Content” lo que ofrece enormes beneficios en la privacidad y moderación de interacciones sociales.
  • El contenido integra un sistema de datos y learning analytics transparente para el administrador.

 

¿Quieres conocer más y aplicar Bloom en tu sitio Yeira?

 

Si estás interesado en utilizar este moderno y avanzado sistema de contenidos mixtos en tu plataforma Yeira, contáctanos a hola@yeira.training para más información.

 

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