A new competence-based approach for personalizing MOOCs in a mobile collaborative and networked environment

• António Teixeira ^[1] ; José Mota ^[1] ; Antonio García-Cabot ^[2] ; Eva García-Lopéz ^[2] ; Luis de-Marcos ^[2]
  1. [1] Universidade Aberta

     Universidade Aberta

     Socorro, Portugal

     
  2. [2] Universidad de Alcalá

     Universidad de Alcalá

     Alcalá de Henares, España

     
• Localización: RIED: revista iberoamericana de educación a distancia, ISSN 1138-2783, Vol. 19, Nº 1, 2016 (Ejemplar dedicado a: El aprendizaje de lenguas extranjeras mediante tecnología móvil en el contexto de la EaD y combinada), págs. 143-160
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Un nuevo enfoque basado en competencias para la personalización de MOOCs en un entorno móvil colaborativo en red
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• Resumen
  • español

    Los cursos en línea masivos y abiertos (MOOC) son una nueva tendencia rompedora en la educación superior. Estos cursos combinan la propiedad de ser abiertos con la posibilidad de ser escalables de una forma muy potente. Tienen el potencial de permitir la participación en la educación superior para todas las personas, a todos los niveles. Por lo tanto, contribuyen a la inclusión social, la difusión del conocimiento y la innovación pedagógica, así como la internalización de las instituciones de educación superior. Sin embargo, uno de los elementos críticos para que tenga éxito una experiencia de aprendizaje de forma abierta y masiva es potenciar y facilitar una red de aprendizaje. De hecho, los MOOC no están diseñados para un número predefinido de participantes por lo que sirven para un alto número de perfiles heterogéneos, con diversidad de estilos de aprendizaje y conocimientos previos, pero también contextos de participación y diversidad de plataformas online. La personalización puede desempeñar un papel clave en este proceso. El modelo pedagógico iMOOC introdujo el principio de diversidad en el diseño de MOOC, permitiendo una clara diferenciación de caminos de aprendizaje y también entornos virtuales. En este artículo los autores presentan una propuesta basada en el enfoque de iMOOC, sobre un nuevo sistema para la personalización y adaptación de MOOC diseñados en un enfoque colaborativo y en una red pedagógica. El mecanismo es identificar cada competencia del perfil de los participantes, el conocimiento previo que estos tienen así como detectar sus respectivos dispositivos móviles, y se genera un camino de aprendizaje personalizado en base a estos parámetros. Este artículo también muestra los resultados obtenidos en un entorno de laboratorio después de un experimento llevado a cabo con un prototipo del sistema. Se puede observar que es posible crear caminos de aprendizaje personalizados y que el siguiente paso es probar este sistema con grupos experimentales reales.

  • English

    Massive Open Online Courses (MOOCs) are a disruptive new development in higher education which combines openness and scalability in a most powerful way. They have the potential to widen participation in higher education. Thus, they contribute to social inclusion, the dissemination of knowledge and pedagogical innovation and also the internationalization of higher education institutions. However, one of the critical elements for a massive open language learning experience to be successful is to empower learners and to facilitate networked learning experiences. In fact, MOOCs are designed for an undefined number of participants thus serving a high heterogeneity of profiles, with diverse learning styles and prior knowledge, and also contexts of participation and diversity of online platforms.

    Personalization can play a key role in this process. The iMOOC pedagogical model introduced the principle of diversity to MOOC design, allowing for a clear differentiation of learning paths and also virtual environments. In this article the authors present a proposal based on the iMOOC approach for a new framework for personalizing and adapting MOOCs designed in a collaborative, networked pedagogical approach by identifying each participant’s competence profile and prior knowledge as well as the respective mobile communication device used and to generate matching personalized learning. This paper also shows the results obtained in a laboratory environment after an experiment has been performed with a prototype of the framework. It can be observed that creating personalized learning paths is possible and the next step is to test this framework with real experimental groups.

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