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poc: FWM201IT
Educational Data Science

Educational Data Science
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MOOC. 5 weeks. See details.##Ciencia de Datos %%Inglés
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Duration

5 weeks

About this course

NOTE: THIS COURSE IS IN ENGLISH WITH ITALIAN AND PORTUGUESE TRANSCRIPTS.

The application of quantitative analysis techniques in education involves certain specific difficulties. Students study in institutions with their own characteristics and metrics of academic success may contain non-negligible measurement errors. The recent development of data analysis techniques to large databases can enrich data-driven decision making in education. This course is an opportunity for professionals in the educational sector who wish to be able to combine recent data analysis techniques with their knowledge and experience in the educational field where they work or aspire to work.

What I will learn

In this course you will learn to identify the problems that can be solved using these techniques, as well as their correct application and interpretation of results. To this end, we will assess the information provided by learning analytics, institutional databases and international educational assessments. Regarding data preparation, we will work on techniques for the treatment of missing and outliers, as well as discretization and data balancing. We will also review different approaches to combining data from different sources. Among the data analysis techniques, we will start with descriptive analysis, and then address stratified analysis, correlated data, visualization and hypothesis testing. Finally, we will learn how to obtain and interpret predictive models useful in education, such as factor analysis, reliability analysis, cluster analysis and multilevel regression models. Additionally, we will describe how to define and construct composite indicators useful for decision making in educational institutions.

Prerequisites

There are no specific requirements. Knowledge of programming and basic statistics is recommended.

Units

  1. Introduction
  2. Data sources and Data preparation in Education
  3. Data analysis and understanding
  4. Predictive models in education I
  5. Predictive models in education II
  6. Final Exam

Course Faculty

Andrea Conchado

Andrea Conchado holds a PhD in Industrial Engineering by the Universidad Politécnica de Valencia. She works as an assistant professor in the Department of Applied Statistics and Operational Research and Quality in this university. She has co-authored research papers in scientific journals, research books and book chapters with prestigious publishers. She has collaborated as a researcher in research projects, most of them funded by the European Commission. Her research interests lie in the areas of research methodology and applied statistics for social sciences, specifically the application of structural equation modelling to the assessment of the validity and reliability of measurement instruments in Education.

Cláudia Antunes

Cláudia Antunes is an Associate Professor at Instituto Superior Técnico – Universidade de Lisboa. Concluded her PhD in Information Systems and Computer Engineering by the same university, on 2005, in the data science domain, proposing new methods and methodologies to deal with temporal data, in particular for mining sequential patterns. Her main research interests are in the area of Data Science, in particular to what concerns to the usage of knowledge domain, the exploration of the temporality to enrich the classification task, and to use it to enhance the educational process. She has coordinated and participated on several national and European research projects and has more than seventy papers published in journals and international conferences. Along with this work, she supervised Master and PhDs students, accounting for about forty students who concluded their work under her supervision. She has been lecturing data science courses for twenty years, both in graduation and post-graduation programs.

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MOOC es el acrónimo en inglés de Massive Online Open Course (que puede traducirse como Curso masivo abierto online).

Las siglas MOOC se utilizan para referirse a una iniciativa que comenzó en 2011 con un curso de Introducción a la Inteligencia artificial de la Universidad de Stanford en el que se inscribieron 160.000 estudiantes de 190 países, y que se ha convertido ya en un movimiento global al que se han incorporado las mejores universidades del mundo con la creación de diversas plataformas MOOC y miles de cursos que comparten un objetivo: proporcionar acceso gratuito a una formación superior de calidad a cualquiera que tenga una conexión a internet.

Los MOOCs están basados en la integración de tecnologías que existen desde hace tiempo en Internet: el vídeo en red, la evaluación automática a distancia y los foros de preguntas y respuestas en la web. Pero es ahora cuando los usuarios se han acostumbrado a usar el vídeo en red y las redes sociales en su día a día en Internet, lo que facilita que se creen comunidades de alumnos situados en cualquier parte del mundo que comparten conocimientos y experiencias y se ayudan en el proceso de aprendizaje, dándole a la formación online un nuevo enfoque colaborativo. Esto, unido a la disponibilidad de acceso a los cursos MOOC en cualquier momento y desde cualquier lugar en donde se tenga acceso a Internet, ha permitido crear una nueva comunidad global de estudiantes.

Los MOOCs de UPV[X] están diseñados para ayudarte a aprender trabajando a tu ritmo de forma independiente y proporcionarte el apoyo de la comunidad de aprendizaje si te hace falta.

Para ello los MOOCs están estructurados en módulos que suelen corresponder a una semana de trabajo (aunque no siempre es así). Los módulos se estructuran en lecciones con un vídeo, que dura normalmente entre 3 y 10 minutos, y una pregunta de refuerzo al final para ayudarte a fijar su contenido. Las lecciones están orientadas a tratar un concepto (o un número reducido de ellos) de forma que sean lo más atómicas que sea posible.

Los cursos MOOC de UPV[X] pueden tener distintos esquemas de evaluación, pero lo habitual es que al terminar cada módulo haya un examen (normalmente tipo test) que te permitirá comprobar tu evolución y fijar los conocimientos, y que cuenta en cierto porcentaje para la evaluación final. Con ello tendrás una realimentación frecuente de tu progreso que te permitirá ir mejorar tu proceso de aprendizaje.

Al acabar el MOOC habrá a un examen final para evaluar si has alcanzado los objetivos de aprendizaje que contará en un porcentaje mayor para la evaluación final.

En los MOOC también hay un foro de debate moderado por el equipo del curso donde los alumnos pueden consultar sus dudas sobre el contenido del curso y comentar aquellas cosas que les parezcan interesantes. El acceso a una comunidad online de internautas con tus mismos intereses y que están aprendiendo a la vez enriquece la experiencia del curso.

Esperamos sinceramente que disfrutes de nuestros MOOCs y aprendas con nosotros