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|title=ScientoPy para MOOCs: Una Revisión Cienciométrica (ScientoPy for MOOCs: A Scientometric Review)
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==ScientoPy para MOOCs: Una Revisión Cienciométrica (ScientoPy for MOOCs: A Scientometric Review)==
https://ceur-ws.org/Vol-2224/9.pdf
Proceedings of the II International Conference MOOC-Maker (MOOC-Maker 2018)
ScientoPy for MOOCs: A Scientometric Review
Luis Cruz-Ordonez, Mario Solarte, Gustavo Ramirez-Gonzalez
Departamento de Telemática, Universidad del Cauca,
luisalejo@unicauca.edu.co
Resumen. Los MOOCs están siendo foco de investigación en diferentes áreas
de la ingeniería y la educación, aumentando el nivel de calidad de la educación
en entornos virtuales. Este documento presenta una revisión sistemática de la
bibliografía recolectada de los últimos años relacionada directamente con la
temática MOOC, usando la herramienta ScientoPy. La revisión aporta a los
estados del arte para los investigadores que tienen como temática los MOOCs.
Esta consiste en un procesamiento de las publicaciones a partir de las bases de
datos de Scopus y WoS con una herramienta de procesamiento de datos. Los
resultados obtenidos permiten identificar los principales focos de investigación,
palabras claves, investigaciones relacionadas y los lugares e investigadores más
destacados en la actualidad.
Abstract. MOOCs are being a focus of research in different areas of
engineering and education, increasing the level of quality of education in virtual
environments. This document presents a systematic review of the literature
collected from the last years directly related to the MOOC topic, using the
ScientoPy tool. The review contributes to the state of the art for researchers
whose subject matter is MOOCs. It consists of processing the publications from
the Scopus and WoS databases with a data processing tool. The results obtained
allow to identify the main research focuses, keywords, related researches and
the most outstanding places and researchers at present.
Palabras clave: Education, MOOC, ScientoPy, Scientometry.
1 Introducción
Al pasar de los años, los profesores e investigadores han estado cada vez más
interesados en el aporte de la tecnología para la transformación de la educación [1]
[2]. Muchos de estos aportes han sido consolidados bajo el término E-Learning, el
cual hace referencia al apoyo de la informática y las redes a los procesos formativos
no necesariamente presenciales. Una vertiente significativa de E-Learning han sido
los MOOC (Massive Online Open Courses), los cuales han recibido una importante
acogida en los últimos años [3]. Desde el 2012, la oferta de MOOC ha venido
creciendo a través de diferentes plataformas que soportan educación en línea en
ambientes de masividad. La estrategia MOOC abre nuevas posibilidades de
investigación es diferentes áreas, como, por ejemplo, la educación, la pedagogía y
ciencias de la computación entre otras [4]. Dicho lo anterior, es imperativo poder
identificar a través de análisis de publicaciones cuáles han sido las trayectorias de la
investigación en MOOC y cuáles pueden ser las tendencias en los próximos años. Por
lo tanto, como objetivo central de este artículo se plantea la siguiente pregunta de
investigación: ¿Cuáles han sido las áreas de publicación más frecuentes en la
literatura MOOC desde su aparición?
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2 Marco Teórico.
2.1 MOOC (Massive Online Open Courses)
El término MOOC es acuñado por primera vez por Dave Cormier en 2008 [5] para
referirse a los cursos ofrecidos en línea, abiertos y masivos. Los MOOC fueron
utilizados por primera vez por George Siemens y Stephen Downes en el 2008 y desde
ese entonces se han dado a conocer como una oportunidad de aprendizaje extra para
los alumnos. ¿Quién puede acceder a un MOOC? Básicamente, un estudiante que
tenga conexión a internet y se una a uno de los cursos ofrecidos en las plataformas
MOOC. Es por eso que su nombre define sus características. Masivo (Massive),
referido a la cantidad de estudiantes registrados por MOOC, que puede oscilar desde
los cientos de estudiantes hasta cerca de los 150.000 estudiantes [6] Abierto (Open),
definido así por la libertad con la que los estudiantes pueden registrarse a ellos
independientemente de su localización, edad, nivel de aprendizaje, cultura o cualquier
otro factor que los distinga entre ellos. El término de abierto también puede hacer
referencia los recursos abiertos utilizados en cada MOOC por los profesores [7],
como diapositivas, videos, apuntes, imágenes, etc. El otro término es Online (En
línea), relacionado directamente con la accesibilidad de los cursos, que se resume al
hecho de tener como mínimo una conexión a internet para poder acceder al mismo y
de este modo establecer una relación síncrona de interacción y asíncrona entre los
participantes del curso [8]. Por último, el término Curso (Course) permite organizar
los anteriores términos en un plan de estudios estructurado, que no sólo consiste en
escuchar una clase pregrabada sino en el seguimiento detallado de la brecha
Estudiante-Profesor para alcanzar el objetivo principal que es el aprendizaje.
Los MOOCs enfrentan hoy, problemas como la deserción, la rigidez pedagógica, el
seguimiento estudiantil que entre otras problemáticas son la motivación para los
investigadores que buscan aportar en la evolución de la educación virtual
2.2 Biblimetría
Es el estudio de medición y análisis de la literatura científica mediante la medición
del impacto de la innovación y la comprensión de la relevancia de estas citas
científicas para esta innovación [3]. Este estudio hace uso de toda la pro-dicción
científica de una temática específica para brindarles a los investigadores un apoyo
para la realización de su estado del arte o trabajos relacionados en sus investigaciones.
Gracias a estas técnicas han sido creadas herramientas software que proveen un
procesamiento de datos que facilitan las revisiones bibliográficas.
2.3 ScientoPy
ScientoPy es un script de Python que genera y reporta automáticamente los tópicos
principales (basados en las palabras clave de los autores), los autores y los países e
instituciones de las publicaciones, junto con los documentos relacionados. Esta
síntesis automática de datos evita el sesgo potencial como en los estudios
individuales.
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Se ha comprobado que los resultados obtenidos en diferentes procesamientos de
datos han servido de mucha ayuda a los investigadores [9]. Sin embargo, el análisis
del nombre del autor (como la lista principal del autor) tiene un riesgo de sesgo en los
estudios debido a las posibles similitudes en los nombres. Los autores de esta revisión
conocen y advierten sobre esta posibilidad de similitud entre los nombres de autor de
los documentos, que es parte de la limitación de cualquier estudio de Bibliometría;
por lo tanto, en este momento no todos los autores y bases de datos tienen un
identificador de autor único, como el ORCID, asociado a todas las entradas.
Este script tiene la capacidad de:
• Leer archivos CSV de bases de datos como Web of Science y Scopus.
• Filtrar publicaciones por tipo de documento.
• Encontrar y eliminar documentos duplicados.
• Ilustrar por medio de gráficas el histórico de los principales tópicos (Palabras
claves, autores y países).
• Ilustrar por medio de gráficas el historial de elementos seleccionados dentro de
un tema.
• Encontrar temas de tendencia usando la tasa de crecimiento promedio superior
(AGR).
• Calcular el h-index para autores y países
3 Pre-Procesamiento
3.1 Data Set
En esta sección se muestra el DataSet con el que la herramienta realiza el
procesamiento de datos. Es importante una buena definición de estos datos como
primer paso de este proceso, pues es la fuente de procesamiento de la información.
Por esta razón, se decidió realizar la búsqueda de publicaciones científicas tanto en la
base de datos de Scopus [10] como de la de WoS (Web of Science) [11]. A
continuación, se muestra el criterio de búsqueda utilizado para las bases de datos:
TITLE-ABS-KEY (“MOOC*” OR “Massive Open Online Course*” OR
“Massive Online Open Course*”).
Debido a que el término MOOC es relativamente nuevo, es muy probable que no
se encuentre un gran número de publicaciones como en otras temáticas más
conocidas, sin embargo, se quiere agotar cualquier término con el que se puede
también encontrar en las publicaciones. El asterisco mostrado en la búsqueda hace
referencia a buscar no solamente el término MOOC sino también aquellos que van
seguidos de otros caracteres, por ejemplo: MOOCS, MOOC-Education, MOOC-
Learning, etc. Se ha utilizado el conector “OR” para también buscar aquellas
publicaciones en donde sus autores no han utilizado la sigla MOOC sino las palabras
que conforman el término y además se ha considerado algún cambio en el orden de
las palabras que puede variar según algunos países. Estas consideraciones ayudarán a
tener un campo más amplio de datos. Estos datos fueron extraídos el 15 de Julio de
2018 y la Tabla 1 muestra el número total de documentos encontrados en ambas bases
de datos según el tipo de documento.
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Tabla 1. Documentos encontrados.
Source Conference Paper Article Review Article in Press Total
WoS 0 1029 29 0 1058
Scopus 1977 1370 83 54 3484
3.2 Duplicados y Simplificación
Cabe la posibilidad de que, en el total de documentos mostrado en la subsección
anterior, haya duplicados en las bases de datos, o que se encuentre el mismo
documento en ambas bases de datos. Para esto, la herramienta Scientopy aplica una
técnica de Pre-procesamiento de datos que elimina todos los artículos duplicados. La
tabla 2 muestra que, en total, fueron encontradas 704 muestras duplicadas. Otra de las
funciones de esta primera técnica es la simplificación de nombres de autores. Un
problema común que se ha percibido en las publicaciones es la inconsistencia de los
nombres y apellidos de los autores. A través del preProces, ScientoPy es capaz de
simplificar caracteres especiales en los nombres, acentos y abreviaturas utilizadas.
Las abreviaturas o simplificación de nombres también se perciben en los demás
tópicos como países, keywords, instituciones, por lo que se recomienda definir a
través de un solo término cada país para hacer un buen procesamiento posteriormente.
Tabla 2. Documentos finales.
Source Conference Paper Article Review Article in Press Total
WoS 0 1027 29 0 1056
Scopus 1977 729 53 53 2782
4 Procesamiento
En esta sección se presentan los análisis de procesamientos realizados que permiten
percibir la situación actual de la investigación en MOOCs y las tendencias previstas
4.1 Crecimiento de publicaciones
Las investigaciones de los MOOCs comenzaron a darse a conocer desde mediados de
2012 justo después del lanzamiento del primer MOOC oficial (Connectivism and
Connective Knowledge) [12]. De esta manera, es razonable comenzar el análisis de
las publicaciones de MOOCs a partir del 2012 hasta el año 2017, pues se considera un
año en el que ya se han incluido todas las publicaciones presentes en las bases de
datos. Esto se aplicar´ en todos los criterios de análisis a excepción del análisis de
crecimiento de publicaciones que se procesar´ desde el año 2008 (año donde fu e
acuñado el término MOOC).
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La Figura 1 muestra dicho crecimiento para ambas bases de datos y es notable la
fuerza que está tomando la investigación en el campo de los MOOCs. Esto impulsa a
los investigadores a seguir apostando a aportes a nivel de tecnología y pedagogía en la
enseñanza online. Se puede notar claramente que los aportes de publicaciones
comenzaron a darse a partir del 2012 como se esperaba que fuera por lo anteriormente
expuesto.
Figura 1. Crecimiento de publicaciones en MOOC
4.2 Análisis de palabras claves definidas por autores
Como se ha descrito anteriormente, Scientopy tiene la capacidad de brindar
información no solamente de la totalidad en número o porcentaje de documentos, sino
también de algunos tópicos o argumentos de búsqueda de las publicaciones como las
keywords que aparecen en cada publicación. Hay que reconocer que como
investigadores las keywords y las citaciones generan enlaces con otras publicaciones
relacionadas.
En esta sección se analizar´ las principales palabras claves definidas en la temática
MOOC. Para ello se ha recomendado unir por grupos los términos similares como por
ejemplo educación y enseñanza, o parejas como “Mobile Learning” “M-Learning”.
Este tipo de ejercicios manuales ayudan a organizar mejor la información y a evitar
duplicidad en los términos.
Según la figura 2 la palabra clave más usada es “Education”, era de esperarse que
el procesamiento de datos muestre este término global y directamente relacionado con
la temática como el principal. Después se presentan palabras claves importantes que
sirven como ayuda para saber cuáles elegir para documentos en nuestras
investigaciones. Aunque en la figura sólo se muestran las primeras 10, ScientoPy
permite visualizar cualquier cantidad de keywords deseadas.
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Proceedings of the II International Conference MOOC-Maker (MOOC-Maker 2018)
Figura 2. Principales palabras claves de autores
Las palabras claves se pueden categorizar según diferentes criterios, en esta sección se
han seleccionado 2 criterios principalmente. El primero, según las tecnologías
involucradas en investigaciones MOOC y el segundo, según plataformas encontradas
en investigaciones MOOC. La información de los documentos según estas categorías
definidas se mostrará a continuación a través de diagramas de barras, dado que los
diagramas de barras permiten visualizar un acumulado en los años del uso de los
términos.
Para investigadores en MOOC que hacen parte de la ingeniería o ciencias de la
computación, es de gran interés la figura 3 que muestra la gráfica de las tecnologías
aplicadas en los MOOC. También para efectos de analizar cuáles de las plataformas
MOOC han venido siendo las más representativas en las publicaciones, se ha hecho el
procesamiento, y los resultados se muestran en la figura 4.
4.3 Análisis de países y Autores
El análisis de países permite determinar cuáles son aquellos países con más influencia
en las temáticas, esta información es extraída según la procedencia de los autores o el
país al que pertenecen las universidades que bien se especifica en cada publicación.
La figura 5 muestra otra forma de representar gráficamente por la herramienta
ScientoPy denominada WordCloud, este gráfico es posible obtenerse gracias a que
Python posee una librería que permite dibujar aleatoriamente una nube de palabras
dotando de mayor tamaño a las más significativas. En la figura se puede percibir que
entre los países con más publicaciones en MOOCs está Estados Unidos, España,
China y Reino Unido.
Para los investigadores también es muy útil´ saber los autores más representativos
en sus temáticas para citarlos en sus aportes o para tener un referente de trabajos
relacionados. la tabla 3 muestra el top 30 de los autores más sobresalientes por sus
aportes en MOOCs. La tabla también especifica una tasa de crecimiento (AGR) y el
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h-index de cada uno. El hecho de citar autores importantes en nuestras investigaciones
facilita la divulgación de estas, así como el reconocimiento científico. Entre los
autores principales se encuentre Christoph Meinel [13] de la Universidad de Potsdam,
Carlos Alario Hoyos [14] de la Universidad Carlos III de Madrid y Mar Pérez [14] de
la Universidad Pontificia Católica de Chile.
Figura 3. Principales palabras claves de tecnologías
Figura 4. Principales palabras claves de plataformas
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Figura 5. Países
Tabla 3. Principales autores
4.4 Análisis de instituciones
Cada autor que figura en las publicaciones tiene asociada una institución. Scientopy
también hace uso de esta información en su procesamiento. El poder identificar cuáles
son las instituciones más representativas en las temáticas es una ayuda a los
investigadores para seleccionar estancias de investigación o para unirse a alguno de
sus programas académicos o proyectos de investigación. Este análisis le da prestigio a
las instituciones e impulsa a otras a seguir publican-do para alcanzar un puesto
sobresaliente. La figura 6 muestra una gráfica con las principales instituciones que
han publicado en temática MOOC. El tipo de grafica utilizada para este análisis,
ScientoPy la denomina paramétrica. En ella se muestran dos gráficas, en la primera el
número acumulativo de documentos vs el año de publicación y en la otra la AGR vs
el h-index. De esta manera es más fácil visualizar mejor el crecimiento de cada
institución y su comparación con los demás.
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Figura 6. Top 10 de instituciones
5 Conclusiones
Los MOOC son una temática creciente que ha generado impacto de investigación en
los últimos´ años principalmente en temas de pedagogía y tecnología. Gracias a la
herramienta ScientoPy se ha podido lograr el objetivo a través de un análisis
bibliométrico a partir de las bases de datos de WoS y Scopus.
El país con más aportes de investigación en MOOCs es Estados Unidos, la palabra
clave definida por autor más usada es “Education”, la temática en tecnología más
explorada es “Learning Analytics” y los Autores que más contribuciones han hecho
son de Estados Unidos y España. Los MOOC tienen están marcando una tendencia
importante en todos los campos, y se espera que la curva de investigación siga
creciendo. Los análisis bibliométricos sí aportan a los estados de arte de nuevos
trabajos, además de reconocer los diferentes aportes por parte de autores, instituciones
y países.
Agradecimientos. El presente artículo ha contado con el apoyo del proyecto VRI 49694
MOOC-MenTES “Construcción de capacidades para la gestión de MOOC para la formación
profesional, el desarrollo rural y nuevas generaciones de estudiantes rurales en el Mejoramiento
de su Tránsito a la Educación Superior”, cofinanciado en el marco de alianzas rurales por el
Ministerio de Educación Nacional de Colombia. Los autores agradecen además el apoyo
recibido por el proyecto MOOC-Maker Construction of Management Capacities of MOOCs in
Higher Education (561533-EPP-1-2015-1-ESEPPKA2-CBHE-JP) financiado por la Comisión
Europea a través del Programa Erasmus+ para la realización y divulgación de los resultados
expuestos en el presente artículo.
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