From the implementation of E-Learning programs for teacher training at the University of San Carlos de Guatemala - USAC - we decided to use the Moodle platform and the social network WhatsApp to facilitate virtual tutoring. In the process, we proposed the need to know the behavior of students and the tutorial actions within the WhatsApp groups. The objective of the study was identify the behavior of students and the tutorial actions that can be performed when applying Social Learning Analytics - SLAin Whatsapp groups. Research was conducted with a mixed (quantitative - qualitative) approach, exploratory in nature, which allowed for data collection of 251 participants divided into 6 teams that interacted for 6 weeks through WhatsApp groups. To perform the data analysis, the Gartner execution taxonomy and the following tools were considered: Chatvisualizer WhatsApp Analizer and Chatylizer, all of which allowed for the exploration and assessment of the data [1][2][3]. As a result, we identified tutorial actions and student participation through the number of messages sent, hours and days with more activity, main flow of information from groups, and the particular mood of the student, through the most frequently used emojis. The study allowed for the recognition that the application of SLA in WhatsApp groups favors decision-making through the visualization of statistical data and infographics and the strengthening of the tutorial actions in e-learning programs for teacher training at the USAC.
La combinación de las formas de comunicación en la educación puede desarrollarse
cuando se usa un LMS y de forma paralela, se incorporan redes sociales. WhatsApp es
una red social que puede utilizarse como complemento a la educación en línea. En las
últimas estadísticas generadas, WhatsApp, se contempla como la segunda y tercera red
más utilizada en el mundo [
herramientas para visualizar el grado en que una comunidad de aprendizaje se
desarrolla dentro de la red. Este proceso se conoce como SLA, cuyo objetivo se centra
en identificar comportamientos y patrones de aprendizaje en un entorno social [
¿cuál es el comportamiento de los estudiantes y las acciones tutoriales dentro de los grupos de WhatsApp en los programas e-learning de formación docente de la USAC?
del Programa de Formación de Formadores de la Dirección General de Docencia
Previamente, se hizo una revisión de estudios relacionados con la pregunta de investigación y pudo notarse que hay carencia de estudios similares que refieran la aplicación de SLA en grupos de WhatsApp para fortalecer la tutoría virtual. Se identificaron estudios que describen el potencial de utilizar WhatsApp en la tutoría virtual, pero en sus resultados no se describe el uso de SLA; por otro lado, también existen estudios que están centrados en el análisis de datos en grupos de WhatsApp, sin especificar un enfoque hacia la tutoría virtual. De los antecedentes más relevantes destacan: 1. A Study of WhatsApp Usage Patterns and Prediction Models without Message
red. Se hizo un análisis de más de 6 millones mensajes de más de 100 usuarios, con el objetivo de construir modelos de predicción demográfica utilizando datos de actividad del usuario y como resultados, se encontraron diferencias significativas en el uso de
2.1
Contexto de estudio
La investigación tuvo un alcance descriptivo. Se desarrolló bajo un enfoque mixto;
fue un estudio poblacional que orientó a través del diseño cuasiexperimental, el análisis
de datos cualitativos y cuantitativos [
Participantes
seleccionados dentro de 375 personas que enviaron una solicitud para ser aceptados. Todos participaron en la convocatoria de forma voluntaria. La metodología de selección de docentes para ser becados como estudiantes en el diplomado se basó en una serie de criterios preestablecidos. Las personas seleccionadas cumplieron con los siguientes criterios: trabajar solamente en la USAC, disponer de tres horas diarias (si no ha tenido experiencia en modalidad e-learning) o de 1 - 2 horas (si ha tenido experiencias en modalidad e-learning), poseer computador y un smartphone con acceso a internet permanente, utilizar correo electrónica y WhatsApp de forma cotidiana, enviar digitalmente una carta de compromiso firmada.
Al tener seleccionados a los 251 participantes, se procedió a la conformación de grupos y asignación de tutores virtuales con experiencia previa. Los grupos se conformaron según el número del ingreso de solicitudes aceptadas: del 1 al 52 (52 participantes), del 53 al 104 (52 participantes), del 105 al 154 (50 participantes), del 155 al 184 (30 participantes), del 185 al 214 (30 participantes), del 215 al 251 (37 participantes). La cantidad de los participantes se asignaron a los tutores según las horas de contratación. El grado académico de los participantes es de licenciaturas, maestrías y doctorados; entre ellos autoridades, directivos y profesores de las facultades, escuelas, centros no facultativos de la USAC.
es para profesores universitarios, este dato es interesante, porque en la sociedad actual se ha considerado que las redes sociales son para comunidades más jóvenes. Sin embargo, es una clara referencia que el SLA puede ser aplicado a distintos grupos y sectores. El participante con menos edad es de 21 años y el de más edad es de 65 años. 2.3
Proceso
comunicación, de forma paralela a la plataforma Moodle en el diplomado e-learning.
dirigidos por tutores virtuales del programa. Se determinó días y horarios en los que cada tutor enviaría mensajes con temáticas específicas, como inicio de módulo, recordativo de la fecha para subir una tarea, entre otros. Sin embargo, la comunicación de los participantes en el grupo y otras intervenciones del tutor no se predijeron, pues la conversación debía girar en torno a la necesidad de orientación de los participantes.
proceso de selección, limpieza y transformación de los datos a través de la aplicación
que permitió la comparación por grupos de los datos obtenidos. Posteriormente se
integraron para efectos de presentación de resultados [
con las aplicaciones web para generar los tableros de visualización, debido a que en algunos casos no permitía extraer de forma íntegra los datos.
que se presenta el comportamiento de los participantes dentro de los grupos de
2.4
Instrumentos y medidas
conversaciones de grupos, además se utilizó el análisis de redes sociales propuesto por
ilustraciones y breve explicación para orientar la interpretación.
son generados para favorecer la acción tutorial, enviar recordativos, responder dudas, aclarar, motivar, retroalimentar y responder dudas. El promedio de interacción del tutor, según la cantidad de mensajes es de un 20%, es decir que escribió una quinta parte de los mensajes. La cantidad de mensajes por grupo equivale al 100%, por lo que la intervención se da según la demanda de los participantes, desde un 17%, hasta un 32%.
Mensajes del tutor % % % % % % 7 0 8 0 1 2 1 2 1 2 2 3 S E J A S N E M E D O R E M Ú N
4 1 3 G1 314 17% G2 464 20% 4 6 4 8 8 2 G3 288 18%
3 6 1 G4 163 20% 3 6 8 G5 863 21% 3% 2% 2% 2% 0 6 1 G6 160 32%
Según la figura 2, el 64% estudiantes reflejaron el estado de ánimo con el emojis de la mano con el pulgar hacia arriba. Un 10% indicó que estaban satisfechos, con el emojis de manos saludándose. Un emojis de victoria y otro de sonrisa, fue utilizado por el 3%, cada uno. Es decir que el 80% mantuvo un estado de ánimo favorable para el aprendizaje. Los emojis de duda, nerviosismo y asombro, sumaron un 9%. Otro 9% utilizó emojis diversos como los que representan un “gracias” con las manos juntas o un guiño. Es importante destacar que únicamente el 2% utilizó emojis de interrogación o duda. Esto seguramente se debe a que el tutor pudo contestar con prontitud y los cuestionamientos por parte del estudiante son menores.
La figura 3 representa la interacción de los participantes por hora, a fin de reconocer cuál es el horario en que todos los miembros del grupo están atentos y receptivos. De esta manera se evitará el trabajo innecesario, pues si el tutor conoce con esta caracterización de su grupo, siempre será oportuno. Es importante notar que todos los grupos interactúan más a las 8:00 PM, los grupos 5 y 6 enviaron un promedio de 200 mensajes, el grupo 4, 110; el grupo 3, 100; el grupo 2, 75 y el grupo 1, 55. La hora en la que hay menos interacción es las 12:00 del mediodía. Otra hora de mayor interacción para los grupos 5 y 6, fue las 11:00 AM; para los grupos 2, 3 y 4, también fue popular las 10:00 AM.
G6 G5 G4 G3 G2 G1 G1 G2 G3 G4 G5 G6
coinciden. El grupo 5 interactuó con 365 mensajes. El grupo 2, interactuó con un total de 175 mensajes, el grupo 1, con un total de 110, el grupo 3 con un total de 75, el grupo
grupos de WhatsApp. Las palabras gracias, fue la más utilizada, tomando en cuenta que es un término que se menciona cuando se recibe una respuesta pronta y oportuna.
frecuencia. Esta figura puede interpretarse de varias formas, sin embargo, en el contexto de tutoría virtual, estos datos obtenidos mediante la aplicación de Social Learning
cual está integrado por profesores universitarios (estudiantes) y tutores (especialistas) del Diplomado en Tutoría Virtual del Programa de Formador de Formadores de la
notoriamente marcada, porque el porcentaje presentado equivale a 135 hombres y 116 mujeres, de los 251 participantes. En cuento a la actividad es importante resaltar, que, aunque la edad promedio de los participantes sea 47, no representa ningún límite para la aplicación de SLA.
intervención tutorial, horas y días con mayor actividad y palabras más utilizadas. En cuanto a la intervención tutorial se refleja que es equivalente, a los mensajes enviados por los miembros del grupo. Por una parte, el tutor debe interpretar correctamente los mensajes que comparten los usuarios mediante emojis y por otra, tener siempre presente los días y horas en los que su mensaje tendrá mayor y mejor aceptación.
En cuanto a los emojis, el más usado fue el del pulgar hacia arriba, generalmente se
utiliza al final de un intercambio de mensajes y refleja aceptación total hacia el o los
interlocutores [
pulgar hacia arriba, con las manos aplaudiendo, con una sonrisa, o con un guiño, también da señales de alerta, cuando utiliza una cara sudorosa, un signo de interrogación, una cara de asombro, o una cara que denota confusión. Aunque son mínimas, este tipo de reacciones deben tomarse en cuenta, más aún cuando se dan en una red social utilizada como complemento de comunicación en un curso e-learning.
de accionar del tutor.
No todos los grupos manifiestan los mismos resultados, esto quiere decir que cada
grupo establece la tendencia de comportamiento creando así, su identidad. Por ejemplo:
para el grupo 5, es oportuno recibir retroalimentación, recordativos o aclaraciones a las
once, cuatro y veinte horas los lunes; si el tutor envía a este grupo un mensaje a las doce
horas del sábado, seguramente cuando todos ingresen estarán desorientados y
confundidos. Aquí radica la importancia de aplicar SLA para tomar decisiones
oportunas. Desde este punto de vista, la tutoría no es un accionar pasivo. La tutoría debe
ser en extremo activa, puesto que su intervención se verá reflejada en los resultados de
la calidad educativa [
y presenta características singulares en torno a los datos obtenidos de la aplicación de
mayor actividad. Cabe mencionar que, aunque los participantes del estudio son docentes universitarios, en los grupos de WhatsApp adoptaron el perfil de un estudiante en todas sus dimensiones sociales digitales (bromas, preguntas, abreviaturas, etc.)
Analytics –SLA- en los grupos de WhatsApp, destacan: 1. Reconocer el nivel de interacción de los estudiantes 2. Descubrir las palabras y los emojis más usados; esto implica: primero, redactar mensajes de retroalimentación utilizando los mismos términos de los cuales se ha apropiado el estudiante; segundo, identificar el estado de ánimo de los participantes, para comprender cuán agradado, receptivo, motivado, preocupado o abrumado se siente en función del proceso de aprendizaje que se está llevando a cabo e intervenir oportunamente. 3. Identificar las horas y días de la semana de mayor actividad de los usuarios para: organizar su intervención en horarios en los que sus mensajes tendrán mayor recepción 4. Determinar la frecuencia de uso de palabras utilizadas, con el propósito de intervenir oportunamente.
virtual y permite identificar el comportamiento de los estudiantes en los programas de formación de formadores de la Universidad de San Carlos de Guatemala.