Collaboration and Social Networking in Higher Education

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Abstract

This paper presents an exploratory analysis of the experience of educational innovation in the configuration of a social learning network in a subject for the Education degree course at the University of Santiago de Compostela (Spain). This innovation is based on the premise of student-centered teaching (independent learning, self-regulated, authentic and breaking boundaries between formal and informal areas) enriched with collaborative activities. The study aims to analyze the intensity and relevance of the student´s contributions in this collaborative framework. We used learning analytics tools with two types of techniques: social network analysis (SNA) and information extraction, to measure the intensity, centrality and relevance of collaboration among students. The results obtained allow us to confirm: 1) The consistency and coherence between the pedagogical approach and the option of using a social network in university education; 2) A dense network with a high level of interaction, a moderate degree of centrality and a low centralization index (structure moves away from star), with a group with the capacity to influence the rest (degree of betweenness); 3) High level of relevance to the content analyzed; 4) The usefulness of learning analytics techniques to guide teacher decision-making.

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1. Introduction

Teaching at university is a complex social activity that takes place within institutions that are loaded with social, cultural and political meaning; there is not only one university, but rather a polyhedron of faculties, departments, institutes, and people. Nor is teaching as uniform as the predominant transmissive teaching approach would suggest. Changes in the ways of addressing teaching and learning processes at university are not a novelty of the European Higher Education Area (EHEA), however, in this context innovation becomes «mandatory». Nevertheless, internal innovations produced on the job, often the result of academic independence, have demonstrated the wisdom and good work of so many university professors who have made a place for research in their teaching space, in line with calls from the English-speaking world in favour of «scholarship for teaching» (Lueddeke, 2008; Shulman, 2004) and for a greater appreciation of teaching with respect to research (Aguaded & Fonseca, 2009). It is in this context that we frame the content of this article which aims precisely to facilitate critical analysis of an extended experience of professional collaboration in higher education virtual learning environments. Collaboration in several ways: among teachers, among students and students together with teachers.

We have long been working with student e-portfolios (Gewerc, 2009; Gonçalves, Montero & Lamas, 2012; Montero Alvarez & Seoane, 2010) as artifacts spanning the length and breadth of teaching, learning and assessment processes (Agra, Gewerc & Montero, 2003). Ours is a continuing process of inquiry regarding practice, in which we try to be true to the premises of teaching centered on students who learn in collaboration with others. This teaching approach aims to address student diversity, foster their independence, and enhance each person’s strengths. Thus, students are encouraged to explore their interests while transcending the limits of formal learning to appreciate the value of informal learning spaces. This proposal requires students to self-regulate their learning (Pintrich, 2004; Vermunt & Vermetten, 2004; Zimmerman, 2001; Salmerón & Gutierrez-Braojos, 2012) and teachers to be committed to a perspective of situated (Lave & Wenger, 1991) and authentic learning (Herrington, Oliver & Reeves, 2003). Within this framework, students are conceived as partners in the work of teaching and learning who have initiative and the ability to reflect on their own processes. Furthermore, metacognition is given priority as a pedagogical strategy along the lines of cultural and socio-constructivist learning (Saz, Coll, Busts & Engel, 2011).

This combination of axes around which our understanding of university teaching gravitates has led us to explore the following: the collaboration generated by the use of social networking in education, the characteristics taken on by our students’ Personal Learning Environments (PLE) (Castañeda & Adell, 2013), how personal learning networks are set up (Casquero, 2013 ), and, finally, how all this can facilitate the construction of e-portfolios that demonstrate what and how students are learning.

In the process, we help students become aware of their own PLE, encourage collaboration in the class social network, support individual learning and provide feedback (Rubia, Jorri & Anguita, 2009). A number of issues come into play here: the use of an academic social network as a collaborative environment for consultation in knowledge construction; the confluence of diverse learning resources that reveal the blurred boundaries between formal and informal settings; and the use of individual spaces for posting opinions, reading material, and text analyses (blogs, micro blogs, personal files, bookmarks, pages, etc.). All of which lead to the formation of a personal e-portfolio in which to view the knowledge built and demonstrated by students.

Now then, what processes come into play in this complex map involving a variety of learning tools? The diverse information sources and the vast potential available on Internet have enriched teaching and learning processes, while also making their analysis and evaluation more complex.

The analysis of our experience responds to the need for increasingly accurate ways of understanding how learning occurs when it is mediated by these technologies. Specifically, we need network analysis to understand the complex learning ecology faced by students in collaborative environments (Gros, 2012; Saz, Coll, Busts & Engel, 2011; Uden, Wangsa, & Damiani, 2007). This openness to the use of social networks in teaching represents a management problem with respect to the amount of student information that must be monitored and evaluated. Hence, we consider the potential of learning analytics as a tool for «peering inside» records of student activity stored on the platform.

In short, our goal is to describe and understand what happens when students use a social network as a context for carrying out their learning. By analyzing this experience, we aim to identify the type of mediation produced by the social network in this teaching proposal. To do so, we review other studies on the use of social networking in higher education and apply learning analytics tools to the social network content in the subject selected for this study. Finally, we will discuss our results in light of previous research and present our main conclusions.

2. Social networks in higher education

The penetration of social networks in Europe is a confirmed fact (ONTSI, 2011). In some circles, this has produced pedagogical enthusiasm under the assumption that using social networks in education will enable some long-standing educational goals such as greater democratization, fostered by the apparent flatness of social media (Buckingham & Martínez, 2013), and a much closer relationship between educational institutions and the social environment, to be achieved. The possible educational virtues of social networks are based on their enormous communication potential, and there is already evidence that students may respond positively to their use (Gómez-Aguilar, Roses & Farías, 2012). Some teachers argue that students are already present in social networks with their relationships and interests, and this offers an opportunity to make learning more attractive by joining informal and formal channels together (Bugeja, 2006).

In contrast to the pedagogical optimism extolling the value of these environments to encourage collaboration, content generation and meaningful learning, there are detractors who suggest that these networks produce alienation and a superficial analysis of reality. These critics also allude to privacy issues and the advertising that goes along with free usage (Zaidieh, 2012). In sum, the use of social networks continues to be controversial in the field of education (Selwyn, 2009). Most studies have shown only tangential academic achievement, which comes out in the communication that goes on among groups (Selwyn, 2009; Gomez-Aguilar & al., 2012). The study by Gómez-Aguilar and colleagues (2012) attributes this to the low value given by university faculty to interpersonal relationships. In contrast, almost 40% of the students surveyed would prefer a social network over the current university content management platform. Students use social networks to resolve their doubts, stay informed about classes, do group work and share information (Espuny, González, Lleixá & Gisbert, 2011). Many suggest that if they want to continue to be an option for framing e-learning proposals, the next generation of learning management systems (LMS) should incorporate different forms of participation (Mott, 2010).

We have observed that most of the experiences involving social networks undertaken in formal settings have used commercial networks, which raises questions about the conditions of use. Teachers are «forced» to resort to these external «agents» in order to use a variety of Web 2.0 resources (Canole, 2010), because the LMS that continue to prevail do not respond to the emerging needs of teaching and learning. The specific environment that is selected comes along with a conception of knowledge, a particular way of defining what is private or public, the inclusion of advertising in academic spaces, and other concerns that affect the very meaning of university teaching.

Facebook is the most widely used social network by academics aiming to improve teaching methodology, create an attractive learning environment and develop communities of practice (Ractham & Firpo, 2011; Piscitelli, Adaime & Binder, 2010). However, studies have shown that using social networks in formal settings requires teacher supervision and support so that students do not feel lost in the Web (Garrison, 2005).

Due to the commercial nature of free Web 2.0 environments and their privacy problems, we opted for adapting an open source software (ELGG) (http://elgg.org) with social networking features where students can create content, build friend networks, as well as import and syndicate information with content sharing formats. Research involving this software tailored to specific situations of university teaching and learning (Valetsianos & Navarrete, 2012; Valetsianos, Kimmos, & French, 2013; Koulocheri & Xenos, 2013) has revealed that tension and a degree of complexity are inherent to this topic. An interdependence exists between the pedagogical framework used in the context of the social network and the results obtained. Thus, it is not simply a question of the tool that is used, but a question of conceiving a whole ecological scheme for carrying out the processes we are studying.

3. Material and methods

The experience that we report is a «case study» of the subject of Educational Technology. It is a core subject in the third year of the degree in Education at the University of Santiago de Compostela with 58 students in the 2012-13 academic year.

To analyse this experience we used digital tools based on learning analytics, a scientific discipline whose main aim is to measure, store and analyze student activity data collected by virtual environments in order to understand and optimize teaching and learning processes (Siemens & Gasevic, 2012). With these tools, it is possible to explore what is happening in the «black box» of student processes carried out in the virtual environment of social networks through friend relationships and student blog posts. Table 1 shows the number of records generated by students in the subject of «Educational Technology».

With these data and friend relationships, two types of analysis were conducted to discover, on the one hand, the intensity of collaboration occurring among the students and, on the other, its degree of relevance. To do so, the following learning analytics techniques were used.

• Social network analysis (SNA) (Long & Siemens, 2011), that examines the relationships established during the course and creates a graph to illustrate the interactions. This analysis was done with Unicet and NetDraw tools that make it possible to display interactions, i.e. friend requests, and obtain the following parameters:

— Network density: the proportion of actual links between the nodes in the graph with respect to total possible links. This parameter indicates the intensity of collaboration.

— Node Centrality: indicates the importance of a particular node in the social network as a result of its relationships with other nodes. A centralized network has a set of relevant nodes with which the remaining nodes establish a large number of relationships. We have considered the degree of centrality and the degree of intermediation to be indicated by the frequency with which a node connects to two others over the shortest distance.

• Information extraction: analyzes the content of blog posts generated by students and automatically extracts the terms that characterize each of them. This makes it possible to determine the relevance of each blog post. For this, ADEGA (Lama & al., 2012) was used. This is a tool that identifies the terms that characterize a text document (blog posts in this case) and puts them in order of relevance. The relevance of a term for a given post was obtained by means of TF-IDF, a technique used for information retrieval which measures the frequency of a term in the blog post (TF) and in the other blog posts (IDF): if a term appears often in all blogs, then it is too common and is not relevant, in terms of the subject’s concepts.

3.1. The Stellae Group social network

Since 2006, subjects from different degree programs in the Faculty of Education at the University of Santiago have been using the ELGG open source platform, hosted on an institutional server (htpp://stellae.usc.es/red). This is a social network that includes discussion forums, blogs, micro-blogging in a central space, user profile information, friend lists, an activity screen, personal walls, calendars, bookmarks, and pages. When a user adds content to the platform (i.e., texts, images, sounds), the user can select who to share it with by choosing one of the following options: private, friends, all platform users or public. Under the last option, the content is fully open to the network and can be shared. When uploading content to Internet, it is vitally important that students consider authorship and privacy issues.

The subject is taught in blended learning mode with weekly classroom sessions where students discuss syllabus topics or practice with a particular resource. Projects are also done in small groups that cooperate to achieve a shared aim. Then, each student makes a personal quest to show how they have resignified the concepts addressed in class and adds a new blog post or file to their personal social network with reflections on class work and outside reading. Although this is invisible and reflects the individual process of each student’s knowledge construction, once uploaded to the platform the issues are shared with other classmates so that everyone can read, comment, and discuss them. The set of elements that make up one’s personal environment is evaluated by the teacher using a rubric at two points in the process. In short, although e-portfolios are individual, they are carried out under social network conditions which gives the whole process a collaborative approach.

4. Analysis and results

Figure 1 shows the evolution of the student group at different times during the course. Each member is represented by a node and connecting lines showing the friend relationships between them. The arrows indicate the direction of these relationships. The outgoing arrows show the direct connections initiated by each participant, the incoming arrows show the number of relations that contact each. The red node is the teacher of the course.

The network is a living environment that moves constantly, and relationships take shape from the first week of class (figure 1, graph A). At first, the teacher is in the middle (in red on the graph), then she gets repositioned to one side, though still within the central core. The average density is 46%. In the tenth week of the course (figure 1, graph C) we can see a core consisting of green nodes that account for the greatest number of interactions. Surrounding this core there is a set of yellow nodes with less interactions. A third group, the blue colored nodes, is further away and has little interaction with the rest. If we remove some of the green nodes, the structure remains, but is less dense.

The out-degree of centralization is 37.93% and the in-degree is 48.63%. This presents a picture showing a group of key actors with cross connections who do not depend on the work of one person. In figure 2, the teacher has been removed to see what happens. The resulting graph is similar to figure 1 (graph C), indicating there is no dependency on the teacher to maintain participation.

The graph shown in Figure 2 is based on degree of centrality. The average of all friend relationships is 46.11. The maximum and minimum levels are 48 and 2, respectively. The core group (green nodes) represents students with a degree of centrality ranging from 48 to 29. The yellow nodes range from 28 to 9. The remaining group has the lowest degree of centrality, ranging from 9 to 2.

Figure 3 shows the nodes in terms of their level of intermediation. The green nodes in the center are the ones with the highest levels of intermediation (from 4085 to 1180). The yellow nodes represent students with a level of intermediation from 1045 to 0.217 and, finally, the blue nodes range from 0.200 to 0.000. In this case, the green nodes have the most links; thus, they are more independent and have more alternatives and resources. An individual with many links in the social network is said to be prominent or prestigious. Thus, we can see that this network has a medium density, and a significant core group with potential to influence the rest of the members. This description provides valuable information regarding network composition and features, because it makes it possible to discover which students are less involved and which are doing work that helps network density. It also helps to carry out teaching support activities such as scaffolding to help students that need it.

To obtain a more complete and thorough view of the process, a qualitative analysis of blog posts or pages would be necessary. Given the amount of information which this represents, it is very helpful to pre-select relevant entries. To do so, we applied information extraction techniques which automatically provide the terms characterizing student blog posts. If those terms correspond to the keywords that should be addressed in the blog as defined by the teacher, then student are considered to have constructed relevant content. Otherwise, these contributions are considered to be inadequate.

With this in mind, a preliminary study was carried out analyzing 474 blog entries, of which 89.87 % turned out to be relevant reflections on various topics related to educational technology. A post was considered to be relevant if it contains at least 10 keywords defined by the teacher and the relevance of those keywords is greater than 5. A low relevance threshold was chosen in order not to exclude blog posts with many keywords that are not repeated in the post itself (low frequency). It can be concluded, therefore, that this social network is not only strongly interconnected, but that it also generates valuable information.

5. Discussion and conclusions

The analysis of findings allows us to draw some conclusions regarding the study questions. First, we would like to point out the consistency and coherence of our pedagogical proposal and the use of a social network in higher education. An interdependence was found between student-centered teaching –characterized by independent, collaborative, authentic and self-regulated learning– and the resulting learning analytics indicators. It should be noted that the level of participation in the social network was not evaluated, nevertheless, the social network has become a substantial aid for promoting individual growth through group support (Dillenbourg, 1999). A number of other studies using this software adapted to their own pedagogical situations report similar findings (Valetsianos & Navarrete, 2012; Valetsianos, Kimmos, & French, 2013; Koulocheri & Xenos, 2013). We would like to highlight that it is not only a question of the tool that is used, but rather the interdependence of the tool and the pedagogical proposal, underlining the ecological framework within which university teaching and learning processes take place. Collaborative environments are not generated magically by the existence of a specific software. They require approaches and proposals that mobilize, sustain and enrich collaboration.

Our group presented a manifestly high degree of interaction. The density findings demonstrate that the network offered ample opportunities for collaboration and visibility. Therefore, we can trust that the content contributions and subsequent reflections are complementary and provide feedback, meaning greater and richer learning opportunities, as well as an awareness of the process. Along these lines is the research by Casquero (2013) and Wenger (1998). These interactions provide a consistent foundation that enables quality exchange and the joint construction of knowledge. Above all, they provides the social support for work, as reported by Ballera, Lukandun and Radwan (2013).

The network centralization index shows that participation was not only focused on one dominant node, but that «power» was distributed. We saw that at the beginning the teacher was the system «connector», but afterwards a core group was empowered and gained autonomy to produce exchanges and interrelations. This knowledge can spur the generation of activities that get a greater number of students to join in, which is consistent with the subject’s pedagogical aims.

The density and centrality indicators are related to «teacher presence» (Garrison, 2005), which is essential for giving specific attention to those students who need more scaffolding to achieve the desired results in terms of knowledge construction.

Finally, the information extraction technique has served to filter out those posts that are not relevant to the content of the course. This filter helps the teacher to make an initial classification and facilitates the qualitative analysis of posts. The results of the exploratory study conducted using this technique demonstrate its usefulness and reveal that the content elaborated by students has a high level of relevance. This is extremely interesting given the freedom to delve into the theoretical and practical topics studied in class, which is an indicator of self-regulated learning skills. Students have set goals, done searches and carried out self-reflection processes.

The findings obtained in this exploratory study reveal the value of using learning analytics techniques to delve deeper into university teaching. These techniques can serve as lights to guide us in the analysis of the huge amount of data confronting teachers who work with e-portfolios under the current institutional conditions at Spanish universities. They enable better-informed decisions to improve teaching and contribute to change along the line proposed by Long & Siemens (2011). Further research is necessary in this direction by means of methodological triangulation involving qualitative analysis of the teacher-elaborated records (field notes, diaries, practical assessments) and student comments and self-assessments. These records would allow us to investigate issues regarding rigor as well as autonomous, situated and authentic learning in collaborative experiences mediated by digital environments.

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Resumen

El presente trabajo analiza, de forma exploratoria, la experiencia de innovación docente en la configuración de una red social de aprendizaje en una asignatura del Grado de Pedagogía de la Universidad de Santiago de Compostela. La innovación se justifica en las premisas de la enseñanza centrada en el alumno (aprendizaje autónomo, autorregulado y auténtico, ruptura de fronteras entre ámbitos formales e informales), enriquecida con actividades colaborativas. El estudio pretende analizar la intensidad y pertinencia de las aportaciones del alumnado en este marco colaborativo. Para ello se han utilizado herramientas informáticas de la analítica del aprendizaje (learning analytics) con dos tipos de técnicas: análisis de redes sociales y extracción de información, que dan cuenta de la intensidad, centralidad y relevancia de la colaboración entre los estudiantes. Los resultados obtenidos posibilitan concluir: 1) la consistencia y coherencia entre la propuesta pedagógica y la opción de utilizar una red social en la enseñanza universitaria; 2) la existencia de una red densa con alto nivel de interacción, grado de centralidad medio e índice de centralización bajo (estructura que se aleja de la forma estrella), con un grupo con capacidad de influencia en el resto (grado de intermediación); 3) alto nivel de pertinencia de los contenidos analizados; 4) la utilidad de las técnicas de analítica de aprendizaje para orientar la toma de decisiones del docente.

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1. Introducción

La enseñanza en la universidad es una actividad social compleja que tiene lugar en el seno de instituciones cargadas con significados sociales, culturales y políticos; no hay una única universidad, sino que ésta se multiplica en las caras que configuran su poliedro de facultades, departamentos, institutos, personas, etc. Tampoco la docencia es uniforme como la idea de una enseñanza predominantemente transmisiva pudiera hacernos pensar. Los cambios en las maneras de enfrentarse a los procesos de enseñanza y aprendizaje en la docencia universitaria no son una novedad del Espacio Europeo de Educación Superior (EEES), aunque adquieran en este espacio la condición de innovaciones «forzosas». Más bien, las innovaciones internas, a pie de obra, fruto quizás de esa libertad de cátedra a veces denostada, han jalonado el buen saber y hacer de tantos y tantas profesores universitarios que han hecho de su docencia un espacio para la investigación sobre la enseñanza, en línea con las reclamaciones anglosajonas del «scholarship for teaching» (Lueddeke, 2008; Shulman, 2004) y de reivindicar una mayor valoración de la enseñanza en comparación con la otorgada a la investigación (Aguaded & Fonseca, 2009). En este contexto reivindicativo queremos situar el contenido de este artículo que trata, precisamente, de vehicular el análisis crítico de una larga y sólida experiencia de colaboración profesional en la enseñanza universitaria en entornos virtuales de aprendizaje. Colaboración en varios sentidos, entre profesores, entre estudiantes y entre ellos y el profesorado.

Llevamos mucho tiempo trabajando con e-portfolios de los estudiantes (Gewerc, 2009; Gonçalves, Montero & Lamas, 2012; Montero & Álvarez Seoane, 2010) como artefactos que atraviesan a lo largo y a lo ancho los procesos de enseñar, aprender y evaluar (Agra, Gewerc & Montero, 2003). Un proceso de indagación permanente sobre nuestra práctica, en el que intentamos ser coherentes con las premisas de una enseñanza centrada en el alumno que aprende en colaboración con otros. Un enfoque de enseñanza dirigido a atender la diversidad de los estudiantes, favorecer su autonomía, potenciar las fortalezas de cada uno y animarles a explorar sus intereses, traspasando las barreras del aprendizaje formal y valorando los espacios y tiempos informales como oportunidades para continuar aprendiendo. Una propuesta que exige del alumnado la capacidad de autorregular sus aprendizajes (Pintrich, 2004; Vermunt & Vermetten, 2004; Zimmerman, 2001; Salmerón & Gutierrez-Braojos, 2012) y del profesorado la apuesta por una perspectiva de aprendizaje situado (Lave & Wenger, 1991) y auténtico (Herrington, Oliver & Reeves, 2003). Ubicarnos en este entramado implica concebir a los estudiantes como colaboradores en las tareas de enseñar y aprender, con iniciativa y capacidad de reflexionar sobre sus propios procesos y resultados, primando la metacognición como estrategia pedagógica. En línea con una concepción cultural y socio constructivista del aprendizaje (Saz, Coll, Bustos & Engel, 2011).

Este conjunto de ejes sobre los que gravita nuestra comprensión de la docencia universitaria, nos ha llevado a explorar la colaboración que se genera en el uso de redes sociales en la enseñanza; las características que adoptan los entornos personales de aprendizaje (PLE, Personal Learning Enviroment) de nuestro alumnado (Castañeda & Adell, 2013); cómo se configuran las redes personales de aprendizaje (Casquero, 2013) y, por último, cómo todo esto puede facilitar la construcción de e-portfolios que evidencien qué están aprendiendo los alumnos y cómo lo están haciendo.

En ese proceso, ayudamos al alumnado a tomar conciencia de su propio PLE y a impulsar y estimular la colaboración en la red social del grupo clase, apoyando y retroalimentando el aprendizaje individual (Rubia, Jorri & Anguita, 2009). Entran en juego aquí el uso de una red social académica como entorno colaborativo de consulta e información para la construcción de conocimiento; la confluencia de los diferentes recursos que se utilizan para aprender y que muestran las fronteras borrosas entre lo formal y lo informal; y el uso de espacios individuales en donde volcar opiniones, lecturas, análisis de textos, etc. (blogs, micro blogs, archivos personales, bookmarks, páginas, etc.). Todo lo cual redundará en la conformación del e-portfolio personal donde será posible visualizar los conocimientos que los estudiantes han llegado a construir y evidenciar.

Ahora bien, ¿qué procesos se ponen en juego en este complejo mapa en donde los alumnos utilizan diferentes tipos de herramientas para aprender? Porque la diversificación de fuentes de información y las amplias posibilidades que ofrece Internet han enriquecido los procesos de enseñanza y aprendizaje y, al mismo tiempo, han hecho más complejas las posibilidades de su análisis y evaluación.

El análisis de la experiencia que se presenta responde a la necesidad de encontrar respuestas cada vez más acertadas sobre cómo se produce el aprendizaje cuando está mediado por este tipo de tecnologías. En concreto, un análisis de redes que permita comprender la compleja ecología de aprendizaje a la que se enfrenta el alumnado al trabajar en entornos colaborativos (Gros, 2012; Saz, Coll, Bustos & Engel, 2011; Uden, Wangsa, & Damiani, 2007). Esta apertura al uso de redes sociales en la docencia representa un problema de gestión por la cantidad de información que será necesario analizar para hacer el seguimiento y la evaluación del alumnado. De ahí que nos acerquemos a las posibilidades que ofrece la analítica del aprendizaje (learning analytics) como instrumentos de indagación útiles para «mirar dentro» de las actividades de los alumnos a través de los registros que van almacenando las plataformas como resultado de las actividades de enseñanza y aprendizaje.

En síntesis, nuestro objetivo es describir y comprender qué sucede cuando el alumnado utiliza una red social como contexto y texto para el desarrollo de su aprendizaje. Al analizar la experiencia pretendemos identificar qué tipo de mediación produce la red social en la propuesta de enseñanza. Para ello revisamos otros estudios sobre el uso de redes sociales en la enseñanza universitaria y presentamos los resultados obtenidos al aplicar herramientas de analítica de aprendizaje en el contenido de la red social de la asignatura seleccionada para este estudio. Por último discutimos estos resultados con las investigaciones que nos sirven de sustento y planteamos las principales conclusiones.

2. Redes sociales en la docencia universitaria

La penetración de las redes sociales en Europa es un hecho constatado (ONTSI, 2011). En algunos círculos, esta evidencia ha generado entusiasmo pedagógico bajo el supuesto de que su uso en la enseñanza posibilitará algunas de las antiguas y deseadas metas educativas, como por ejemplo una mayor democratización, debida a la aparente horizontalidad de las redes sociales (Buckingham & Martínez, 2013), y una relación mucho más estrecha entre las instituciones educativas y el entorno social. Las amplias posibilidades comunicativas nos llevan a considerar sus virtualidades educativas, ya que existen evidencias de que los estudiantes podrían presentar una actitud favorable a su uso (Gómez-Aguilar, Roses & Farías, 2012); algunos enseñantes sostienen que es allí donde están los alumnos, sus relaciones y sus intereses, lo cual ofrece la oportunidad de hacer más atractivo el aprendizaje al unir los canales informales y formales (Bugeja, 2006).

Frente a un optimismo pedagógico respecto al valor de estos entornos para propiciar la colaboración, la generación de contenidos propios y el aprendizaje significativo, se muestran aquellos detractores que plantean la necesidad de alejarse de ellos, porque producen alienación y una visión superficial de cualquier tipo de análisis crítico de la realidad. Las críticas también aluden a las condiciones de privacidad del contenido y a la publicidad impuesta en la gratuidad de su uso (Zaidieh, 2012). En suma, el uso de redes sociales continúa siendo controversial en el campo educativo (Selwyn, 2009). La mayor parte de los estudios muestran un aprovechamiento académico tangencial, visible en las comunicaciones mantenidas entre grupos (Selwyn, 2009; Gómez-Aguilar & al., 2012). La investigación de Gómez-Aguilar y colaboradores (2012) atribuye este resultado al escaso valor que el profesorado universitario otorga a las relaciones interpersonales; por contra, casi el 40% de los alumnos por ellos encuestados suplantaría la plataforma de gestión de contenidos de la universidad por alguna red social. Los estudiantes la usan para resolver dudas, mantenerse informados sobre las clases, realizar trabajos en grupo y compartir información (Espuny, González, Lleixá & Gisbert, 2011). Sin embargo, muchos son los que pronostican que la futura generación de las plataformas de gestión del aprendizaje (LMS: Learning Managment System), deberían incorporar diferentes formas de participación, si quieren mantenerse como opción para encuadrar las propuestas de e-learning (Mott, 2010).

Observamos que la mayor parte de las experiencias con redes sociales desarrolladas en ámbitos formales se basan en las comerciales, lo que nos lleva a preguntar acerca de las condiciones de uso que imponen sus estructuras. Los docentes se ven «obligados» a recurrir a estos «agentes» externos a la institución para poder utilizar una amalgama de recursos de la Web 2.0 (Canole, 2010), ya que lo que aún prevalecen son LMS que no dan respuesta a las necesidades emergentes de enseñanza y aprendizaje. Dependiendo del entorno que se seleccione, se está vehiculando: una concepción de conocimiento; una determinada opción sobre lo que se define como privado o público, o la inclusión de publicidad en entornos académicos, entre otras muchas cuestiones que atañen al significado mismo de la enseñanza en la universidad.

Facebook es la red social más utilizada por académicos con el objetivo de mejorar la metodología de enseñanza, así como de crear un entorno de aprendizaje atractivo y comunidades de práctica (Ractham & Firpo, 2011; Piscitelli, Adaime & Binder, 2010). Sin embargo, los estudios muestran que la utilización de redes sociales en espacios formales requiere de soporte docente y de apoyos suficientes para que los estudiantes no se sientan perdidos en la Red (Garrison, 2005).

Debido al carácter comercial que imponen las propuestas de entornos gratuitos de la Web 2.0 y a las problemáticas relativas al control de la privacidad, en nuestra experiencia optamos por la adaptación y administración de un software de libre acceso (ELGG) (http://elgg.org) que adquiere características de red social, y donde los estudiantes pueden crear contenido, redes de amigos, importar información y sindicarla, utilizando formatos para compartir contenidos. Investigaciones que han utilizado este software, adaptado a las condiciones de la propia propuesta pedagógica (Valetsianos & Navarrete, 2012; Valetsianos, Kimmos, & French, 2013; Koulocheri & Xenos, 2013), han evidenciado que su uso para apoyar el proceso de enseñanza y aprendizaje universitario no está exento de tensiones que muestran el nivel de complejidad de esta temática. Existe una interdependencia entre el encuadre pedagógico utilizado en el contexto de la red social y los resultados obtenidos. No se trata entonces sólo de la herramienta que se utilice, que enmarque el trabajo y mediatice la propuesta, sino de pensar en el entramado ecológico que se confabula para el desarrollo de los procesos que estamos estudiando.

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3. Material y métodos

La experiencia que relatamos tiene como «caso de estudio» la asignatura Tecnología Educativa, troncal de tercer curso del Grado de Pedagogía de la Universidad de Santiago de Compostela, con 58 alumnos en el curso 2012-13.

En el análisis de esta experiencia se han usado herramientas informáticas basadas en técnicas de analítica del aprendizaje, una disciplina científica cuyo objetivo principal consiste en medir, almacenar y analizar los datos que han sido recopilados por el entorno virtual sobre las actividades de los estudiantes, con el propósito de entender y optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje (Siemens & Gasevic, 2012). A través de estas herramientas es posible explorar qué está sucediendo en la «caja negra» del proceso que desarrollan los alumnos en el entorno virtual de la red social, usando las relaciones de amistad y el contenido de los registros de actividad de los blogs de los estudiantes. La tabla 1 muestra el número de datos generados por los estudiantes durante la realización de las actividades de la asignatura «Tecnología Educativa».

A partir de estos datos y de las relaciones de amistad, se han llevado a cabo dos tipos de análisis que dan cuenta, por una parte, de la intensidad de la colaboración que ha tenido lugar entre los estudiantes y, por otra parte, de su pertinencia. Para ello se han usado las siguientes técnicas de analítica del aprendizaje:

• Análisis de redes sociales (social network analysis, SNA) (Long & Siemens, 2011) que examina las relaciones establecidas durante el curso, generando un grafo con las interacciones. Este análisis se ha realizado con las herramientas Unicet y NetDraw que permiten visualizar el grafo de interacciones, entendidas como las solicitudes de amistad, y obtener los siguientes parámetros que dan cuenta de su estructura:

– Densidad de la red: es la proporción de vínculos entre los nodos del grafo en relación al total de vínculos posibles. Este parámetro nos indica la intensidad de la colaboración.

– Centralidad de un nodo: indica su importancia en la red social como consecuencia de las relaciones que establece con otros nodos. Una red centralizada tendrá un conjunto de nodos relevantes con los que los restantes establecen un gran número de relaciones. Se ha considerado el grado de centralidad y el de intermediación que indica la frecuencia con que un nodo conecta a otros dos, en el tramo más corto.

• Extracción de información; analiza el contenido de las entradas de los blogs generadas por los estudiantes y extrae automáticamente los términos que caracterizan cada una de ellas. Con esto será posible determinar su pertinencia. Para ello usaremos ADEGA (Lama & al., 2012), una herramienta que obtiene y ordena, por orden de relevancia, el conjunto de términos que caracterizan un documento de texto (entrada de blog en nuestro caso). La relevancia de un término para una entrada dada se obtiene a través de TF-IDF, una técnica usada en recuperación de información, que mide la frecuencia de aparición del término en la entrada de blog (TF) y en las restantes entradas de blog (IDF): si un término aparece mucho en todos los blogs, entonces es demasiado común y no será relevante, tomando como referencia los descriptores de la asignatura.

3.1. La red social del Grupo Stellae

Desde el año 2006, estamos trabajando en las asignaturas de diferentes titulaciones de la Facultad de Ciencias de la Educación de la Universidad de Santiago con la plataforma de código abierto ElGG, alojada en un servidor institucional (htpp://stellae.usc.es/red). Se trata de una red social que incluye foros de discusión, blogs, micro-blogging en el espacio central, detalles del perfil de usuario, listas de amigos, pantalla de actividades, muro personal, calendario, favoritos y páginas. Cuando un usuario añade un contenido en la plataforma (textos, imágenes, sonidos) tiene la opción de seleccionar con quién quiere compartirlo, con las siguientes posibilidades: privado, amigos, todos los usuarios de la plataforma o público. Esto último posibilita que el contenido esté totalmente abierto a la red y pueda ser compartido. Esta es una decisión importante que toma el alumno/a tras analizar los diferentes enfoques y perspectivas sobre autoría y conocimiento abierto que existen en la red y las garantías a la intimidad, necesarias cuando se introduce contenido en Internet.

La asignatura se desarrolla en la modalidad B-learning con clases presenciales semanales en donde el alumnado vive experiencias de discusión sobre las temáticas del programa o de práctica con algún recurso concreto. También se realizan trabajos en pequeños grupos en los que se coopera para el logro de un producto compartido. Luego, cada alumno realiza una búsqueda personal que muestra cómo ha «re-significado» los conceptos trabajados en las clases presenciales y procede a incorporar en su entorno personal de la red social una entrada en el blog o un archivo en el que integra sus reflexiones producto de las clases y de las lecturas realizadas. Este momento de trabajo es individual e invisible, y refleja el proceso de cada alumno en particular, mostrando la construcción de conocimientos que realizan, una vez dentro de la plataform, esto es compartido por el resto de compañeros, de tal forma que todos pueden leer, comentar, discutir, ayudar a profundizar, etc., aquellas cuestiones que se han incorporado. El conjunto de elementos que configuran su entorno personal es evaluado por la profesora a través de una rúbrica en dos momentos del proceso. En síntesis, aunque los e-portfolios son individuales, se realizan en el marco de condiciones de una red social, lo que otorga a todo el proceso un enfoque colaborativo.

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4. Análisis y resultados

La figura 1 muestra la evolución del grupo de alumnos en diferentes momentos del curso. Cada miembro está representado por un nodo y las líneas de unión muestran las relaciones de amistad entre ellos. Las flechas indican la dirección de esas relaciones. Las de salida muestran las conexiones directas iniciadas por cada actor, las de entrada el número de relaciones que contactan con cada uno. El nodo marcado de color rojo es la profesora del curso.

La red es un entorno vivo que se mueve permanentemente, y desde la primera semana de clase (figura 1, grafo A) se van conformando interrelaciones en donde, en un primer momento, la profesora está en el centro (en rojo en el grafo), y después se recoloca hacia un costado, aunque sin dejar de pertenecer al núcleo central. La densidad media es del 46%.

Asimismo, en la décima semana del curso (figura 1, grafo C) se puede ver un núcleo representado por nodos de color verde, que aglutinan el mayor número de interacciones y a su alrededor, un conjunto representado con nodos color amarillo, de menor cantidad. Un tercer grupo, representado en azul, está más alejado y con escasas interrelaciones con el resto. Si quitamos algunos de los nodos de color verde, la estructura permanece, aunque menos tupida. El grado de centralización de salida es de 37,93% y el de entrada de 48,63%. Esto nos estaría dando una visión con un grupo de actores centrales con conexiones cruzadas que no dependen del trabajo de una sola persona. En la figura 2 se ha quitado a la profesora del conjunto para ver qué sucede. El grafo resultante es similar al de la figura 1, (grafo C), lo que indica que no hay dependencia de su presencia para mantener la participación.

El grafo representado en la figura 2 está elaborado en función del grado de centralidad. La media de todas las relaciones de amistad es de 46,11. El grado máximo y mínimo está dado por 48 y 2 respectivamente. El grupo central (nodos de color verde) representa alumnado con un grado de centralidad con rango de 48 a 29. Los nodos de color amarillo, corresponden a un rango de 28 a 9. El grupo restante tiene un grado de centralidad inferior de 9 a 2.

La figura 3 representa a los nodos en relación a su nivel de intermediación. En el centro, de color verde, se agrupan aquellos con más alto grado de intermediación (desde 4,085 a 1,180). El de color amarillo representa aquel alumnado con un nivel de intermediación de 1,045 a 0,217 y, por último, los nodos de color azul tienen 0,200 y 0,000. En este caso, el grupo de color verde, representa a los nodos que tienen más vínculos y, por lo tanto, son más independientes y tienen más alternativas y recursos. De un sujeto con muchos vínculos en el conjunto de la red social se dice que es prominente o de prestigio. Nos encontramos entonces, con una red de densidad media, con un grupo central significativo y con posibilidades de influencia hacia el resto de los componentes. Esta descripción nos ofrece información valiosa referida a la composición de la red y sus características, ya que posibilita descubrir qué estudiantes se encuentran menos involucrados y cuáles están realizando un trabajo que ayuda a la densidad de la red. También, poder desarrollar actividades de apoyo docente como andamios para ayudar al alumnado que lo requiera.

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Con objeto de obtener una visión más completa y profunda del proceso sería necesario realizar un análisis cualitativo de las entradas de los blogs o de las páginas. Para esto, es de ayuda sustancial, dado el monto de información con el que nos encontramos, una selección previa de aquellas entradas que son relevantes, cuestión que realizamos aplicando técnicas de extracción de información, con las que se obtienen automáticamente los términos que caracterizan las entradas de los blogs del alumnado. Así, si esos términos se corresponden con las palabras clave que deberían tratarse en el blog y que son definidas por el profesorado de la asignatura, entonces se puede considerar que el alumnado ha construido contenidos pertinentes relacionados con dichas palabras clave. En caso contrario, se considerará que esas aportaciones fueron inadecuadas.

Teniendo esto en cuenta, se ha realizado un estudio preliminar en el que se han analizado 474 entradas de blogs, de las cuales un 89,87% han resultado reflexiones pertinentes sobre diferentes temáticas relacionadas con tecnología educativa. En este sentido, se considera que la entrada de blog es pertinente si en ella aparecen al menos 10 de las palabras clave definidas por los profesores para la asignatura y, además, si la relevancia de dichas palabras clave en la entrada es mayor de 5. Se ha elegido un umbral de relevancia pequeño para no descartar entradas de blog con muchas palabras clave que no se repiten en la propia entrada (frecuencia baja). Se puede concluir, por tanto, que la red social no sólo está fuertemente interconectada, sino que en ella se genera información que podría ser valiosa.

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5. Discusión y conclusiones

El análisis de los resultados obtenidos nos permite establecer conclusiones relativas a las preguntas del estudio. En primer lugar, es importante hacer notar la consistencia y coherencia entre la propuesta pedagógica y la opción de utilizar una red social en la enseñanza universitaria. Se produce una interdependencia entre la propuesta de enseñanza centrada en el alumno, caracterizada por el aprendizaje autónomo, colaborativo, auténtico y autorregulado y los indicadores resultantes de la analítica del aprendizaje. Es de hacer notar que el nivel de participación en la red social no forma parte de la evaluación de la asignatura, sin embargo, la red social se ha transformado en un apoyo sustancial para el desarrollo de propuestas que favorecen el crecimiento individual a través del apoyo del colectivo (Dillenbourg, 1999). En la misma dirección se pronuncian otras investigaciones (Valetsianos & Navarrete, 2012; Valetsianos, Kimmos, & French, 2013; Koulocheri & Xenos, 2013) que han utilizado este software adaptado a las condiciones de la propia propuesta pedagógica. De este modo, podemos decir que no se trata sólo de la herramienta utilizada sino, más bien, de poner de manifiesto la interdependencia de la misma con la propuesta pedagógica, subrayando así el entramado ecológico en el que se desarrollan los procesos de enseñanza y aprendizaje en la universidad. Los entornos colaborativos no se generan mágicamente por la existencia de un software específico, requieren de enfoques y propuestas que movilicen la colaboración, la sostengan y enriquezcan.

Como consecuencia de lo anterior, se constata el alto nivel de interacción manifestado en el grupo. Los resultados relativos a su densidad muestran las oportunidades de colaboración y de visibilidad que la Red ofrece, de manera que podemos confiar en que las aportaciones de contenido y las reflexiones subsiguientes se complementen y retroalimenten, significando mayores y más ricas posibilidades de aprendizaje, además de conciencia del proceso desarrollado. En esta línea se sitúan los trabajos de Casquero (2013) y Wenger (1998). Estas interacciones constituyen una base consistente que posibilita el intercambio de calidad y la construcción de conocimiento conjunta, y sobre todo, proporciona el apoyo social necesario para el trabajo, en la misma línea que lo hace la investigación de Ballerá, Lukandun y Radwan (2013).

El índice de centralización de la red está mostrando que la participación no está focalizada en un nodo dominante, sino que ese «poder» está distribuido. Hemos visto que en un principio la profesora era «conector» del sistema, pero posteriormente se ha ido generando un proceso de empoderamiento de un grupo central que ha ganado en autonomía para producir intercambios e interrelaciones. Este conocimiento posibilita la generación de actividades que tiendan a que una cantidad mayor de alumnos se sumen, lo que resulta coherente con el enfoque pedagógico de la asignatura.

Tal como se presentan los indicadores de densidad y centralidad no son ajenos a la «presencia docente» (Garrison, 2005), imprescindible para la atención específica a aquellos alumnos que necesitan de otros andamios que los ya aportados para lograr los resultados esperados de construcción del conocimiento.

Por último, la técnica de extracción de la información nos ha servido para filtrar aquellas entradas que resultan no pertinentes con los contenidos de la asignatura. Este filtro ayuda al docente a realizar una primera clasificación que facilita el análisis cualitativo de las entradas. Los resultados del estudio exploratorio realizado mediante esta técnica muestran su utilidad y denotan un alto nivel de pertinencia de los contenidos elaborados por el alumnado. Esto es sumamente interesante dada la libertad que éstos tienen a la hora de profundizar en los tópicos teórico-prácticos trabajados en clase, lo cual resulta un indicador de competencias de autorregulación del aprendizaje. Se han planteado metas, han realizado búsquedas y desarrollado procesos auto-reflexivos.

El conjunto de datos obtenidos en este estudio exploratorio expresan el valor y la necesidad de utilizar técnicas de la analítica del aprendizaje para profundizar en la enseñanza universitaria. Estas técnicas pueden servir como linternas que nos ofrezcan la luz necesaria para orientarnos en el análisis de la ingente cantidad de datos con que nos encontramos quienes trabajamos con e-portfolios en las condiciones institucionales de las universidades españolas en la actualidad. Posibilitan tomar decisiones más fundamentadas que apoyen la mejora de la enseñanza y contribuyan al cambio, en la línea planteada por Long y Siemens (2011). Sería necesario continuar trabajando en este camino mediante la triangulación metodológica de estos resultados con un análisis cualitativo de los registros elaborados por el profesorado (cuaderno de campo, diarios, evaluaciones de la práctica) y las propias reflexiones y valoraciones realizadas por el alumnado en sus comentarios y autoevaluaciones. Registros que nos permitirán indagar en cuestiones relacionadas con el rigor, el aprendizaje autónomo, situado y auténtico en experiencias de aprendizaje colaborativo mediado por entornos digitales.

Referencias