Refinamiento de MOOC basado en Inteligencia Colectiva

Los MOOC (Massive Open Online Courses) ofrecen una amplia difusión de contenidos educativos de acceso libre y global, Sin embargo, los contenidos son definidos por un grupo limitado de expertos pertenecientes a una sola organización. Por su característica de ser globales, los MOOC, no siempre responden a las necesidades en sus contenidos a quienes acceden a ellos, ya que el contenido no tiene en cuenta los intereses personales de los diferentes estudiantes que provienen de diversas regiones o países, con variados contextos. El presente trabajo propone un método de definición de contenidos MOOC basado en Inteligencia Colectiva donde un grupo de expertos en una determinada temática y pertenecientes a diferentes países, pueden de manera consensuada inferir y recomendar las temáticas que se deben incluir en el contenido de un MOOC, con el propósito de que cubra de mayor manera la temáticas de interés a nivel contextual en un ambiente internacional. El método propuesto se fundamenta en el hecho de que un curso MOOC debe tener la consistencia y los objetivos necesarios para construir un programa de aprendizaje de una asignatura, basado en contenidos adecuadamente estructurados.