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Analíticas de aprendizaje

Fuente: http://www.sxc.hu/

En los próximos años una de las áreas de trabajo más importantes en el campo de la educación a través de la tecnología (si no lo es ya) serán las analíticas de aprendizaje (Learning Analytics – LA).

El origen de las analíticas de aprendizaje se remonta a la última década, cuando la tecnología educativa empezó a cobrar un especial protagonismo en los procesos de aprendizaje. Tras unos primeros años de experimentación con la tecnología, en estos momentos el debate educativo está volviendo a poner el foco en la educación en sí misma, a través de la metodología y de las herramientas que se pueden emplear para potenciar el aprendizaje.

¿Qué son las analíticas de aprendizaje?

Podemos tomar como referente la definición adoptada por la Society for Learning Analytics Research (SoLAR). Según esta institución:

Las analíticas de aprendizaje son la medición, recogida, análisis e interpretación de datos sobre los alumnos y su contexto, con el objetivo de entender y optimizar el aprendizaje y el entorno en el que éste ocurre.

El manantial de datos que podemos analizar en la actualidad es de tal envergadura que está íntimamente relacionado con lo que conocemos como Big Data, término aplicado a conjuntos de datos que superan la capacidad del software habitual para ser capturados, gestionados y procesados en un tiempo razonable. En el post “MOOCs y Big Data: el siguiente nivel en la educación” ya hablé de su importancia.

¿Cuáles son los retos?

Para responder a esta pregunta conviene conocer en primer lugar qué factores están impulsando el desarrollo de las analíticas de aprendizaje. Según  Rebecca Ferguson, investigadora del Instituto de Tecnología Educativa de la Open University (UK), pueden identificarse los siguientes factores:

1. Big data

En el contexto empresarial, los grandes volúmenes de datos son analizados para tratar de extraer información acerca de patrones de conducta, hábitos de consumo, etc. que permitan a las empresas desarrollar campañas comerciales más centradas en las necesidades específicas de los usuarios. Por su parte, en el terreno educativo, el uso de plataformas de e-learning o LMS (Learning Management System) está permitiendo capturar una gran cantidad de información como datos personales, académicos, de interacción, etc. No obstante, la configuración de estos sistemas no está concebida aún para extraer, analizar y visualizar en profundidad todo lo que ocurre. Por otro lado, no olvidemos que una parte importante de la actividad académica tiene lugar fuera de estos entornos (redes sociales, lectura de blogs, etc.).

Reto 1: ¿cómo podemos extraer información valiosa a partir de estos conjuntos de datos relacionados con el aprendizaje?

2. Aprendizaje online

Sabemos que esta vía de aprendizaje tiene muchas ventajas pero no está exenta de importantes limitaciones. Para el alumno puede ser un escenario desmotivante, se puede sentir desorientado, puede padecer problemas técnicos de diversa índole, etc. En lo que se refiere al formador, a menudo la ausencia de pistas visuales le impide saber si un alumno está aburrido, confuso o simplemente ausente. La situación se complica además cuando el volumen de alumnos es elevado.

Reto 2: ¿cómo podemos optimizar las oportunidades que nos ofrece el aprendizaje online?

3. Interés político

Existe una creciente demanda por parte de las instituciones educativas por medir, demostrar y mejorar su labor educativa. A nivel estatal muchos países están invirtiendo importantes cantidades de dinero y esperan elevar el nivel educativo de la población. Véase como ejemplo el continuo flujo de noticias que suscitan los resultados del informe PISA cada vez que se publican.

Reto 3: ¿cómo podemos optimizar el aprendizaje y los resultados educativos a nivel nacional o internacional?

Como habrás podido intuir, estos tres factores representan grupos de interés bien diferenciados: gobiernos, instituciones educativas y profesores/alumnos. Aunque a priori pudiésemos pensar que todos ellos apuntan hacia un mismo objetivo lo cierto es que las motivaciones pueden ser distintas en cada caso y además el trabajo analítico a realizar varía sustancialmente en cuanto a escala y nivel de detalle. En próximas entradas iré desgranando otros aspectos relacionados con las analíticas de aprendizaje 😉

 

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