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Analíticas de aprendizaje: consideraciones éticas (parte II)

 

Como ya mencionaba en “Analíticas de aprendizaje: consideraciones éticas (parte I)”, las analíticas pueden generar una predicción acerca de los resultados académicos que obtendrá un alumno a partir de los datos registrados pero pueden no predecir las causas que los originan. Veamos las implicaciones de ésta o otras cuestiones.

Perfiles

Consideraciones éticas en las analíticas de aprendizajeLa creación de perfiles puede servir bien para plantear determinadas medidas correctoras durante el proceso de aprendizaje, o bien para predecir simplemente el éxito de un alumno por lo que cabe preguntarse lo siguiente:

  • ¿Conocer este perfil puede sesgar nuestra expectativas y conductas frente a los demás? Tengamos muy presente el efecto que causa en nosotros el conocido, y a pesar de ello muchas veces ignorado, efecto Pigmalión.
  • ¿Deberían las instituciones crear perfiles que ayuden a hacer generalizaciones acerca de los alumnos?
  • ¿Deberían ser prohibidos el uso de estos perfiles?

Compartir la información

Si se emplean modelos predictivos hay que pensar en cómo se gestionan los resultados que se obtengan:

  • ¿Debe esta información ser compartida con los profesores, alumnos o con cualquier otro actor del proceso?
  • ¿Quién determina qué información se comparte y cómo?

Obligación de actuar

Dado que las analíticas de aprendizaje pueden arrojar datos acerca de la probabilidad de éxito de los estudiantes, ¿qué obligación tienen profesores, estudiantes o la propia institución educativa de actuar de acuerdo a dicha información?

Distribución de recursos

Con el uso de modelos predictivos cuantificables la distribución de recursos podría presentarse como un problema.

  • ¿El acceso a estos servicios de apoyo se limitará a aquellos con mayores necesidades o será para aquellos quienes tienen mayor interés en recibir ayuda?
  • ¿Cómo se asignará la prioridad de acceso a estos recursos si son limitados?

En resumen, las analíticas de aprendizaje pueden ser una herramienta muy potente para la educación pero también puede incrementar problemas existentes o bien generar otros nuevos. Sea como sea, lo que parece claro es que el sistema educativo necesitará equilibrar las expectativas de los profesores, garantizar la privacidad y uso de estos datos a través de una regulación estricta y adoptar unos criterios de aplicación encaminados a reducir la brecha social y no a aumentarla.

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By | 2016-10-23T12:22:08+00:00 Febrero 3rd, 2014|Categories: Educación, e-learning, m-learning, Tecnología|Tags: , |6 Comments

About the Author:

Psicólogo / Humanista digital / Consultor Ayudo a empresas y organizaciones en sus procesos de cambio y transformación. Trabajo en la intersección entre la tecnología y las humanidades.

6 Comments

  1. […] Como ya mencionaba en "Analíticas de aprendizaje: consideraciones éticas (parte I)", las analíticas pueden generar una predicción acerca de lo  […]

  2. Guillermo Faría 17 Septiembre, 2016 at 14:34 - Reply

    La información siempre ha sido sinónimo de responsabilidad. Ahora que tenemos mas y mas medios para obtener información útil de mas y mas datos, es cuestión de estar a la altura: fijar claramente las responsabilidades de todas las personas que necesiten manejar la información.

  3. […] Como ya mencionaba en "Analíticas de aprendizaje: consideraciones éticas (parte I)", las analíticas pueden generar una predicción acerca de los resultados académicos que obtendrá un alumno a partir…  […]

  4. Sara 13 Febrero, 2014 at 15:26 - Reply

    muy buen artículo para un tema tan controvertido como este. buen trabajo.

    • Javier Díaz (javierdisan) 13 Febrero, 2014 at 15:29 - Reply

      Muchas gracias por dedicar unos minutos de tu tiempo a leer el post, Sara. En próximas fechas publicaré nuevas entradas acerca de este tema que espero resulten de tu interés.

      Estamos en contacto 🙂

  5. […] Ya tienes disponible el enlace a “Analíticas de aprendizaje: consideraciones éticas (II parte)”. […]

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