Learning analytics, el poder del análisis de datos aplicado en la educación
En el mundo en que vivimos, es un hecho que las personas y los objetos producen cada vez más datos. Datos que, gracias a la tecnología del Big data, pueden ser recopilados, procesados y analizados. Y es a través del learning analytics o analítica del aprendizaje, que estas prácticas han llegado a la educación.
En la 1º Conferencia Internacional “Learning Analytics and Knowledge” (2011), celebrada en Alberta, Canadá, se esbozó una primera definición de learning analytics como:
“La medición, recopilación, análisis e informe de datos sobre los alumnos y sus contextos, con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje, así como los entornos en los que se produce”.
Learning analytics es entonces un conjunto de técnicas para llegar a conocer a los estudiantes a través de las trazas, es decir, el “rastro digital” que deja el estudiante dentro de entornos de aprendizaje digitales. Y así, poder adaptar y personalizar la enseñanza a sus necesidades específicas.
De esta manera, el campo del learning analytics se ha abierto paso en los distintos niveles educativos para poder establecer modelos efectivos, que contribuyan a incrementar la calidad y el resultado del proceso de enseñanza-aprendizaje en el día a día del aula.
Además, han surgido diversas iniciativas dentro de las empresas EdTech para desarrollar herramientas que recojan la máxima cantidad de datos en relación a los entornos de aprendizaje y la forma en que aprendemos.
Patrones de comportamiento: el siguiente nivel de la industria EdTech
El origen del learning analytics está estrechamente relacionado con el paulatino proceso de digitalización que se viene dando en la educación desde hace unos años. Primero con la incorporación de las TIC y el uso de dispositivos en el aula y luego, con las plataformas educativas.
Justamente, a través de las plataformas digitales educativas es que el alumno va dejando trazas digitales de su actividad como el número de accesos, horarios de conexión, tareas realizadas, etc.
En este sentido, con el fin de acercar un poco más la personalización del aprendizaje, la compañía de tecnología educativa BlinkLearning ha puesto en marcha un proyecto de análisis de datos dentro de su plataforma. Hoy, este proyecto se traduce en BlinkAnalytics, un panel de estadísticas de muy fácil uso, dentro del perfil de los docentes.
A través de este nuevo panel, los docentes pueden visualizar la actividad académica de sus alumnos: cada cuanto acceden a la plataforma, el tiempo empleado en realizar las tareas o las notas promedios, entre otras métricas.
Para Gonzalo Baranda, CEO de BlinkLearning, “el análisis de datos cada vez más nos permitirá ir hacia una verdadera personalización del aprendizaje. Mediante el análisis de los datos que se obtienen, un docente podría estar al tanto de si su alumno progresa adecuadamente o no. Y, lo más importante: poner una solución en tiempo real. Pero, para que esto suceda es necesario incorporar una cultura de datos en las instituciones educativas, para tomar decisiones basadas en evidencias, no solo en suposiciones”.
¿Cuáles son las ventajas de aplicar esta tecnología en la educación?
La mayor ventaja del Big data radica en que permite mejorar el proceso de enseñanza-aprendizaje en cuatro niveles:
- Descriptivo o qué ocurre.
- Diagnóstico o por qué ocurre.
- Predictivo o qué puede suceder.
- Prescriptivo o cómo se puede mejorar.
Además, varios especialistas en la materia coinciden en las siguientes ventajas al utilizar learning analytics en la educación:
- Implementar una educación personalizada derivada del conocimiento exhaustivo de cada niño
- Analizar el rendimiento de cada alumno: desde los resultados académicos, faltas de asistencia y cualquier información que pueda influir en su rendimiento escolar.
- Al tener la posibilidad de recopilar información en tiempo real de cada estudiante, se puede obtener feedback al momento y poder actuar en consecuencia.
- Conocer la manera en que los estudiantes utilizan los diferentes recursos educativos, y qué métodos o técnicas obtienen mejores resultados.
- Ofrecer a los docentes herramientas de formación actualizadas que les permitan orientar sus métodos y técnicas de enseñanza a los nuevos modelos educativos.
- A través de la frecuencia de conexión, medir el interés o la motivación en la materia. Además, se podría llegar a predecir a los estudiantes en riesgo de no aprobar materias y/o de deserción.
Tampoco hay que perder de vista que hablar en educación del uso de Big Data, implica acercarnos a ciertos debates como: la efectividad de los datos recolectados, la ética en el uso de estos datos y la adecuada formación docente.
El valor del análisis de datos en la educación está creciendo junto con el desarrollo de la propia tecnología. Por otro lado, no hay que perder de vista que los resultados tangibles dependen en gran medida de la adopción de un proyecto digital integral. Al igual que con el uso de plataformas digitales o de dispositivos en el aula, cuando se implementan correctamente las tecnologías de vanguardia logran impulsar una mayor calidad en proceso de aprendizaje-enseñanza.
