En la actualidad, la transformación tecnológica, en general, y la analítica de datos, en particular, conforman el panorama de las organizaciones. Incluso, términos como big data en la educación, inteligencia artificial o aprendizaje basado en datos comienzan a naturalizarse.

Ahora, qué es el big data y por qué se vuelve tan importante la analítica de datos en educación. Se denomina big data a la masa de datos que se produce a diario, a través de todos y cada uno de los dispositivos digitales con los que interactuamos.

El procesamiento de datos no es nuevo: lo que ha cambiado sustancialmente es la cantidad ingente de datos que pueden ser analizados a partir de la tecnología disponible. Y eso es el big data en educación: datos orientados a soluciones escolares.

El interés y la riqueza de ese volumen está en el análisis y la lectura que se haga. Porque el manejo de información bajo el formato de datos no es nuevo. Lo que ha cambiado es el volumen de información al que se accede y qué se puede hacer con esa masa de datos.

¿Qué es el Big Data y Cómo Funciona en el Ámbito de la Educación?

Cuando esos grandes volúmenes de datos se llevan a los ámbitos de la enseñanza y el aprendizaje, hablamos de big data en la educación. A partir de algoritmos se reciben ciertos inputs (datos) sobre los que se aplican determinados procesos para obtener resultados (o datos de salida).

En educación, como en todos los procesos socioculturales, la obtención de unos resultados a partir de ciertos datos no es tan lineal. Esto quiere decir que el modelado matemático con el que se construye el algoritmo debe enriquecerse con la mirada de los docentes, por ejemplo.

Entonces, si bien la analítica de datos permite predicciones acerca de la cantidad de alumnos que no aprobarán el curso, esos resultados nunca serán conclusivos. Sencillamente porque hablamos de personas, sujetos cargados con una historia y un futuro siempre prometedor.

Aplicaciones del Big Data en la Educación: Cómo Se Puede Aprovechar en las Escuelas

En el mundo actual contamos con una multiplicidad de usos del big data. Forma parte de nuestra vida cotidiana en formas apenas imperceptibles. ¿Dónde la encontramos?

Desde los algoritmos de búsqueda de Google (y sus famosas recomendaciones) hasta aquellas soluciones de inteligencia artificial diseñadas para el día a día:

• Los asistentes personales como Siri (Apple) y Workana (Windows).
• Los chatbots de teleasistencia en los bancos.
• Medios de pago por reconocimiento facial (como ya están disponibles en algunos países asiáticos).

Imagen de Agence Olloweb on Unsplash Bajo licencia CCO 1.0[/caption]

Mientras tanto, la analítica de datos va haciendo pie en la educación. De modo mucho más cuidadoso (de hecho, las universidades del mundo se dedican a estudiar la IA en relación con el aprendizaje) poco a poco se ofrecen soluciones educativas con base en IA.

Veamos algunas de ellas:

• Analytics: es un desarrollo mexicano que busca predecir el éxito de un estudiante en su carrera. Es decir, también ofrece datos en torno a las posibilidades de deserción.
• AltSchoo: una start up de USA que lleva un seguimiento pormenorizado de los estudiantes. Incluso de lo que ocurre en las aulas mediante la instalación de cámaras que recuperan información de lo más diversa: expresiones faciales, tiempos de trabajo, comportamientos y actitudes con pares y con el docente, entre otros.
• Mooc personalizados: ofrecen ejercicios y nuevos procesos de aprendizaje conforme las elecciones y resultados anteriores.

Ahora bien, ¿es válido monitorear de continuo a los niños? Las personas, ¿no cambiamos de opinión y de actitud sin previo aviso? ¿Qué riesgos hay de caer en la profecía autocumplida frente a resultados desalentadores? Si las predicciones fuesen por demás alentadoras, ¿qué impacto tendrían en estudiantes de bajo rendimiento?

Beneficios del Big Data en la Educación

Con todos los cuidados que implica, podemos, así y todo, resumir tres usos clave del biga data en la educación:

• Apuesta por la educación personalizada.

Con base en los resultados de pruebas anteriores, por ejemplo, se pueden obtener datos de desempeño y ofrecer actividades o ejercicios acordes al nivel previo alcanzado. Esto también permite soluciones de orientación vocacional en relación con aquellas asignaturas o disciplinas con las que el estudiante tiene mayor afinidad.

• Facilita el feedback en tiempo real.

El conocimiento acerca de cómo los estudiantes se vinculan con los diferentes recursos educativos —los resultados generales de un examen múltiple choice frente a preguntas a desarrollar, por ejemplo— puede dar indicadores de estrategias que se deben modificar.

• Mejora la detección de patrones y tendencias para la toma de decisiones sobre datos certeros.

Indicadores de ausentismo, llegadas tarde y otra información relacionada con el desempeño escolar pueden medirse y proyectarse de manera tal que se obtengan resultados a largo plazo. De ese modo es posible intervenir con acciones concretas de manera anticipada.

Riesgos y Prejuicios en Torno al Big Data en la Educación

Sin embargo, lejos está la analítica de datos de ser la solución a los problemas que presenta el sistema educativo. Su aporte tiene que ver, ante todo, con la posibilidad de procesar información que antes pasaba desapercibida o para la que no había tecnología.

Pero los resultados nunca deberían ser concluyentes porque, como dijimos al inicio, estamos hablando de personas. Y como tal no hay linealidad entre lo que hacemos hoy y las decisiones que tomamos mañana.

En última instancia, los sistemas basados en datos, ya sea por aprendizaje automático o bien por aprendizaje basado en datos, constituyen información a partir de la mirada de expertos. Es decir, humanos que le dicen al sistema qué mirar, a qué prestar atención.

La analítica de datos aporta información de valor orientada a personalizar procesos y anticipar problemas: en ello es fundamental la mirada crítica y activa de las personas que toman decisiones.

¿Y todas las personas miramos lo mismo? No, está claro que no. Por eso, en los desarrollos de inteligencia artificial es fundamental contar con equipos multidisciplinarios que aporten información y miradas desde variopintos lugares.

El mayor riesgo de estos desarrollos tiene que ver con el sesgo (es decir, mirar solo lo que yo soy capaz de ver) y la discriminación positiva. El sesgo y este tipo de discriminación hacen que, sin querer, un grupo se beneficie por sobre otro, por ejemplo.

Y ese riesgo sumado a la profecía autocumplida son, sin duda, los que generan mayores prejuicios en torno a la analítica de datos en educación. No obstante, concientizar estos problemas ya nos posiciona en un lugar distinto.

Podemos emitir juicios críticos sobre los resultados, analizar el tipo de datos que ingresamos al sistema, plantear nuevos escenarios y buscar soluciones que den respuestas satisfactorias y realmente personalizadas para un conjunto singular de estudiantes.

Conocé Algunos Ejemplos de Instituciones Educativas que ya se Benefician con el Big Data

Con base en todo lo anterior, está claro que el big data en la educación asume un desafío inmenso: por todo lo que puede aportar en innovación educativa y los riesgos inherentes a su desarrollo.

El big data, en general, y mucho más en educación está permanentemente interpelado por la ética: ¿cuál es el límite respecto del seguimiento que se puede dar a los estudiantes?

Así, ya hay en el mundo instituciones educativas y propuestas de educación tecnológica que apuestan al big data y la analítica. Veamos algunos ejemplos.

Usos en desarrollos de software

Sin duda, la gamificación de la educación es el área en la que mayor impacto ha alcanzado la inteligencia artificial y el big data. Se trata de propuestas que incluyen el uso de herramientas y recursos digitales que motiven a los estudiantes, mediante la personalización de la experiencia.

Algunas de esas herramientas son:

• Knime: es un desarrollo básico para la enseñanza de programación y manejo de datos.
• Toovari: es una plataforma de pago que, con base en desarrollos de inteligencia artificial, propone ejercicios y recorridos que buscan mejorar la resolución de problemas.
• Knoware: similar a la anterior, esta plataforma se centra en el pensamiento matemático.
• Classdojo: es una plataforma gratuita que ha sido diseñada para vincular a estudiantes y familias. Tiene una inserción de hasta el 95% entre estudiantes de USA.

Imagen de Robo Wunderkind on Unsplash. Bajo licencia CCO 1.0[/caption]

Usos en universidades

• La Universidad Nottingham Trent (UK) mide cuatro variables en función de detectar baja motivación de los estudiantes: uso de la biblioteca; tareas entregadas por canales digitales; visita a edificios de la universidad; usos de plataforma de elearning.
• La Universidad a distancia de La Rioja – España ha implementado un sistema que guía y asesora a los estudiantes durante la cursada. Ofrece y recomienda actividades según resultados previos. Propone el recorrido en el campus virtual a partir de los logros y dificultades que detecta.
• La Universidad Estatal de Arizona (USA) lleva un seguimiento exhaustivo de los estudiantes que incluye hasta los movimientos de ratón para abrir un documento. Con una imbricada red de datos, se propone ofrecer una educación cada vez más ajustada a las necesidades y demandas de cada estudiante.

Conclusión

Como vemos, la analítica de datos plantea un sinfín de posibilidades. Abre no sólo un abanico de respuestas a viejos problemas, sino también la urgencia de debates sobre los planteos éticos subyacentes.

No solo surgen nuevos campos de estudio, también aparecen preguntas que nos enfrentan con lo más subjetivo de la naturaleza humana. El big data en la educación y la analítica de datos en la escuela requieren siempre de la mirada crítica y profesional de docentes y equipos directivos que humanicen los datos.

Propuestas de lo más diversas dan luz verde a desarrollos que cada vez más facilitan el aprendizaje y personalicen la educación. No obstante, surge inevitable la pregunta acerca de la intimidad, el resguardo de los datos y hasta qué punto todo puede estar expuesto.

No hay preguntas cerradas ni respuestas únicas. En big data e inteligencia artificial todo está por decirse.

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