Big data en educaci贸n: as铆 aprenden las nuevas generaciones
El big data est谩 optimando la educaci贸n gracias a estrategias como la personalizaci贸n de temarios y la aplicaci贸n a an谩lisis del rendimiento acad茅mico

A finales del siglo XX la educaci贸n en un colegio de Espa帽a, EE. UU. o Chile era muy parecida a lo que pod铆a encontrarse en un aula de la Universidad de Bolonia en Italia en el a帽o 1088 (nota: se considera la universidad m谩s antigua del mundo). De acuerdo, los temarios hab铆an cambiado y el tr铆vium y el quadrivium cl谩sicos hab铆an dado paso a una proliferaci贸n de asignaturas en torno a las ciencias y las letras, as铆 como a la especializaci贸n en disciplinas en la universidad. Pero el formato del profesor, la pizarra y los pupitres no distaban mucho de un aula medieval. A煤n quedaba por llegar la transformaci贸n digital y el big data aplicados a la educaci贸n.

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Poco a poco, sin embargo, se fue introduciendo una revoluci贸n en t茅rminos de dispositivos o hardware: proyectores primero, luego ordenadores, despu茅s tabletas y pizarras digitales.

A continuaci贸n, lleg贸 el boom de la educaci贸n en l铆nea o e-learning, con canales en YouTube y otras plataformas.

Hoy nos encontramos en una tercera fase: la era del big data y la inteligencia artificial aplicados a la educaci贸n.

Todo ello, confluye en una nueva generaci贸n de espacios de estudio: las aulas inteligentes. La creciente importancia de este enfoque ha cristalizado en un nuevo t茅rmino que engloba todos esos avances tecnol贸gicos: la edtech.

Para este art铆culo nos centraremos en la aplicaci贸n del big data, que es una de las innovaciones m谩s recientes.

驴C贸mo se aplica el big data a la educaci贸n?聽 聽

En entornos educativos, la aplicaci贸n del big data consiste en la creaci贸n de protocolos de recolecci贸n de datos de alumnos, la creaci贸n de bases de datos y el posterior an谩lisis.

La recopilaci贸n de datos se conoce como Educational Data Mining (miner铆a de datos educativos) y es una disciplina de la que se empez贸 a hablar a principios de siglo, con la primera conferencia internacional celebrada en el a帽o 2008.

Los datos de los alumnos incluyen sus resultados acad茅micos, pero tambi茅n los tiempos de utilizaci贸n de diversas herramientas, la velocidad de resoluci贸n de problemas, las fuentes que utilizan o las preguntas que m谩s les cuesta responder. Es posible, incluso, medir el grado de aburrimiento del alumnado. 聽聽聽

Este tipo de herramientas permitir谩 al profesorado detectar con rapidez los alumnos que tienen (o van a tener) problemas y brindarles una atenci贸n personalizada.

Por supuesto, para que el uso del big data educativo sea eficiente, es preciso avanzar primero en la digitalizaci贸n y el uso de dispositivos y programas inform谩ticos, lo que sigue siendo una asignatura pendiente en muchos centros acad茅micos. A modo de resumen, existen dos principales vertientes en la aplicaci贸n acad茅mica del big data:

Vertientes del big data educativo

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  1. A escala de centros, instituciones y organismos p煤blicos. Permite obtener una instant谩nea de par谩metros como el abandono escolar o la anticipaci贸n de posibles problemas conductuales. Estas bases de datos pueden incluir tambi茅n el trasfondo socioecon贸mico de los estudiantes como factor de riesgo. Un ejemplo de ello ser铆a el programa Course Signals que la Purdue University implement贸 de forma pionera en EE. UU. en el a帽o 2007. De acuerdo con el centro, su software le ha permitido aumentar la retenci贸n de alumnos hasta un 21 %.
  2. A escala de profesores y cursos. Esta aplicaci贸n del big data gira en torno al trabajo cotidiano del profesorado, ya sea en educaci贸n presencial o en l铆nea. Por as铆 decirlo, se trata de una aplicaci贸n sobre el terreno que permite modular las decisiones educativas pr谩cticamente en tiempo real.

Algunos beneficios (presentes y futuros)

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El big data en la educaci贸n se encuentra a煤n en sus primeros compases. Por ahora, su mayor repercusi贸n se est谩 haciendo notar en el聽aprendizaje en l铆nea. Por ejemplo, permite saber qu茅 partes de los temarios generan m谩s inter茅s o qu茅 duraci贸n es la 贸ptima para cada lecci贸n se encuentra al alcance de un clic.

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Sin embargo, promete聽transformar profundamente la relaci贸n entre alumnos y profesores. Y, con un poco de suerte, facilitarle la vida a estos 煤ltimos. 聽

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En t茅rminos generales, los principales聽beneficios del big data aplicado a la educaci贸n聽son:

  1. Reducci贸n de la tasa de abandono escolar al detectar factores de riesgo
  2. Personalizaci贸n de temarios y ritmos de aprendizaje
  3. Reducci贸n de la carga de trabajo docente
  4. Optimizaci贸n de la evaluaci贸n del rendimiento
  5. Monitorizaci贸n de alumnos en tiempo real
  6. Desarrollo de planes de carrera en funci贸n de fortalezas y debilidades

Ejemplos de software de big data aplicado a la educaci贸n

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Existen ya numerosas herramientas de software anal铆tico que permiten sacar partido a la ingente cantidad de datos generada en el contexto educativo. Adem谩s de resolver cuestiones generales como las que ya hemos abordado, se aplican en 谩reas concretas del aprendizaje.

  1. La herramienta Sparx Maths es un software que combina big data y aprendizaje de m谩quinas para analizar de forma adaptativa las respuestas a m谩s de 32 000 preguntas sobre matem谩ticas. En funci贸n de la trayectoria del alumno, se van planteando las preguntas 贸ptimas para cubrir las lagunas detectadas. Knowre es otra herramienta con aplicaciones parecidas en el campo de las matem谩ticas.
  2. BrightBytes es una herramienta de big data para educaci贸n primaria y secundaria que conjuga masas de datos anonimizados con datos de alumnos espec铆ficos. La plataforma cubre desde aspectos b谩sicos como la asistencia a cuestiones como el aprendizaje emocional y social.
  3. Tableau聽opta por un聽enfoque visual聽para representar los datos, de tal forma que los profesores pueden comprobar de un vistazo los alumnos que se quedan atr谩s, el rendimiento individual y la comparativa con otras escuelas e institutos de la regi贸n o el pa铆s.
  4. Otra herramienta basada en el an谩lisis de datos masivos es聽Blackboard. Este sistema se basa en la gamificaci贸n, es decir, el uso de t茅cnicas y recursos procedentes de los juegos y los videojuegos para motivar al alumnado. Se trata de una plataforma de Learning Management Sofware (LMS o software de gesti贸n del aprendizaje). Este software permite anticipar problemas en alumnos y mejorar la comunicaci贸n con los profesores.
En una sociedad donde la formaci贸n y el aprendizaje continuos son ya es una realidad, el big data est谩 destinado a聽optimizar las carreras profesionales de los ciudadanos聽a lo largo de toda su vida. Te贸ricamente, alguien podr铆a someter todos sus datos educativos a un an谩lisis para detectar carencias o encontrar 谩reas de desarrollo acad茅mico de inter茅s.

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La educaci贸n solo es uno de los muchos campos donde se est谩n produciendo cambios sustanciales gracias a la aplicaci贸n del big data.

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Si quieres conocer m谩s ejemplos y aplicaciones de esta tecnolog铆a, puedes echar un vistazo al art铆culo que le hemos dedicado聽aqu铆.

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Fuentes:聽Carnegie Mellon University,聽Upicus,聽Career Foundry,聽Wiley Interdisciplinary Reviews, https://bigdataanalyticsnews.com/big-data-influencing-education/

Innovaci贸n es un cambio que introduce novedades. Adem谩s, en el uso coloquial y general, el concepto se utiliza de manera espec铆fica en el sentido de nuevas propuestas, inventos y su implementaci贸n econ贸mica. En el sentido estricto, en cambio, se dice que de las ideas solo pueden resultar innovaciones luego de que ellas se implementan como nuevos productos, servicios o procedimientos, que realmente encuentran una aplicaci贸n exitosa, imponi茅ndose.

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