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El uso del Learning Analytics para la mejora de la calidad de los ambientes de aprendizaje

Analizar la posición de los estudiantes en la adquisición de habilidades y competencias vinculadas con el conocimiento adquirido gracias a estos datos educativos de los sistemas digitales.

Diciembre 20, 2015

Uno de los temas más actuales a nivel investigativo es el uso del Big Data y el Data Mining para para la medición y tomas de decisiones en diferentes áreas del conocimiento, entre ellas la educativa. Ello, a través de lo que se está conociendo como Learning Analytics o Analíticas de aprendizaje, las cuales ayudan, entre otras cosas, a garantizar criterios de calidad de las diferentes asignaturas dadas a los estudiantes en el aula, así como la disposición de información que ayuda a conocer el uso real de los diferentes recursos digitales puestos al alcance para la consecución de los objetivos de enseñanza-aprendizaje, y de información veraz y en tiempo real, de un conjunto de indicadores orientados a la toma de decisiones, en los términos expuestos al comienzo de este párrafo.

El Learning Analytics es algo más que un siempre ajuste en torno al análisis del aprendizaje alrededor del proceso de enseñanza-aprendizaje entre docentes y estudiantes, bajo la mediación de las TIC; el tema da muchos más juegos y niveles de complejidad que ayudan a mejorar los ambientes de formación por medio de datos macro y micro que, con el avance de las tecnologías, nos permiten mejorar la formación de los estudiantes, si logramos superponer varias áreas disciplinares, en favor de los objetivos que ayudan este nuevo proceso de análisis, a saber: el Data Mining o minería de datos, el Machine Learning, la inteligencia empresarial, así como el análisis de redes sociales. (Lea: E- Learning for Kids)

Lo anterior sin contar las áreas disciplinares que sirven de base en torno al sector donde se aplique este tipo de estudios, en nuestro caso la educación. Ello, si tenemos en claro que este nuevo concepto lo que apunta es a usar, de forma más inteligente, los datos producidos a partir de la interacción de los estudiantes con los diferentes recursos y dispositivos tecnológicos empleados para el desarrollo de los procesos de enseñanza-aprendizaje.

Uno de los temas más actuales a nivel investigativo es el uso del Big Data y el Data Mining para para la medición y tomas de decisiones en diferentes áreas del conocimiento, entre ellas la educativa.

Desde el Learning Analytics, se utilizan un conjunto de datos educativos de los sistemas digitales dispuestos para el desarrollo formativo de los estudiantes, con el fin de analizar la posición de los estudiantes en la adquisición de habilidades y competencias vinculadas con el conocimiento adquirido. Todo ello, orientado a la realización de un conjunto de acciones que ayuden a mejorar la calidad educativa impartida desde los escenarios de enseñanza. (Lea: Aprendizaje Servicio (ApS): otra manera de formar)

Muchas veces al hablar de Learning Analytics se puede tender a eludir al uso educativo del Data Maning (EDM, en sus siglas en inglés). Ambos conceptos, a pesar de estar fuertemente relacionados, también poseen claras diferencias que hacen cada una poseer rasgos relevantes. Mientras que el primero se centra en el aprendizaje y de todo lo relacionado con este proceso, el segundo debe considerarse más a un método donde se pueden tomar en cuenta al primero, sin dejar de lado otros, donde el análisis de redes sociales también cobra importancia.  

El aprovechamiento del Learning Analytics no solo está dirigido a la mejora del qué se enseña, cómo se enseña, por qué se emplea determinado recurso y/o estrategia pedagógica o a quién esté dirigido el aprendizaje hecho desde una determinada materia. También va dirigido a los docentes y responsables de las instituciones educativas y hacedores de políticas públicas (policy makers), quienes pueden hacer uso de los datos generados desde las redes sociales, plataformas de enseñanza y otros recursos y dispositivos digitales dispuestos, en la actualidad, para establecer recomendaciones en función de los intereses de enseñanza-aprendizaje. (Lea: Conectivismo: la teoría del aprendizaje digital)

Es bajo lo aquí expuesto que, en torno a este tema, Colombia no puede ni debe dejar perder el tiempo al momento de entrar en este debate desde los diferentes actores vinculados a la educación. Ello, a través de la promoción de investigaciones y la generación de contextos de intercambio de datos que ayuden a sacar provecho del Learning Analytics para la mejora de la calidad educativa de nuestro sistema educativo, en general, por medio del trabajo mancomunado de los actores públicos (quienes tienen los datos y establecen las políticas públicas que inciden en el fortalecimiento del entorno formativo), los agentes educativos de las instituciones educativas (encargados en la formación de los estudiantes), consultores (quienes detentan el conocimiento práctico del Big Data y Data Mining, por ejemplo) e investigadores (quienes poseen la experticia teórica en materia educativa), para estos fines.

*Las opiniones expresadas en esta columna son responsabilidad estricta del autor.
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Profesor titular de la Facultad de Educación de la UNIR (España).
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