El mundo de la educación no es
ajeno, ni mucho menos, a la innovación, y hace varias décadas que está inmerso
en la transformación de los procesos de enseñanza a través del impulso de la
creatividad, la incorporación de la tecnología en el aula, y el análisis sobre
su papel como motor de cambio hacia un modelo de aprendizaje más personalizado.
Dentro de las tendencias más vanguardistas en este campo, destaca el concepto
de analítica del aprendizaje o learning
analytics, que aprovecha el rastro digital que deja el estudiante en la
esfera digital para recopilar y sintetizar toda esa información con el fin de
conocerle mejor, y de poder adaptar y personalizar las acciones formativas a
sus necesidades específicas. En suma, se trata de hacer uso de datos inteligentes,
de los datos producidos por los alumnos y de modelos de análisis, para
descubrir información y conexiones sociales que permitan predecir y asesorar el
aprendizaje de las personas.
Numerosos expertos en innovación
pedagógica se muestran partidarios de introducir las técnicas de analítica en
los procesos de enseñanza y aprendizaje. Básicamente se basan en tres
elementos: los datos, como materia prima de este proceso, el análisis, que
añade valor a los datos por medio de algoritmos, y la acción a emprender, como
respuesta proactiva a los resultados del proceso de analítica.
En general, son diversos los
beneficios que se hacen patentes, tanto para el alumno como para centro
educativo. Por una parte, la learning
analytics es una herramienta para mejorar la tasa de retención de alumnado
y su desempeño formativo. Disponiendo de los resultados adecuados de los
análisis, se puede llevar a cabo una intervención tutorial efectiva, que evite
el abandono y refuerce el rendimiento.
Otra ventaja es que permite
optimizar la calidad de los cursos, puesto que identifica patrones de consumo
de contenidos. En función de los resultados de la analítica, es posible
reforzar aquellas partes de cada curso con más aceptación entre el alumnado y
mejorar las que menos. Además, la analítica del aprendizaje puede utilizarse
para identificar los factores que determinan el éxito académico, y ayudar al
diseño del currículo del estudiante. Finalmente, es un apoyo fiable para el
diseño de estrategias y la distribución de costes, al señalar qué recursos
formativos funcionan bien y cuáles no.
Las principales barreras a las
que se enfrenta el desarrollo de la learning
analytics están relacionadas con los datos, el verdadero combustible de
este motor. Como hemos visto recientemente en todo el mundo, el uso
indiscriminado de big data con fines
comerciales o políticos ha levantado una corriente crítica y un gran debate en
torno a este tema, que en ocasiones ha desembocado en el desarrollo de un
acervo legislativo restrictivo, tendente a proteger la privacidad, como es el
Reglamento General de Protección de Datos europeo. Puede darse el caso de que,
aunque estén disponibles, los datos no puedan ser utilizados para estos fines
por razones legales o por la propia normativa de las instituciones educativas.
Con todo, la analítica del
aprendizaje se perfila como una de las mejores herramientas de que disponemos,
dentro de este mundo inundado de datos en el que nos ha tocado vivir, para
alcanzar el ansiado objetivo de la pedagogía actual de ofrecer una formación lo
más personalizada posible a las necesidades del estudiante.
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