De la analítica cultural a la analítica pedagógica

El Big Data en la educación

Como ha sucedido en numerosos otros territorios (laboral, recreativo, urbano, sanitario, pero también cultural) el uso de tecnología aplicada al procesamiento de enormes cantidades de datos no sólo facilita el trabajo, sino que permite encontrar relaciones y develar apreciaciones que de otra manera no serían posibles de identificar.

Si lo pensamos en el ámbito educativo, involucrar el uso de herramientas computacionales como la captura, el almacenado, la búsqueda, la comparación, el análisis, y la visualización de datos englobadas bajo el nombre de big data (y que en este terreno devienen las digital humanities) son una puerta esperanzadora hacia más y mejores aprendizajes.

imagesEl caso del polémico programa “No Child Left Behind” (EEUU) implementado por la gestión de George Bush Jr. en el año 2001, toma datos que van desde la cantidad de amonestaciones de los alumnos, el grado académico de los docentes, la cantidad de minutos del recreo, la asistencia a clases, hasta las calificaciones en sí, entre otros, para luego comparar y establecer un ranking entre instituciones educativas.

Este sistema de jerarquización resultante establece que aquellas que no lleguen a cierto nivel en dicho ranking tienen 3 a 4 años para corregirlo o de lo contrario podría ser reemplazado todo el plantel escolar. Este uso de los datos deja de lado una cantidad significativa de variables claves, y al considerar sólo unas pocas (muchas veces irrelevantes, cuantitativas, sesgadas) aviva el debate entre los analistas de políticas públicas que ponen en duda la relevancia de estas comparaciones. Sin embargo no debe confundirse este uso específico, limitado y ciertamente ingenuo y políticamente criticable de ciertos datos con el verdadero potencial de la analítica computacional aplicada a la educación.

En este caso, el énfasis puesto en mejorar los resultados puso como prioridad para muchas escuelas estadounidenses la captura de aquellos datos que pudieran vincularse directamente con el “éxito escolar” requerido por políticas públicas como la mencionada. Se produjo una explosión en la cantidad de datos recolectados y el sector educativo ya acumuló algo así como 269 petabytes de información que deben almacenarse por al menos 10 años. Todas estas mediciones y datos solían enfocarse en análisis específicos para determinar la correlación o causalidad entre los datos registrados pero no solían ir mucho más allá de primeras conclusiones reduccionistas.

Pero, ¿qué sucedería si los datos cuantitativos surgieran de las huellas digitales que los propios alumnos trazan en sus recorridos tecnológicos?

Resulta beneficioso entonces enfocarse en un rol aún más importante para la big data en educación: el de sumar sistemas de seguimiento del proceso de aprendizaje que le den información de primera mano al docente para que pueda saber concretamente los temas de interés de sus alumnos.

Existen en la actualidad una plétora de herramientas que se pueden convertir en un interesante recurso educativo. La potencialidad de redes sociales como Twitter, a partir del conocimiento de seguidores o hashtags o  Foursquare, para descubrir itinerarios o puntos de interés ayudarían a trazar una currícula a medida.

Un caso interesante a destacar es el “Popular Highlights” (“Subrayados Populares”) del Kindle, el lector digital de libros de Amazon. Esta funcionalidad  permite cotejar instantáneamente cuáles son los pasajes que han sido subrayados entre los miles o cientos de miles de lectores de cualquier libro de su tienda (cuya oferta de títulos electrónicos se acerca al millón).
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¿Qué tal si pudiéramos tener información concreta sobre qué y cómo leen los alumnos y que ellos respondan mediante cuestionarios textuales? Usando el sistema de seguimiento de subrayados, tanto el docente como los estudiantes podrían profundizar cuáles de los pasajes de una obra se tornaron más significativos, cuáles no fueron comprendidos, aquellos que fueron pasados por alto, para armar así una clase a medida. Evaluar el proceso a partir de un acercamiento no intrusivo de la lectura de los estudiantes, permitiría una evaluación del proceso de aprendizaje más cercano a la realidad. Así, se pueden conocer los datos sin mediación y en tiempo real.

La big data aplicada a la educación (¿La llamaremos big education o analítica pedagógica?) está resultando ser descomunalmente fértil para explorar posibilidades que no se hubieran tenido en cuenta hace pocos años atrás. Interesantes herramientas que pueden aprovecharse o resignificarse para su aplicación en la analítica cultural y las digital humanities con un impacto duradero y significativo en la manera en que concebimos y articulamos dentro del sistema educativo.

Referencias

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