​El big data aplicado a la educación

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.