La analítica en el entorno educativo: ventajas para su implementación

Los cambios que la Educación, Tecnologías e Innovación Términos producen en entornos de enseñanza y aprendiza son cada vez más patentes.  Términos como Learning Analytics o Big Data de la Educación comienzan a formar parte del discurso educativo actual generando nuevos retos y beneficios a explorar.

¿Qué es la Analítica del Aprendizaje?

Para empezar, definimos Analítica del Aprendizaje (Learning Analytics, LA), siguiendo la primera Conferencia Internacional de Learning Analytics (2011) como la medición, recopilación, análisis e informe de datos sobre los alumnos y sus contextos, con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que se produce.

Hay un ecosistema conceptual que Linda Castañeda nos explica en el siguiente vídeo:

https://youtu.be/IheR_1txGo0

El análisis del aprendizaje puede influir y cambiar el paradigma actual de la Educación en general. Decimos puede, ya que es importante saber cómo se va a integrar.

Beneficios del Learning Analytics en la Educación.

La necesidad de analizar las interacciones de los estudiantes en entornos virtuales de aprendizaje y las mejoras que ello genera constituye una realidad cada vez más emergente. Algunas de sus ventajas incluyen:

• La mejora de la toma de decisiones educativas y también de carácter administrativo.
• La posibilidad de identificar a los alumnos en riesgo y proporcionar una intervención para ayudar a los estudiantes para lograr el éxito. Mediante el análisis de los mensajes enviados de debates, tareas completadas, y los mensajes leídos en las plataformas de aprendizaje como Moodle o Blackboard.
• La mejora de los diseños instruccionales de los cursos mediante la analítica del aprendizaje, ayudando a identificar el estilo de la instrucción que sea mejor para cada programa y curso.

• La optimización de las evaluaciones del aprendizaje, identificando asignaciones y también competencias que están vinculadas a la nota final del estudiante o inferir las que pueden estar ligadas con una caída súbita del rendimiento. Con esto se logra una revisión cíclica de las formas de evaluación de los alumnos.

• La mejora en la determinación de competencias y el mapeo del Currículum. En el mapeo del currículo identificamos lo que ya hemos enseñado a los alumnos y lo que debemos enseñar a continuación como un continuum sin fisuras. Además, podemos saber cuán efectivos son nuestros métodos de instrucción para una unidad en particular antes de ponerse manos a la obra. Es una técnica de retroalimentación, que funcionará cada vez mejor a partir de los datos que se han ido acumulando curso tras curso.

• Recomendaciones para la mejora del aprendizaje del propio estudiante. A través de algoritmias el estudiante puede auto mejorar el proceso de aprendizaje a través de recomendaciones, sugerencias e interacciones incrementando su sentido de autocontrol y empoderamiento.
• Medir con más precisión lo que está ocurriendo en los Sistemas de Gestión del Aprendizaje (LMS). Estas plataformas permiten un mayor control del impacto de las herramientas utilizadas, el grado de comunicación por medio de las interacciones entre los usuarios de la plataforma, y también de los recursos.

• Según Pappas es útil en la mejora de la rentabilidad y eficiencia de costos de un curso con técnicas analíticas. Podemos obtener una comprensión profunda de cómo se utilizan los cursos y sus respectivos recursos, y cómo los alumnos están realmente adquiriendo información, qué aspectos de la entrega son exitosos (y cuáles son insuficientes). Podemos, por tanto, lograr una mayor calidad a un costo menor.

Estamos seguro de que en los próximos años el Learning Analytics no será una disciplina emergente sino una necesidad para el desarrollo y crecimiento de la Educación.

Fernando Santamaría

Docente del Máster en Educación, Tecnologías e Innovación de la VIU