Las analíticas de aprendizaje hacen referencia a la aplicación educativa del big data, término que tiene que ver con la extracción de información resultante del cruce de enormes cantidades de datos. Aplicado al ámbito educativo, esto permite analizar la actividad de los alumnos, conocer sus puntos fuertes y ejes de mejora, y así poder ayudarlo, y conducirlo, en su evolución como estudiante.
Se trata de una forma digital de dirimir las posibles maneras de mejorar el rendimiento de los alumnos. No obstante, su creciente uso en entornos escolares de todo tipo ha ido de la mano de una renovada polémica sobre los límites éticos de su utilización, según publicó Aula Planeta.
Actualmente, el análisis de datos aplicado a la educación puede funcionar a partir de dos principios fundamentales: la predicción y la prescripción de resultados. El primero analizará estadísticamente las posibles consecuencias de una combinación de variables que pueden ir desde los resultados de un examen online hasta el número de intervenciones de un alumno en el foro de una intranet escolar. El segundo, referente a la prescripción, intenta incentivar el desarrollo del estudiante en un sentido u otro a partir de los resultados de su actividad escolar anterior en la red.
Estos elementos permitirán establecer una serie de patrones de rendimiento que definan cómo uno o varios estudiantes han obtenido el éxito educativo, para así poderlo adaptar a las particularidades de cada alumno y su itinerario pedagógico. Esto requiere de la existencia de una serie de fuentes de las que extraer esa información. Estas pueden ser:
Redes Sociales: hace posible saber el número de interacciones que se dan entre alumnos y entre estos y sus docentes, estableciendo así el grado de socialización educativa de cada uno de los estudiantes y como éste influye en el resultado final de su formación.
Evaluación de contenidos: pueden analizarse los resultados académicos de los estudiantes para ver qué han logrado en comparación con los objetivos marcados.
Tipología de participación del alumnado: número de minutos conectados, lugar desde el que se establece esa conexión, o la actividad que se lleva a cabo durante ese periodo de tiempo son algunos de los factores que pueden tenerse en cuenta de cara a establecer un retrato de los usuarios.
Este conjunto de fuentes de datos, que cotejados a través del big data aportan una serie de parámetros a seguir, permiten establecer uno o varios posibles itinerarios formativos para que los estudiantes adquieran un mejor rendimiento académico y/o educativo y así tanto ellos como las instituciones en las que estudian puedan reorientarse para conseguirlo.
Imagen: iStock
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