By | septiembre 19, 2016

En un futuro próximo la aceptación y aplicación de la analítica del aprendizaje se sustentará entre otros aspectos en unas políticas e infraestructuras que aseguren los derechos de los datos de estudiantes, en una tecnología como pilar a seguir desarrollando, en distintos aspectos sociales, políticos y éticos como factores fundamentales y en una conciliación entre ciertos sectores del contexto educativo.

Estos son algunos aspectos que el proyecto LACE, Learning Analytics Community Exchange, extrae de un estudio realizado con más de 103 participantes expertos en analítica del aprendizaje. Los autores presentan ocho aspectos en formato pronóstico para el año 2025, aunque su real intención es más la de provocar (debate y revuelo) que predecir realmente el futuro de la analítica del aprendizaje.

Para realizar el estudio los cinco autores utilizaron el método Delphi. Consiste en pronosticar alrededor de un tema mediante el lanzamiento de cuestionarios a una comunidad de expertos, en este caso la propia LACE. Durante la ejecución del método se realizan distintas rondas de cuestionarios en las que las respuestas al cuestionario anterior se comunican anónimamente a los propios expertos. El objetivo del método Delphi es realizar esta serie de rondas de preguntas hasta que finalmente el/los autor/es del estudio detectan un consenso general en las respuestas.

Los siguientes son los ocho pronósticos para el 2025 resultantes del estudio, con comentarios propios al final de los mismos:

1. Las clases realizan un seguimiento del entorno físico para dar soporte al binomio enseñanza-aprendizaje: En las clases del futuro cualquier dispositivo -libretas, lápices, bolígrafos, ipads, interruptores de la luz- podrá ser acompañado de un sensor. Esto permitirá recopilar distinta información para que el propio profesor o alumno pueda mejorar respectivamente su rol como educador o estudiante. Los datos recogidos podrán ser tan distintos como por ejemplo las veces que se levanta el alumno, contacto visual con objetos/personas, cantidad de palabras escritas, fuerza con la que escribe, contacto con otros alumnos, reconocimiento facial mientras visualiza vídeos o posición en la que está sentado. Todo ello aportará información de los alumnos en aspectos como interacciones sociales, niveles de aburrimiento, motivación o confusión de los estudiantes en las distintas tareas.

El estudiante recibe el foco en este punto, pero no se nombra en el estudio y también es importante considerar la información recogida tanto para el profesor como para el evaluador del centro educativo para mejorar en los rol educativos.

2. El seguimiento de datos personales dará soporte al aprendizaje: La cuantificación personal es un aspecto que hoy ya se está aplicando en la vida personal para rendir mejor en deporte o sencillamente para llevar una vida más sana. Las pulseras cuenta calorías o pulsómetro son un ejemplo de este tipo de dispositivos. En este punto del estudio se reflexiona sobre el uso de esta información biológica del ser humano para conseguir mejorar el aprendizaje, detectar consumo óptimo de energía, cuándo el cuerpo del estudiante está listo para estudiar mejor o qué bioritmo tiene cada uno para saber cómo organizarse en el estudio.

Para que esta información sea útil al estudiante el grado de su autonomía debe ser considerable. Esto significa que las didácticas e idiosincracia de los centros (escolares y universitarios) deberán cambiar por completo para que el uso de estos dispositivos sea efectivo.

3. Las analíticas raramente se utilizan en educación: Se presenta a la analítica del aprendizaje como una herramienta considerada como poco efectiva en el entorno educativo, de una forma directa. Se llega al consenso de que decantarse por el desuso de este acercamiento analítico será aconsejado por razones éticas y por efectividad educativa.

De estos aspectos legales y éticos ya los comenté en distintas entradas. Considerar que la analítica del aprendizaje no será utilizada es una palanca de debate considerable. Más que una predicción, es una puerta abierta al debate y crítica actual al sistema de gestión de los datos privados de los alumnos. Si aciertan en la “predicción”, puede que no se utilice de forma directa, pero la analítica multimodal sigue siendo analítica del aprendizaje, así que sí se seguirá utilizando pero de otro modo.

4. Los individuos controlan sus propios datos: Los datos de los alumnos serán controlados por los mismos. Podrán decidir dónde alojarlos, a quién compartirlos, que parte de ellos dar más visibilidad que otros, en definitiva ser dueños de los datos en todos los sentidos. Este control de datos por parte de los alumnos conlleva un cambio cultural en el que la privacidad es parte esencial del alumno. Entender esta cuestión y que sepan gestionar bien los datos será crucial para que la analítica del aprendizaje tenga un futuro cierto.

En la anterior entrada sobre logs comenté la importancia del control de los datos por partes de los alumnos. Este aspecto es urgente subsanar, aunque los alumnos por ahora tienen las de perder. Este pronóstico es acertado en el sentido que se requiere un control por parte de los alumnos para que no se sientan desprotegidos ante la vorágine de plataformas web y otros servicios que capturan datos.

 

En la siguiente entrada expondré los 4 puntos restantes resultado de esta visión de expertos en la analítica del aprendizaje:

  • Se adoptan sistemas abiertos de analítica del aprendizaje
  • Sistemas de análisis de datos educativos son esenciales para captar la atención de los alumnos
  • La mayoría de la enseñanza se delega a los ordenadores
  • Las analíticas dan soporte a un aprendizaje autónomo autoguiado

Fuente del estudio: http://www.laceproject.eu/the-lace-visions-of-the-future-of-learning-analytics/

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Daniel Amo Filvà

Profesor apasionado de las tecnologías. Creo en la Analítica del Aprendizaje para la mejora del contexto educativo. Investigo en e-learning, escribo, comparto conocimiento y practico el aprendizaje extremo.

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