By | diciembre 1, 2016

El concepto «analítica del aprendizaje» toma fuerza, y se renueva, con la aparición de los MOOCs. Estos entornos abiertos y masivos producían altas tasas de abandono, con lo que fue necesario aplicar un sistema analítico para evitarlos.

En el día de hoy siguen produciéndose abandonos, pero estos se analizan considerando los objetivos de los alumnos inscritos. Los participantes del curso tienen distintos motivos que los mueven a registrarse, entre ellos conseguir el certificado correspondiente, solo consultar unos contenidos en concreto, solo ver cómo funcionan estas plataformas, solo conocer otras formas de presentar contenidos… Así que no todos los abandonos son realmente fracasos.

No obstante sí que hay que considerar la tasa de abandono de aquellos que quieren conseguir el certificado, puesto que no es nula. Por consiguiente, la analítica del aprendizaje es la estrategia para predecir riesgos de abandono en aquellos que quieran realizar el curso y finalizarlo con éxito.

Predicción de riesgos

La analítica del aprendizaje, la promovida por Siemens (SoLAR), nace de la necesidad de predecir riesgos y conseguir reducir suspensos (abandonos). Daba igual el motivo, luego se observó que habían bien distintos para registrarse a los cursos. Este enfoque hacia una predicción de riesgos aún está vigente y es tendencia en la mayoría de artículos publicados.

Algunos autores extienden el concepto de predicción de riesgos a todo  subámbito educativo, defendiendo que el fin de predecir es conseguir que el alumno tenga éxito, o que es lo mismo, evitar que fracase, desista, se aburra y finalmente abandone.

En la predicción de riesgos entra en consideración el análisis de aspectos como:

  • Accesos y logins
  • Logs de interacciones
  • Calificaciones
  • Visualizaciones de vídeos
  • Interacciones en foros
  • Expresiones faciales
  • Posición corporal
  • Ritmo cardíaco
  • Estado de ánimo

Más allá de los aspectos anteriores y sus posibles usos para superar riesgos futuros (cabe mercar la tendencia del uso del «yo cuantificable»), existe una aproximación más positiva, no enfocada a prevenir el fracaso, sino a potenciar el aprendizaje del alumno -que de rebote también facilita la prevención del fracaso.

Nuevas oportunidades de aprendizaje

La esencia de la analítica del aprendizaje no se ha perdido, pero se puede afirmar que va un paso más allá de sus pilares: ofrecer nuevas oportunidades de aprendizaje. Este escenario es posible si se tiene un sistema que describa el proceso del alumno, su estado de aprendizaje, los contenidos trabajados, las experiencias demostradas, las competencias adquiridas… Una estrategia que permita modelar a un alumno y ayudar al tutor/mentor/docente a decidir el siguiente paso en su escalera del aprendizaje, incluso al mismo alumno. La analítica del aprendizaje ayuda en este modelado en aspectos como:

  • Reconducir para que el alumno descubra otros intereses y motivaciones
  • Identificar para proporcionar contenidos relevantes y caminos de aprendizaje distintos
  • Conocer para mejorar relaciones sociales entre alumnos
  • Crear para que el alumno disponga de recursos más eficaces
  • Proporcionar para que el alumno pueda elegir entre distintas opciones de aprendizaje

Como docentes y líderes de instituciones educativas es importante poder ofrecer a los alumnos entornos de aprendizaje personalizados, individualizados, eficaces y capaces de motivar al alumnado. Predecir u ofrecer oportunidades son dos aproximaciones de matices muy distintos, las dos válidas, nunca mutuamente excluyentes.

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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