By | julio 6, 2018

Ya entra dentro de la normalidad que en escuelas y universidades se utilice software de gestión de aulas, entornos virtuales de aprendizaje, herramientas evaluativas externas o de consumo de contenidos educativos. En estos contextos educativos también es normal que se recolecten datos de los alumnos y se muestren ciertas analíticas, aunque ahora mismo los datos más usados son los da las calificaciones.

Un alumno estará monitorizado por tantas herramientas con analíticas integradas usadas en su aprendizaje. Esto implica que los alumnos pueden estar constantemente siendo monitorizados por herramientas tecnológicas y sus algoritmos de descripción i predicción. Es un escenario común y positivo si el uso de los datos es adecuado. Esta monitorización consiste en una vigilancia digital con el objeto de detectar anomalías en el proceso de aprendizaje. La esencia de la educación reglada es precisamente su conjunto de reglas, normas y procedimientos que la hacen tan especial e incluso predecible en ciertos aspectos. Esto provoca que se esperen ciertos tipos de comportamientos y estos además se puedan convertir en patrones digitales detectables… todo va un poco en contra del libre albedrío de aprendizaje y en pro de un modelado del alumno. Las analíticas del aprendizaje pueden ayudar a liberar al alumno de este “confinamiento educativo”, pero de esto ya hablaré en otra entrada.

El que todo lo ve

Cada alumno genera muchísimas interacciones en dependencia de la herramienta y dispositivo que utilice. Por lo tanto, en cada una de ellas se generan datos educativos de distinta índole. Entre ellos se encuentran la fecha de interacción, en qué actividad o recurso se ha interactuado, con qué dispositivo, qué sistema operativo está usando o cualquier otro dato que se crea necesario para ofrecer analíticas a los profesores. Y no solo se recolectan datos de uso de la herramienta, también datos más íntimos y personales como género, localización e incluso orientación religiosa. Estos datos los ofrece la herramienta, que es la que está programada para capturarlos, procesarlos y ponerlos a disposición para su análisis.

Esto significa que cada profesor tiene disponibles todas las interacciones de los alumnos y datos complementarios. En consecuencia, estamos en un contexto exponencial, donde la limitación está en el ancho de banda. Disponemos de muchos tipos de herramientas según fines educativos. Unas sirven para evaluar, las otras para tomar notas, unas para crear contenidos, otras para consumirlos… Y todas ellas generan logs de las interacciones. Con tantas interacciones y datos educativos de los alumnos el profesor puede saber perfectamente qué han hecho estos desde que empiezan a usar las herramientas. A esto es lo que le llamo yo Small Data Learning Analytics, un concepto que define un espacio y tiempo limitados cuyos datos describen el comportamiento de individuos específicos sin entrar en patrones extraídos de comportamientos globales. Pero esto también es algo de lo que daría mucho que hablar y lo haré en otra entrada.

En definitiva, el profesor se convierte en un ente que todo lo ve más allá de la relación física con el alumno dentro del aula presencial. En este entorno de monitorización digital, el profesor se convierte en un Big Brother aka Big Teacher.

Big Teacher

El concepto de Big Teacher esconde distintas cuestiones que convienen comentar. En primer lugar para concienciar de lo que significa educar con datos educativos. En segundo lugar para aclarar conceptos y situaciones, puesto que hay muchos flecos que pueden llevar a confusión.

Una de las cuestiones a tener en cuenta es dónde se almacenan estos datos educativos. El uso de herramientas con analítica implica la generación de datos educativos y sensibles. La sensibilidad radica en la capacidad de identificación de los alumnos y en los propios datos en sí (género, religión, político…). Lo último que se quiere es tener datos de alumnos identificables esparcidos por el engranaje virtual de internet y entre distintos centros de datos gestionados a saber por quién y por dónde están.

Aunque se diera el caso que los datos estén despersonalizados las entidades que disponen de los mismos van a ser capaces de extraer conclusiones muy útiles para sus directrices económicas. En ningún caso tenemos ánimos de llevar estas empresas a la bancarrota, pues nos ayudan en nuestro rol como profesores. Igualmente, es importante tener claro qué es lo que van a hacer con los datos. Aquí la RGPD juega un papel fundamental puesto que es la ley la que regula el tratamiento de estos datos. Entre otros aspectos, debe clarificarse quién es el que tratará los datos, a qué departamentos se traspasará información y qué información será.

El uso que se le de a estos datos puede violar ciertas normas éticas, sociales e incluso político-legales. Una es que utilicen los datos para mejorar el servicio a quien lo use, sea por ejemplo elaborar mejores analíticas para que los profesores y alumnos tomen decisiones. Otra es que utilicen datos para mejorar su competencia mercantil, cediéndolos a terceros o incluso para tomar decisiones estratégicas que no beneficien más que a la propia empresa y vayan en detrimento del profesorado/alumnado.

Ser un Big Teacher es un rol que conlleva responsabilidad digital y compromiso con la privacidad de los datos de los alumnos. De la misma manera que nos interesamos para que aprendan también debemos interesarnos por su privacidad y tratamiento de sus datos educativos.

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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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