El área de la analítica del aprendizaje ha tenido una trayectoria muy interesante en los últimos años. La adopción de tecnología en entornos de aprendizaje ha venido acompañada de una disponibilidad de datos sin precedentes. Esta presencia de Big Data no afecta solo a la educación, sino que está presente en muchas otras disciplinas -publicidad, ventas, diagnóstico médico, etc.- Esta ubiquidad de datos ha tenido efectos positivos y negativos en los entornos educativos. Ha sido positiva porque ha servido para que profesores, investigadores y profesionales involucrados en entornos educativos se planteen qué ventajas se pueden obtener del uso de estos datos. Pero a la vez ha incrementado el riesgo de asumir que el uso de datos en educación es similar a otros contextos. Si una plataforma de ventas online utiliza Big Data para identificar recomendaciones de otros productos para el cliente y estas recomendaciones son inadecuadas, no hay ningún tipo de consecuencia seria. No podemos decir lo mismo en los entornos educativos, donde los riesgos son más altos. Esta es una de las razones por las que el uso de la analítica del aprendizaje no ha evolucionado tan rápido como en otras disciplinas. Las preguntas que se intentan resolver, el análisis, los datos y las conclusiones son extremadamente dependientes del contexto. Esta contextualización es lo que hace que la analítica del aprendizaje plantee tantos desafíos.
La solución para estos retos es compleja. Se requieren modelos, marcos o técnicas que expliquen qué elementos se necesitan para utilizar los datos de forma que se incremente nuestra comprensión de lo que pasa en una experiencia educativa y se pueda mejorar. Pero dado el fuerte componente de contextualización, es igualmente importante saber cómo se han desplegado técnicas de analítica del aprendizaje en contextos concretos, cómo se integran con otros elementos de un diseño de aprendizaje, y cómo estos últimos informan los procesos de análisis. El contenido de este libro se sitúa precisamente en este espacio. Las descripciones incluidas en este volumen son ejemplos concretos que ofrecen una variedad muy amplia de cómo contextualizar el uso de datos. A lo largo del libro, el lector encontrará diferentes experiencias en contextos muy diversos que confirman lo importante que es posicionar el uso de datos con otros aspectos tales como participación del estudiante, gamification, uso de cuestionarios, compartición de resultados con los alumnos, aspectos éticos, etc. Esta variedad puede abrir el debate sobre cómo se define el uso de analíticas de aprendizaje, pero tal y como se muestra en este libro, el punto de foco debe ser cómo entender mejor una experiencia educativa para poder mejorarla, ya sea con el uso de datos o combinando tantos aspectos como los docentes y diseñadores consideren necesarios.
Para aquellos docentes que tengan curiosidad sobre cómo se pueden utilizar datos como una herramienta más de análisis y mejora de una experiencia de aprendizaje, “Analítica del aprendizaje: 30 experiencias con datos en el aula” ofrece una colección de escenarios y experiencias muy útiles para ilustrar esta fase de contextualización tan necesaria, pero a la vez tan compleja.
Abelardo Pardo
Catedrático y Dean: Academic en la División de Information Technology, Engineering and the Environment en la Universidad de South Australia. Desde 2001 sus actividades de investigación se han centrado en el uso de tecnología en entornos educativos, y más recientemente, en el uso de datos y analítica de aprendizaje para mejorar la calidad de las experiencias educativas. Abelardo es presidente electo de la Sociedad para la Investigación en Analítica del Aprendizaje (Society for Learning Analytics Research) y Senior Member de ACM (Association for Computing Machinery).
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