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Educación y big data
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El Big Data de los procesos de aprendizaje: la analítica del e-learning en grandes empresas

Si el Big Data son los datos de empresas, el Aprendizaje Analítico (Learning Analytics) / minería de datos educacional (Educational Data Mining, EDM) es al aprendizaje por medio de datos en el campo del aprendizaje. Vale la pena tenerlo presente en estos años ya que se está integrando en muchas de las nuevas plataformas de aprendizaje.

El Big Data de los procesos de aprendizaje: la analítica del e-learning en grandes empresas

 

¿Pero qué es en último término, el Aprendizaje Analítico?

Partiendo de que no existe una definición universal y unívoca, lo planteamos como un campo de investigación que tiene como objetivo predecir y asesorar sobre el aprendizaje, además del apoyo al docente para identificar las necesidades de aprendizaje de los estudiantes y mejorar las estrategias pedagógicas.

El análisis del aprendizaje trata de interpretar, medir y recopilar los datos que produce el alumnado en un entorno online y sobre su contexto de aprendizaje para la optimización de esos procesos de aprendizaje. Existe una relación con el campo de Minería de Datos Educacional (Educational Data Mining), estos dos campos se solapan y tienen métodos comunes en lo que significan a la hora de extraer información relevante a  través de los datos. La minería de datos educacional desarrolla y adapta métodos estadísticos de aprendizaje automático y estudia esos datos educativos generados tanto por estudiantes como por profesores. Mientras en la Analítica del aprendizaje se relaciona con aspectos pedagógicos y de mejora del aprendizaje. Estos campos los podemos ver en un gráfico:

What is learning analytics

El e-learning será fundamental en las grandes empresas

En próximos años el e-learning será fundamental para tener un control más exhaustivo de los entornos de aprendizaje y un ROI más profundo, debido a la combinación de parámetros que nos puede dar la mezcla de los datos extraídos.

Las fuentes de datos cada vez son más amplias en educación. En los primeros trabajos de minería de datos educacional (empezó a emerger sobre el año 2008) se llevaron a cabo sistemas tutoriales inteligentes y gran parte del análisis de aprendizaje comenzó en torno a e-learning y al aprendizaje social basados en la web.

El uso de la analítica en educación ha crecido en los últimos años por cuatro razones fundamentales: un aumento sustancial en la cantidad de datos educativos, una mejora en los formatos de los datos, los avances en la tecnología de procesamiento, y el incremento de la sofisticación de herramientas disponibles en cuantificación y visualización de los datos. Dependiendo el foco que se utilice, si es estrecho o amplio, puede ser aprendizaje analítico (Learning Analytics) o analítica de la Academia (Academic Analytics). Existen tres niveles de cobertura analítica:  hay un nivel macro, otro meso y el nivel micro.

El modelo analítico para el aprendizaje (y no sólo del aprendizaje) tiene 7 fases:

  1. a) Colección y adquisición de datos.
  2. b) Almacenamiento de estos datos. ¿Cómo debe hacerse ese almacenamiento?
  3. c) Un filtrado y limpieza de datos.
  4. d) Una capacidad de integración de los dataset.
  5. e) La parte más importante (o una de las más importantes). EL análisis de esos datos.
  6. f) La visualización de los datos con las herramientas más oportunas.
  7. g) Llegados a este punto se puede ver la problemática del aprendizaje, los fallos, los errores o incongruencias en la estructura. Ante esto hay una toma de decisiones para la mejora y podemos ver este bucle de los datos en el siguiente gráfico.

Analytics model

Ligado a los procesos de la analítica del aprendizaje, podemos ver en el siguiente gráfico adaptado de varios estudios empezando por la captura de los datos y acabando por el refinamiento.

Captura de los datos

Podemos concluir que la minería de datos educacional y el aprendizaje analítico son fuentes de innovación y desarrollo en el campo del e-learning. Se establece un nuevo paradigma de plataformas para el aprendizaje, de una pedagogía centrada en los datos y en la algorítmica posible para la mejora de resultados educativos tanto a nivel de aula/aprendizaje online, de la entidad académica y su administración.

Imagen: @NEC Corporation of America, distribuida con licencia Creative Commons BY-SA 2.0

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