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Diego Alonso Gómez Aguilar
Analítica en la educación 89 Fig. 5. Modelo de referencia para la analítica del aprendizaje, modificado de (Chatti et al., 2012).
El objetivo de la analítica del aprendizaje es permitir que los profesores y los centros educativos adapten las oportunidades educativas al nivel de las necesidades y capacidades de cada estudiante de la manera más rápida posible. La promesa de la analítica del aprendizaje es la de aprovechar el poder de los avances en la minería de datos, la interpretación y modelado para mejorar la comprensión de la enseñanza y el aprendizaje, y para adaptar la educación individualmente a los estudiantes con una mayor eficacia.
Todavía en sus primeras etapas, el análisis del aprendizaje responde a las peticiones de responsabilidad en los campus y su objetivo es aprovechar la gran cantidad de datos producidos por los estudiantes en las actividades académicas. Estos análisis se basan de forma intensa en la teoría del aprendizaje y prestan mucha atención a los elementos de la enseñanza en el momento de la participación online (Ferguson & Buckingham Shum, 2012b).
Los enfoques de la analítica que pueden ser clasificados de esta manera incluyen intrínsecamente formas de analítica social: analítica de las redes sociales y analíticas del discurso (De Liddo, Buckingham Shum, Quinto, Bachler, & Cannavacciuolo, 2011; Ferguson & Buckingham Shum, 2011).
La analítica del discurso es un añadido al conjunto de herramientas de la analítica del aprendizaje relativamente reciente, sin embargo, se basa en un amplio trabajo previo en áreas como diálogo exploratorio (del inglés, Exploratory Dialog) (Ferguson & Buckingham Shum, 2011; Littleton &
Whitelock, 2005; Mercer, 2000; Mercer & Wegerif, 1999) el análisis semántico latente (del inglés, Latent Semantic Analysis) (Thomas K.
Landauer, Peter W. Foltz, & Darrell Laham, 1998; T. K. Landauer, P. W.
Foltz, & D. Laham, 1998) y la argumentación asistida por ordenador (del inglés, Computer Supported Argumentation) (Rider & Thomason, 2008).
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Los modelos se crean en algún punto en el tiempo para realizar analíticas o sistemas de predicción y apoyo al proceso de enseñanza y aprendizaje;
pero, dado que las maneras en que la transmisión de la información en la educación se han estado manteniendo en cambios constantes tanto en género como en número y, por tanto, son cambiantes los factores que influyen en los modelos de predicción y por ende, es importante a la hora de la toma de decisiones que un estudiante/profesor o administrador puede y/o debe decidir que el modelo es inexacto en el momento presente y tomar una acción no justificada por los modelos analíticos que se utilizan.
Esta circunstancia se debe permitir, pero también se deben registrar dichas circunstancias para tenerse en cuenta en los modelos nuevos o para mejorarlos.
Para M. Brown (2012) la recolección, la estandarización y el modelado de datos son solo una parte de cualquier sistema de producción, para el análisis y los datos derivados de una analítica se necesitan presentar a los usuarios de una manera eficaz y viable. Visualización y presentación de informes son los elementos que hacen la inteligencia del LA verdaderamente viables, ya que hacen visibles los patrones en los datos.
Esto permite a instructores, asesores y estudiantes tomar las medidas adecuadas. Algunas de las disciplinas que contribuyen a la visualización son el diseño gráfico y la visualización de la información, la cartografía, la informática, la psicología y la estadística (M. Brown, 2012).
Para los educadores y los investigadores, las analíticas del aprendizaje han sido cruciales para obtener una mayor evidencia acerca de la interacción de los estudiantes con textos online y materiales de enseñanza informatizados.
Los estudiantes están empezando a experimentar los beneficios de las analíticas del aprendizaje en la medida que se involucran en plataformas que utilizan datos específicos suyos para desarrollar sistemas alineados con sus necesidades de aprendizaje.
Una vez descrita la analítica del aprendizaje, así como la analítica académica es importante mencionar, dado lo expuesto en la Tabla 2, que esta multiplicidad de definiciones no debe ser tomada como recurso o alternativa para indicar un campo de confusión, sino más bien se propone con la intención de indicar la riqueza del dominio y la multiplicidad de enfoques a la misma. Ferguson proporciona una guía muy legible para el desarrollo del campo y su terminología. El propósito es útil también en la agrupación y discusión de la analítica. Ferguson (2012) propone la siguiente agrupación de la analítica dependiendo del propósito de esta:
• LA se centra principalmente en el reto de la educación: ¿cómo optimizar las oportunidades de aprendizaje en línea?
• AA y AcA se centran en el desafío político/económico: ¿cómo se puede mejorar sustancialmente las oportunidades de aprendizaje y los resultados educativos a nivel nacional o internacional?
• EDM se centra principalmente en el desafío técnico: ¿cómo se puede extraer valor de estos grandes conjuntos de datos relacionados con el aprendizaje?
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A pesar de esta diversidad en la nomenclatura, Van Barneveld et al. (2012), define un marco de trabajo (del inglés, framework):
We acknowledge that, functionally, different analytics are intended to work as a cohesive and integrated whole that serves the needs of the academy at a variety of levels.
Existe una frontera difusa de las definiciones entre estos grupos, pero ha habido varios intentos para eliminar la ambigüedad de los campos. Long and Siemens (2011) se centraron en los significados actuales y futuros, distinguiendo entre la analítica del aprendizaje -que beneficia a los estudiantes y profesores, y se centran en el nivel de los cursos y del departamento- y la analítica académica -que benefician a los donantes/financiadores, los administradores y la comercialización a nivel institucional; financiadores y administradores a nivel regional, y los gobiernos y las autoridades educativas de internacional- (ver Tabla 3).
En este mismo sentido Baepler and Murdoch (2010) examinaron las diferencias entre la minería de datos, el análisis académico y la auditoría de los sistemas institucionales. Educause, que ha desarrollado sus definiciones de analítica durante varios años, ha tenido una visión más a largo plazo, para establecer un panorama más amplio de la terminología y destacar la variedad de definiciones que han surgido en la última década (Van Barneveld et al., 2012) (ver la Tabla 2).!
En la Tabla 3 se muestra una discriminación entre la analítica del aprendizaje y la analítica académica, así como sus similitudes, y se presenta, incluso, sus principales beneficiarios. A diferencia de la AA, que utiliza los datos recogidos para tomar decisiones a nivel institucional, el objetivo de la LA es el uso eficaz de estos datos con el fin de tener un impacto directo en los estudiantes.
Tabla 3. Analítica del aprendizaje y analítica académica - Enfoque de las actividades analíticas y de los beneficiarios. Modificado de (Long & Siemens, 2011).
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A nivel individual, la LA puede apoyar la reflexión de los procesos de aprendizaje y ofrecer información personalizada sobre los progresos del estudiante (Govaerts et al., 2012; Govaerts et al., 2010). En el plano institucional, la LA puede mejorar los procesos de seguimiento y sugerir intervenciones o actividades para los estudiantes en particular. Sin embargo, se debe tener cuidado de no confundir los objetivos y las partes interesadas en el diseño de un proceso de la LA y no dejar que, por ejemplo, las consideraciones económicas y de la eficiencia en el plano institucional dicten estrategias pedagógicas, ya que esto posiblemente conduzca a la industrialización en lugar de personalización.
Con respecto al tercer elemento de la agrupación de Ferguson (2012), la minería de datos para la educación, este la coloca al mismo nivel de LA y de AA y se describe en la siguiente sección.