Big data en educación

El big data está optimando la educación gracias a estrategias como la personalización de temarios y la aplicación a análisis del rendimiento académico. A finales del siglo XX la educación en un colegio de España, EE. UU. o Chile era muy parecida a lo que podía encontrarse en un aula de la Universidad de Bolonia en Italia en el año 1088 (nota: se considera la universidad más antigua del mundo).

De acuerdo, los temarios habían cambiado y el trívium y el quadrivium clásicos habían dado paso a una proliferación de asignaturas en torno a las ciencias y las letras, así como a la especialización en disciplinas en la universidad. Pero el formato del profesor, la pizarra y los pupitres no distaban mucho de un aula medieval. Aún quedaba por llegar la transformación digital y el big data aplicados a la educación.

Poco a poco, sin embargo, se fue introduciendo una revolución en términos de dispositivos o hardware: proyectores primero, luego ordenadores, después tabletas y pizarras digitales.

A continuación, llegó el boom de la educación en línea o e-learning, con canales en YouTube y otras plataformas. Hoy nos encontramos en una tercera fase: la era del big data y la inteligencia artificial aplicados a la educación.

Todo ello, confluye en una nueva generación de espacios de estudio: las aulas inteligentes. La creciente importancia de este enfoque ha cristalizado en un nuevo término que engloba todos esos avances tecnológicos: la edtech. Para este artículo nos centraremos en la aplicación del big data, que es una de las innovaciones más recientes.

¿Cómo se aplica el big data a la educación?

En entornos educativos, la aplicación del big data consiste en la creación de protocolos de recolección de datos de alumnos, la creación de bases de datos y el posterior análisis.

La recopilación de datos se conoce como Educational Data Mining (minería de datos educativos) y es una disciplina de la que se empezó a hablar a principios de siglo, con la primera conferencia internacional celebrada en el año 2008.

Los datos de los alumnos incluyen sus resultados académicos, pero también los tiempos de utilización de diversas herramientas, la velocidad de resolución de problemas, las fuentes que utilizan o las preguntas que más les cuesta responder. Es posible, incluso, medir el grado de aburrimiento del alumnado. Este tipo de herramientas permitirá al profesorado detectar con rapidez los alumnos que tienen (o van a tener) problemas y brindarles una atención personalizada.

Por supuesto, para que el uso del big data educativo sea eficiente, es preciso avanzar primero en la digitalización y el uso de dispositivos y programas informáticos, lo que sigue siendo una asignatura pendiente en muchos centros académicos. A modo de resumen, existen dos principales vertientes en la aplicación académica del big data:

Vertientes del big data educativo

1. A escala de centros, instituciones y organismos públicos: Permite obtener una instantánea de parámetros como el abandono escolar o la anticipación de posibles problemas conductuales. Estas bases de datos pueden incluir también el trasfondo socioeconómico de los estudiantes como factor de riesgo. Un ejemplo de ello sería el programa Course Signals que la Purdue University implementó de forma pionera en EE. UU. en el año 2007. De acuerdo con el centro, su software le ha permitido aumentar la retención de alumnos hasta un 21%.
2. A escala de profesores y cursos: Esta aplicación del big data gira en torno al trabajo cotidiano del profesorado, ya sea en educación presencial o en línea. Por así decirlo, se trata de una aplicación sobre el terreno que permite modular las decisiones educativas prácticamente en tiempo real.

Algunos beneficios (presentes y futuros)

El big data en la educación se encuentra aún en sus primeros compases. Por ahora, su mayor repercusión se está haciendo notar en el aprendizaje en línea. Por ejemplo, permite saber qué partes de los temarios generan más interés o qué duración es la óptima para cada lección se encuentra al alcance de un clic. Sin embargo, promete transformar profundamente la relación entre alumnos y profesores. Y, con un poco de suerte, facilitarle la vida a estos últimos.

En términos generales, los principales beneficios del big data aplicado a la educación son:

• Reducción de la tasa de abandono escolar al detectar factores de riesgo.
• Personalización de temarios y ritmos de aprendizaje.
• Reducción de la carga de trabajo docente.
• Optimización de la evaluación del rendimiento.
• Monitorización de alumnos en tiempo real.
• Desarrollo de planes de carrera en función de fortalezas y debilidades.

Ejemplos de software de big data aplicado a la educación

Existen ya numerosas herramientas de software analítico que permiten sacar partido a la ingente cantidad de datos generada en el contexto educativo. Además de resolver cuestiones generales como las que ya hemos abordado, se aplican en áreas concretas del aprendizaje.

1. La herramienta Sparx Maths es un software que combina big data y aprendizaje de máquinas para analizar de forma adaptativa las respuestas a más de 32 000 preguntas sobre matemáticas. En función de la trayectoria del alumno, se van planteando las preguntas óptimas para cubrir las lagunas detectadas. Knowre es otra herramienta con aplicaciones parecidas en el campo de las matemáticas.
2. BrightBytes es una herramienta de big data para educación primaria y secundaria que conjuga masas de datos anonimizados con datos de alumnos específicos. La plataforma cubre desde aspectos básicos como la asistencia a cuestiones como el aprendizaje emocional y social.
3. Tableau opta por un enfoque visual para representar los datos, de tal forma que los profesores pueden comprobar de un vistazo los alumnos que se quedan atrás, el rendimiento individual y la comparativa con otras escuelas e institutos de la región o el país.
4. Otra herramienta basada en el análisis de datos masivos es Blackboard. Este sistema se basa en la gamificación, es decir, el uso de técnicas y recursos procedentes de los juegos y los videojuegos para motivar al alumnado. Se trata de una plataforma de Learning Management Sofware (LMS o software de gestión del aprendizaje). Este software permite anticipar problemas en alumnos y mejorar la comunicación con los profesores.

Optimizar las carreras profesionales de los ciudadanos

En una sociedad donde la formación y el aprendizaje continuos son ya es una realidad, el big data está destinado a optimizar las carreras profesionales de los ciudadanos a lo largo de toda su vida. Teóricamente, alguien podría someter todos sus datos educativos a un análisis para detectar carencias o encontrar áreas de desarrollo académico de interés. La educación solo es uno de los muchos campos donde se están produciendo cambios sustanciales gracias a la aplicación del big data.