Learning analytics: los datos que revolucionan la educación

Definimos como learning analytics o analítica de aprendizaje al uso que se les da a los datos extraídos del ámbito educativo en modalidad virtual. Gracias a las prácticas de Big Data y a la inteligencia artificial, las instituciones educativas más adelantadas pueden recabar miles de datos significativos de los estudiantes para su posterior análisis. Las herramientas de la analítica de aprendizaje recopilan, reúnen y organizan los datos que se generan en las plataformas educativas en línea como los tests, el número de veces que un alumno ha revisado un mismo contenido, el tiempo que pasa cada uno realizando cierta actividad, el acceso a recursos educativos complementarios, etc.

Así pues, el objetivo del learning analytics es mejorar la enseñanza y el aprendizaje mediante el análisis de datos para comprender y optimizar el progreso formativos de los estudiantes implementando mejoras a partir del análisis de los datos, a partir del cual los docentes intentan sacar conclusiones esclarecedoras e identificar problemas para, después, intentar encontrarles una solución satisfactoria.

¿Cómo funciona el learning analytics?

Todo el proceso de la analítica de aprendizaje se lleva a cabo con herramientas de Big Data que son capaces de analizar y recabar grandes volúmenes de datos. Estas soluciones de software especializadas en el ámbito educativo procesan los datos que se van almacenando en data lakes y los transforman en información e indicadores relevantes para el docente mediante técnicas de aprendizaje automático.

Para que una institución educativa pueda implementar el learning analytics, es obligatorio que cuente con un entorno de aprendizaje virtual. Muchas escuelas y centros educativos llevan tiempo avanzado a pequeños pasos hacia la digitalización de las aulas, pero no todas llegan a incorporar la tecnología de forma total. Es por eso que antes de querer recurrir a la analítica de aprendizaje, los docentes deben asegurarse de que las tecnologías y actividades que imparten en clase están lo suficientemente digitalizadas como para poder extraer suficientes datos de ellas.

Así pues, te describimos cuál es el flujo que recorren los datos educativos en learning analytics:

• Recopilación de datos: Se recopilan datos relacionados con el proceso de aprendizaje, que pueden incluir resultados de exámenes, tiempos de acceso a materiales de estudio, interacciones en plataformas de aprendizaje en línea, entre otros.

• Procesamiento de datos: Los datos recopilados se procesan y se preparan para su análisis. Es decir, se limpian, se organizan en un formato adecuado y se transforman para su posterior análisis.

• Análisis de datos: Se aplican técnicas de análisis de datos con ayuda del machine learning para identificar patrones, tendencias y correlaciones significativas en los datos recopilados.

• Interpretación de resultados: Los resultados del análisis se interpretan para extraer conclusiones relevantes sobre el progreso de los estudiantes, los factores que influyen en su rendimiento y las posibles áreas de mejora.

• Acciones basadas en datos: A partir de las conclusiones obtenidas del análisis, se contemplan medidas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje. Algunas medidas pasan por evaluar el método de enseñanza, realizar intervenciones personalizadas para estudiantes con dificultades, modificar los contenidos educativos, entre otras acciones.

Ventajas del learning analytics

Es evidente que este análisis pormenorizado y automatizado de los datos que arrojan las propias acciones de los alumnos trae enormes ventajas tanto para los profesores y, por ende, para la propia experiencia educativa de los estudiantes. Para los estudiantes, una de las ventajas más evidentes radica en la posibilidad de recibir una educación más personalizada y adaptada a sus necesidades individuales. No todos los estudiantes tienen las mismas capacidades para todas las materias.

En la educación tradicional, se imparte un mismo contenido de la misma forma a todos los alumnos por igual, mientras que en la educación actual con el análisis de aprendizaje podemos diseñar soluciones eficientes y adecuadas para cada perfil de alumno. Gracias al análisis de datos, los educadores pueden identificar patrones de aprendizaje únicos en cada alumno, lo que les permite ofrecer un apoyo más específico y enfocado en áreas donde se necesite un refuerzo adicional. Es así como el learning analytics ayuda sobre todo a los alumnos más desaventajados y con dificultades de aprendizaje como la dislexia, la discalculia, entre otras condiciones.

Por otro lado, para los docentes, el learning analytics les proporciona una visión más detallada y certera del rendimiento de los estudiantes y de la eficacia de sus estrategias de enseñanza. Los entornos educativos virtuales recopilan sistemáticamente datos sobre las acciones y el progreso formativo de los alumnos, a partir de cuales los educadores pueden identificar qué enfoques pedagógicos ofrecen más frutos y qué puntos de la guía docente necesitan refuerzo o algún retoque. De esta forma, toman decisiones más acertadas que se basan en datos certeros, más allá de percepciones subjetivas, sobre cómo adaptar su enseñanza para satisfacer las necesidades de los estudiantes.

Learning analytics: una tecnología indispensable para la transformación digital de la educación

El learning analytics representa un avance tecnológico indudable e irreversible que debería generalizarse en el ámbito educativo debido a su capacidad para mejorar la calidad educativa y la eficacia de la enseñanza y el aprendizaje. Basándose en datos objetivos que ofrece el propio entorno virtual educativo del centro, los docentes pueden tomar decisiones más informadas y acertadas sobre cómo enseñar y motivar a cada uno de sus alumnos. Esta personalización es fundamental en un mundo donde los métodos de aprendizaje tradicionales, tan uniformes e inflexibles, no satisfacen del todo las necesidades individuales de todos los estudiantes, especialmente de los más desaventajados.

Además, el learning analytics es parte integral de la transformación digital en la educación, ya que aprovecha las tecnologías digitales y las herramientas de análisis de datos para optimizar los procesos de enseñanza y aprendizaje con el objetivo final de impulsar el rendimiento académico en alumnos y docentes. Es gracias a los datos y su análisis que las instituciones educativas pueden adaptarse mejor a las demandas de la sociedad actual, inmersa en un sinfín de avances tecnológicos ante los que el sector educativo no puede permanecer impasible.