“La tecnología ha llegado para quedarse”, el “big data, también”. Hoy en día vienen tomando mucha fuerza los conceptos de Learning Analytics, Minería de Datos, Blockchain, IA, Aprendizaje automático, Internet de las cosas, Cloud computing, Machine Learning, Aprendizaje adaptativo y Big data; y según Oracle [1] este último concepto se ha ampliado, con nuevos términos como lago de datos, una base de datos, almacén de datos; que la pandemia ha fortalecido en diferentes sectores económicos y de educación a través del teletrabajo.
Pero ¿qué es el big data? Un concepto de moda que, desde la década del 90, popularizó el informático americano John Mashey [2], aunque hay algunos [3] que sostienen que tuvo su origen mucho antes, considerando a Alan Turing como pionero [4] del “Big Data”; y que se refiere al procesamiento y análisis de un gran volumen de datos.
¿De cuántos datos estamos hablando? Sólo para tener una idea: Según internet live stats “Google ahora procesa más de 40.000 consultas de búsqueda por segundo en promedio lo que se traduce en más de 3.5 mil millones de búsquedas por día y 1.2 billones de búsquedas por año en todo el mundo”. Un dato más, según el informe Data never Sleeps (Los datos nunca duermen 8.0), elaborado por el sistema operativo basado en la nube Domo, en Internet se crean más de 2,5 billones de bytes de datos, y sigue en aumento. Te invito a revisar la infografía [5] creada por Domo.
¿Y cómo se da este concepto de Big Data en educación? El Big Data está representado por todas las actividades de aprendizaje, las calificaciones que obtienen en sus exámenes y tareas, el número de ejercicios y/o problemas matemáticos que realizan, el número de intervenciones en clase, la asistencia a clases, la interacción del estudiante con otros estudiantes y con el entorno virtual, el número de estudiantes matriculados, el número de estudiantes que han tenido que dejar la escuela, el número de estudiantes que han tenido que trasladarse de instituciones educativas privadas a públicas. En suma, todas las actividades que representen datos.
¿Qué hacemos con una “educación basada en datos”? Hoy se habla de “datificar la educación”, es decir, recopilar la información educativa (expresada en datos) usando para ello herramientas tecnológicas. Aquí entraría una nueva disciplina llamada learning analytics (analíticas de aprendizaje), que se ocuparía de analizar e interpretar esos datos, con la intención de mejorar los procesos educativos de la institución. Esto involucra, al modelo pedagógico, los desempeños de logro y competencias de los estudiantes y las prácticas educativas de los docentes.
¿Por dónde empezar a usar el big data en el aprendizaje? De acuerdo con Nitu, M. et al (2018), en el desarrollo de herramientas de analíticas de aprendizaje en el aula, están presentes cuatro niveles de análisis:
Descriptivo: ¿Qué ocurrió? Por ejemplo, analizar datos cobre ¿Qué desempeños y competencias han logrado los estudiantes y cuáles no?
Diagnóstico: ¿Por qué ocurrió? Por ejemplo, ¿Por qué en la asignatura de Matemática, obtuvo un desempeño bajo en la competencia de resuelve problemas de cantidad y logro destacado en la competencia de resuelve problemas de gestión de datos e incertidumbre?
Predictivo: ¿Qué ocurrirá? Por ejemplo, ¿el estudiante obtendrá mejores resultados en su aprendizaje si se implementara el enfoque de flipped learning en el aula?
Prescriptivo: ¿Cómo se puede mejorar? Por ejemplo: ¿Cómo se puede lograr un resultado de aprendizaje, usando los niveles anteriores?
Figura: Niveles del learning analytics
Fuente: Learning Analytics in an e-Testing Application: Premises and Conceptual Modelling
¿Existen organizaciones que se encargan de estudiar el big data en la educación? En la actualidad hay dos organizaciones que se encargan de investigar sobre big data en educación: EDM (Educational Data Mining) y LAK (Learning Analytics Research).
En base a toda esta información, surge la pregunta para seguir reflexionando: ¿Qué habilidades debe tener el docente para usar las analíticas de aprendizaje?
Referencias bibliográficas
Internet Live Stats (s.f). Estadísticas de búsqueda de Google [Artículo web]. Recuperado de https://www.internetlivestats.com/google-search-statistics/#google_vignette.
Oracle (s.f). ¿Qué es el big data? [Artículo web]. Recuperado de https://www.oracle.com/es/big-data/what-is-big-data/.
Oracle (s.f). What’s the difference between a data lake, database, and a data warehouse? [Artículo web]. Recuperado de https://www.oracle.com/lad/a/ocom/docs/database/difference-between-data-lake-data-warehouse.pdf?source=:ad:pas:go:dg:a_lad:71700000084106481-58700007129450942-p64144958151:RC_LAMK200526P00014C0001:DataManagementPAN.
Usenix (1999). Big Data and the Next Wave of InfraStress Problems, Solutions, Opportunities [Artículo web]. Recuperado de https://www.usenix.org/conference/1999-usenix-annual-technical-conference/big-data-and-next-wave-infrastress-problems.
Nitu, M., Dascalu, M., Lazarou, E., Trifan, E. (2018). The 14th International Scientific Conference eLearning and Software for Education. Learning Analytics in an e-Testing Application: Premises and Conceptual Modelling. Bucharest, April 19-20, 2018 10.12753/2066-026X-18-103 [Artículo]. Recuperado de https://www.researchgate.net/publication/324594551_LEARNING_ANALYTICS_IN_AN_ETESTING_APPLICATION_PREMISES_AND_CONCEPTUAL_MODELLING
[1] Oracle (s.f). What’s the difference between a data lake, database, and a data warehouse? [Artículo web]. Recuperado de https://www.oracle.com/lad/a/ocom/docs/database/difference-between-data-lake-data-warehouse.pdf?source=:ad:pas:go:dg:a_lad:71700000084106481-58700007129450942-p64144958151:RC_LAMK200526P00014C0001:DataManagementPAN [2] Usenix (1999). Big Data and the Next Wave of InfraStress Problems, Solutions, Opportunities [Artículo web]. Recuperado de https://www.usenix.org/conference/1999-usenix-annual-technical-conference/big-data-and-next-wave-infrastress-problems. [3] Oracle (s.f). ¿Qué es el big data? [Artículo web]. Recuperado de https://www.oracle.com/es/big-data/what-is-big-data/ [4] Ideas para tu empresa (2018). Big Data: Desde los inicios hasta hoy [Infografía]. Recuperado de https://ideasparatuempresa.vodafone.es/big-data-desde-los-inicios-hoy/. [5] Domo (2020). Data Never Sleeps 8.0. [Infografía]. Recuperado de https://www.domo.com/learn/infographic/data-never-sleeps-8.
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