Big data y educación II

La sistematización de un gran volumen de recogida de datos supone un trabajo previo tan importante como complejo. En primer lugar, habría que plantear los objetivos de este Big data, es decir, en qué ámbitos de nuestro proyecto educativo creemos que nos puede ayudar a mejorar esta recogida de datos. Después de establecer estos objetivos, habría que definir los indicadores asociados a estos objetivos. Y, finalmente, habría que concretar los datos necesarios a recoger para asignar la información que requieren cada uno de los indicadores definidos.

Los datos recogidos tendrían muchas aplicaciones y, posiblemente, algunas de ellas todavía no podemos imaginarlas, pero de entrada, habrían dos grandes ámbitos a considerar: la detección precoz de dificultades de aprendizaje y la personalización del aprendizaje. Dos ámbitos estrechamente interrelacionados que pueden mejorar notablemente la experiencia educativa de nuestros alumnos.

Big data education

La detección precoz de dificultades de aprendizaje incluiría aquellas informaciones que pueden alertar de alumnos con un posible trastorno asociado al aprendizaje; de alumnos con áreas de conocimiento poco o mal logradas que convirtiéndose en una dificultad mayor curso tras curso; de alumnos con buenas capacidades pero con malos hábitos de trabajo, porque no los han necesitado hasta que los resultados no han empezado a ir mal; de alumnos con aspectos sociales y relacionales que directa o indirectamente afectan a su crecimiento personal y/o  a su aprendizaje; y todos aquellos indicadores que describen alumnos que por una razón u otra no están progresando de acuerdo con los niveles esperados.

En este sentido, un ejemplo sería un alumno que cada curso aprueba justo las matemáticas. Actualmente, con nuestros sistemas de información, podríamos concluir que es un alumno que aprueba matemáticas con dificultades y, haciendo una investigación exhaustiva en nuestra documentación digital, que suspende geometría. En ninguna parte queda registrado qué no ha entendido de la geometría y qué debería reforzar para no quedarse atrás. Quizás la geometría le cuesta porque tiene la lateralidad algo cruzada, pero en ninguna parte se habían cruzado datos al respecto, que valorasen la lateralidad desde la perspectiva de la educación física, la educación artística y la geometría y, por tanto, concluir esta dificultad específica de este alumno.

En nuestro próximo artículo Big data y educación III abordaremos las posibilidades de la personalización del aprendizaje gracias al Big data.

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