Por Redacción Blink EdTech

El almacenamiento de datos masivos puede permitir que los docentes puedan identificar patrones en la forma de aprendizaje de cada clase o cada alumno y que puedan adaptar los contenidos y la metodología  a cada caso. Es lo que se conoce como el Aprendizaje Adaptativo. 

¿Qué es el Big Data?

El Big Data es un término que desde hace un tiempo escuchamos continuamente y que se presenta como la panacea en la gestión de prácticamente cualquier campo. En la educación lo podría ser, aunque todavía queda camino por recorrer.

La definición genérica de Big Data podría ser, el almacenamiento masivo de datos de una determinada actividad y su estudio en búsqueda de patrones que puedan predecir comportamientos futuros.

El Big Data se ocupa del almacenamiento masivo de datos de una determinada actividad y su estudio en búsqueda de patrones que puedan ayudar a predecir comportamientos futuros

¿Cómo puede el Big Data ayudar a la educación?

El Big Data puede tener una enorme repercusión en la educación, la clave está en ser capaces de determinar que variables de todas las que la tecnología puede ofrecer, son necesarias analizar para mejorar los aspectos que queremos mejorar.

El proceso comienza cuando se recogen los datos, después hay que categorizarlos y estudiarlos para establecer parámetros de comportamiento que nos ayuden a predecir que puede ocurrir en el futuro para poder adelantarnos.

Un ejemplo: sabemos por el estudio previo de datos que si un alumno saca entre un 4 y un 6 en sus tres primeros exámenes de Química hay una alta probabilidad de que suspenda el cuarto, este patrón que se ha observado en el pasado, ayudará a reforzar la preparación de ese grupo de alumnos para el siguiente examen.

Ventajas del Big Data para Editoriales

A través del análisis del uso de su contenido: actividades, libros, recursos…las editoriales podrán saber que contenidos han sido mejor o peor entendidos por las veces que han pasado por un tema o lo que han tardado en resolver los ejercicios correctamente.

O por ejemplo, si existe una correlación en los temas, cuando muchos alumnos han tenido que volver al tema 5 mientras estudian el 11…estos son solo ejemplos de lo que el Big data puede hacer por las editoriales, con el objetivo final de hacer contenidos más eficientes para los colegios.

Big Data en la educación del colegio y también en casa

Una vez más, con ejemplos es cómo mejor podemos ilustrar el alcance de lo que la recogida masiva de datos es capaz de dar:

¿Cuánto tiempo ha tardado un alumno en realizar un ejercicio? ¿Cuál es la media de errores de la clase antes de responder a un problema correctamente? ¿Cuáles eran los problemas de un alumno en Física en antes de cambiar de colegio? ¿Tienen más problemas para las matemáticas los mismos alumnos que van peor en Física?

El límite está en las personas y no en las máquinas, por lo que se hace fundamental priorizar el análisis de lo que queremos solucionar primero y más importante definir las variables adecuadas para conseguirlo.

El límite de lo que se podría analizar está en las personas y no en las máquinas, por lo que se hace fundamental priorizar el análisis de lo que queremos solucionar primero y más importante, definir las variables adecuadas para conseguirlo

Un profesor por ejemplo, puede ver si un alumno tarda muy poco tiempo en responder a las preguntas en un examen y que lo hace de forma errónea. Si este patrón se repite, se podría llegar a deducir que el alumno podría tener algún problema de hiperactividad, ya que se precipita en exceso y con resultado adverso.

Llegados a este punto, el Big Data puede reconocer patrones individuales y convertirse en una herramienta muy útil para un modelo de Aprendizaje Adaptativo.

Aprendizaje Adaptativo

El Aprendizaje Adaptativo parte de una premisa muy clara, no todos los alumnos aprenden de la misma forma. Un mismo contenido puede resultar difícil, fácil, aburrido o interesante según el alumno.

Hasta hoy, la tendencia era tratar a todos los alumnos de una forma muy similar, compartiendo el mismo contenido. Pero gracias a la tecnología y a la recopilación de datos ya es posible determinar características propias de cada alumno y avanzar hacia una educación más personalizada con el objetivo de evitar que un alumno se sienta por delante o por detrás de la clase y evitar de esta forma que entre en la desmotivación.

No todos los alumnos de una clase aprenden de la misma forma, adaptarse lo máximo posible a cada caso puede hacer que ningún alumno se sienta desmotivado por la falta de retos o perdido en la materia y por tanto desmotivado

La tecnología, el Big Data y el correcto análisis de los profesionales son las herramientas que van a permitir definir estos patrones en el aprendizaje.

En Blinklearning estamos trabajando para ofrecer a los educadores y editoriales datos relevantes que ayuden a detectar campos de mejora tanto en los contenidos editoriales como en los modelos de aprendizaje, con el objetivo de que ningún alumno se sienta desmotivado por la falta de personalización de la educación.

Para entender más la dimensión del Big Data recomendamos el visionado de este vídeo de Kenneth Cukier, uno de los mayores expertos en la materia:


Referencias


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