Un libro coordinado por el profesor Daniel Amo ahonda en el aprovechamiento del Big&Small Data en Educación a través de 32 experiencias docentes en aulas españolas y de Latinoamérica
El experto predice un boom de Learning Analytics entre el profesorado español en pocos años y anima a los docentes a que vayan formándose en ello
“Edulíticas” es el nombre que el profesor Daniel Amo Filvà acuñó cuando decidió sumergirse en la Analítica del Aprendizaje. Así llamó a un blog en el que fue divulgando todas las investigaciones que ha realizado sobre Learning Analytics y que le han llevado a convertirse en la mayor autoridad en España en eso mismo.
El Learning Analytics no es otra cosa que el análisis y el aprovechamiento de los datos locales y masivos que genera el alumnado en sus tareas escolares y actividades de aprendizaje mediadas por la tecnología digital.
“La tecnificación de la educación ha democratizado conseguir datos y transformarlos en acciones”, sintetiza Daniel Amo en la introducción del libro Analítica del aprendizaje: 30 experiencias con datos en el aula.
El libro ‘Analítica del Aprendizaje: 30 experiencias con datos en el aula’ ha sido coordinado y editado por el profesor Daniel Amo.
Ésta es la segunda obra que este profesor de la Universidad de Ramon Llull publica sobre Big Data en Educación.
Tras un primer libro más teórico y técnico junto a Raúl Santiago (Learning Analytics: la narración del aprendizaje con datos), en su última publicación el experto ha querido facilitar a los docentes el interés y el acceso al Learning Analytics y al llamado Just in time teaching a través de su aplicación real en las aulas españolas y alguna otra de Latinoamérica.
Con las 32 experiencias que ha conseguido recopilar, y que están escritas por los profesores y profesoras que las han llevado a cabo, Daniel Amo quiere “hacer ver a los docentes que no es tan difícil” y “animarlos a ponerse a ello porque, en unos años, esto va a ser una tendencia general”.
Amo Filvà está convencido de que “pronto va a haber un boom de analítica del aprendizaje en el que todo el mundo va a querer formarse”.
Por ello, en estos momentos en los que se habla de la competencia digital docente como absolutamente necesaria, Daniel Amo recuerda que «la alfabetización en datos entendida como una competencia es esencial para poder aprovechar la oportunidad» que éstos dan a profesores y alumnos. En definitiva, dice, se trata de usar las matemáticas en el aula para mejorar el contexto educativo».
Ésta es una de las ilustraciones con las que el profesor Miguel Ángel Azorín ilustra en el libro su aplicación del análisis de datos con sus alumnos.
En respuesta a ese previsible boom de analítica del aprendizaje que adelanta el profesor Amo, su recopilación de experiencias tiene el foco puesto en el uso seguro y responsable de los datos generados por los alumnos. “Conlleva una gran responsabilidad y ética que implica conocer y reconocer los distintos puntos positivos y negativos de la analítica del aprendizaje”, advierte el autor, que llama a no desaprovechar por ello el “potencial enorme” de los datos para mejorar la práctica docente y el aprendizaje de los estudiantes.
Si sabes de un día para otro, o en el momento mismo de hacer un ejercicio en clase, dónde se atasca la mayoría, quiénes se atascan, qué interesa a la mayoría, qué hacen más rápido, qué hacen más despacio, y por qué, “puedes ahorrarte muchos discursos y explicaciones poco eficaces, puedes optimizar tu trabajo y el tiempo en el aula”.
En resumen: “Educación es comunicación. Si tienes datos para comunicar mejor, mejor comunicas”.
¿Datos?, ¿qué datos?
En las primeras páginas del libro Daniel Amo hace una acotación necesaria:
La analítica del aprendizaje «no es estadística, no es Machine Learning, no es clasificación».
Asimismo define lo que deben ser «datos educativos para el profesorado»: «Datos relevantes en relación a una casuística ligada a un alumno en concreto; datos de grupo aula extraídos de las interacciones de los alumnos, y datos resultados de evaluaciones (de herramientas tecnológicas)».
También explica la importancia de conocer las diferentes aplicaciones del Learning Analytics según la materia, el alumnado y la tecnología empleada.
“Se requieren modelos, marcos o técnicas que expliquen qué elementos se necesitan para utilizar los datos de forma que se incremente nuestra comprensión de lo que pasa en una experiencia educativa y se pueda mejorar”, explica el profesor en la introducción. “Pero dado el fuerte componente de contextualización, es igualmente importante saber cómo se han desplegado técnicas de analítica del aprendizaje en contextos concretos, cómo se integran con otros elementos de un diseño de aprendizaje, y cómo estos últimos informan los procesos de análisis”.
Calificaciones de una tarea de Sociales en la herramienta Edpuzzle que muestra el profesor Antonio Bernabéu en el libro sobre Analítica del Aprendizaje.
Por ejemplo, el profesor Iñaki Fernández utiliza los datos para medir la «ganancia de aprendizaje», es decir la diferencia entre lo que los alumnos sabían de un tema antes de darlo en clase y después.
ABP, Gamificación, Inteligencias Múltiples… La casuística es variada y responde a necesidades, objetivos e inquietudes diferentes, tal y como se encargan de explicar los docentes.
Sólo es el principio
Y al igual que en otros ámbitos de la sociedad y de la economía, el análisis de datos aplicado a la enseñanza también tiene un largo recorrido por delante.
“Ahora estamos en un primer nivel de uso de los datos de aprendizaje”, explica. “De momento, las experiencias demuestran que podemos mejorar los estándares de aprendizaje y su evolución, pero los datos pueden ayudarnos a transformar muchas más cosas relacionadas con la calidad del aprendizaje, la actitud del alumnado…”
Ese presente que ha empezado a abrir camino al futuro es el que nos muestra Daniel Amo en el libro.
El experto también investiga y prepara una publicación sobre cómo tratar en Moodle todo el torrente de datos que genera en la enseñanza y el aprendizaje online.
