Learning Analytics: tecnología + know-how

En la actualidad, la mayoría de instituciones educativas, especialmente las universidades, utilizan entornos virtuales de aprendizaje en mayor o menor grado para dar soporte a diversas actividades relacionadas con el proceso de enseñanza-aprendizaje, así como para otras tareas administrativas (la matrícula, por ejemplo). En este escenario, los estudiantes y docentes se comunican y comparten recursos digitales mediante los espacios adecuados: foros, wikis, aulas virtuales, etc. Cada vez que un usuario accede a un servicio o recurso deja un rastro que resume dicho uso, siendo posible saber de quién se trata, a qué servicio o recurso accedió y en qué momento lo hizo.

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Toda esta interacción puede ser capturada y analizada posteriormente, con el objetivo de entender mejor el propio proceso de enseñanza-aprendizaje y, especialmente, el comportamiento de los estudiantes dentro del entorno virtual de aprendizaje. Es lo que se conoce como Learning Analytics, nombre propuesto por Long y Siemens en 2011, aún cuando anteriormente ya habían existido iniciativas similares bajo otros nombres.

El sistema educativo se trata de un escenario muy controlado, donde existe una planificación de antemano (calendario de actividades, recursos utilizados, mecanismos de evaluación, etc.) conocida y altamente organizada, pero con unos actores (principalmente los estudiantes) que no se ciñen exactamente al guión, por diferentes razones: la primera, la diversidad de perfiles y objetivos de cada estudiante; la segunda, la variabilidad en el tiempo, teniendo en cuenta que la educación es una combinación de acciones a corto, medio y largo plazo; la tercera, la existencia de factores externos no controlables por la institución educativa (p.e. una crisis económica); y cuarta, la dificultad de medir cuándo, dónde y qué aprende un estudiante, más allá de exámenes o trabajos. Incluso recogiendo los datos adecuados, el uso de Learning Analytics no puede predecir exactamente los resultados de un estudiante individual, pero sí identificar tendencias basadas en la experiencia.

Por lo tanto, es perfectamente posible plantearse preguntas a partir de los datos recogidos, con el objetivo de obtener respuestas que permitan afrontar mejor los diferentes retos presentes en la educación superior. Entre otros, reducir una elevada tasa de abandono, especialmente en los primeros cursos o semestres, o la personalización del proceso de aprendizaje, proporcionando un itinerario formativo y feedback adecuados a cada estudiante de acuerdo a su perfil y expectativas, mejorando su adquisición y desarrollo competencial. Los datos recogidos pueden aportar una nueva visión sobre problemas ya conocidos, siendo de alto valor estratégico para la institución.

Para ello, las instituciones educativas deben afrontar diferentes retos. El primero, de carácter más tecnológico, es acceder y organizar todos los datos disponibles, que pueden provenir de diferentes fuentes, en diferentes formatos y con una semántica compleja, sin interferir con los sistemas de información existentes. Esto puede ser conseguido mediante el uso de lo que se conoce como Learning Record Store (LRS), un sistema que recoge evidencias en un formato preestablecido, basado en la xAPI, una especificación (no estándar) para describir las acciones realizadas por los usuarios en un entorno virtual de aprendizaje. El objetivo es disponer de todos los datos en un formato conocido en un único punto de acceso, asegurando su completitud y calidad, mientras se asegura la privacidad mediante la anonimización de los mismos.

El segundo reto, de carácter más organizativo y ligado al escenario, es ser capaces de realizar las preguntas adecuadas, obtener los datos necesarios, construir los modelos de minería de datos y, finalmente, interpretar los resultados obtenidos, con el objetivo de realizar intervenciones que tengan efecto sobre algún aspecto del proceso de enseñanza-aprendizaje. Para ello es necesario disponer de un equipo multidisciplinar que conozca bien el dominio (en este caso, las particularidades de la educación superior), los procesos internos de la institución (incluyendo los sistemas de información y los datos que se recogen), las preguntas clave (tanto desde una perspectiva top-down, o institucional, como bottom-up, recogiendo necesidades de estudiantes y docentes) y, finalmente, expertos en minería de datos y visualización de información.

Este segundo punto es clave, dado que dicho equipo actúa como un think-tank operativo, convirtiendo evidencias en intervenciones educativas, generando durante el proceso un know-how que alimenta el propio proceso de mejora continua dentro de la institución. Según el modelo core/context de Geoffrey A. Moore, en el caso de una institución de educación superior online como la UOC, este equipo es uno de los valores clave del “core” de la institución, y puede ser una pieza crítica para la consecución de los objetivos relacionados con la actividad principal, es decir, proporcionar un servicio de calidad a los estudiantes y mantener una ventaja competitiva con respecto a otras instituciones educativas.

Julià Minguillón es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC. Sus ámbitos de conocimiento son el aprendizaje virtual (e-learning) y los recursos educativos abiertos. Es investigador del grupo LAIKA (Learning Analytics for Innovation and Knowledge Application in Higher Education) y fue responsable del área de Investigación Aplicada del eLearn Center.

Referencias

Long, P.; Siemens, G. (2011). “Penetrating the fog: analytics in learning and education”. Educause Review Online 46 (5): 31-40. http://er.educause.edu/articles/2011/9/penetrating-the-fog-analytics-in-learning-and-education

Minguillón, J.; Santanach, F.; Appel, M. C. (2016). “Using learning analytics to support applied research and innovation in higher education”. En: EUA 2016 Annual Conference, Galway, April 7th. http://hdl.handle.net/10609/47501

CC BY-NC-SA 4.0 Learning Analytics: tecnología + know-how por Profesor UOC está licenciado bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

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