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. 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...

¿Feminizar la tecnología mejoraría el mundo?

La tecnología piensa poco como las mujeres y en las mujeres. Sólo así se explica que los asistentes de voz tipo Siri, Google Now y similares identifiquen como situación de emergencia “estoy sufriendo un ataque al corazón”, pero ni siquiera entiendan la frase “he sido violada”. O que se fabrique un corazón artificial capaz de adaptarse al 86% de los tórax masculinos pero sólo al 20% de los femeninos. O que hasta el 2011 no se probaran los cinturones de seguridad de los coches con maniquíes femeninos a pesar de que las conductoras son un 47% más propensas a sufrir lesiones graves en los accidentes. Para poner fin a esta desatención que padece más de la mitad de la población hace tiempo que se reivindica la incorporación de más mujeres a las carreras de ingeniería y a los equipos de desarrollo tecnológico. Pero también surgen voces que consideran que lo importante no es tanto que haya muchas mujeres diseñando la tecnología como que la tecnología se feminice, es decir, que se desarrolle a partir de valores tradicionalmente considerados femeninos, como puede ser la empatía, el compromiso, la protección y el cuidado. De esta forma, dicen, no sólo se conseguiría que los estudios y empleos tecnológicos resultaran más atractivos para las mujeres, sino que también se contribuiría a mejorar el mundo. La sociedad actual está cada vez más fundamentada en la tecnología, pero también más preocupada por la responsabilidad social, la ética o los derechos de la Tierra, de modo que la ingeniería y la tecnología actual deben incorporar esos derechos colectivos y esa ética basada en el cuidado de los demás que se corresponden más con los valores considerados como femeninos que con los tradicionales argumentos racionalistas que se atribuyen a una ingeniería masculinizada. La ingeniería ha...

Particularidades del desarrollo para móviles

En esta entrada queremos hablaros de una de las salidas profesionales en la que la demanda laboral más ha crecido últimamente: el campo de la tecnología móvil. Como ya sabemos, la irrupción de la tecnología móvil, y más recientemente, los smartphones, ha desencadenado una revolución dentro de nuestra sociedad. Actualmente, interactuar con el móvil para comprar, jugar o consultar información se ha convertido en algo totalmente habitual. Además, la industria del móvil avanza de forma muy rápida, lo que hace que las empresas necesiten adaptarse rápidamente y tengan que definir estrategias específicas adaptadas al móvil para su marketing, publicidad, relación con los clientes, organización de procesos de gestión interna, etc. Todo esto hace que el desarrollo de apps para empresas esté en constante aumento y también que aparezcan nuevos negocios basados en aplicaciones para móviles. En esta entrada, haremos un breve repaso precisamente del mundo del desarrollo para móviles, una de las ramas de la tecnología móvil que más demanda de profesionales está generando. Lo primero que debemos tener presente es que el desarrollo de aplicaciones móviles tiene muchos puntos en común con el desarrollo de otros tipos de software, pero también tiene sus particularidades, entre las cuales podemos destacar: La industria evoluciona muy rápidamente (nuevos dispositivos, nuevas funcionalidades, sistemas operativos en constante evolución, etc.), por lo que hacer nuestra aplicación compatible con los dispositivos más antiguos y los más nuevos complica el desarrollo. El dispositivo tiene diferencias notables, como el tamaño reducido, la interacción táctil, la incorporación de sensores (acelerómetro, giroscopio), GPS, cámara, etc. Cuando se diseña deben tenerse en cuenta estas diferencias (haciendo botones más grandes, por...

¿Cómo son los científicos de datos? (y II)

En la primera parte de esta entrada, presentábamos las características y habilidades “duras” de un científico de datos: ¿qué hacen? ¿en qué clases de empresan trabajan? ¿qué tecnologías utilizan? Según Davenport y Patil, el científico de datos es una mezcla de hacker, científico, asesor de confianza y experto de negocio.  Los científicos de datos comparten también ciertos rasgos de la personalidad, del carácter. Gràfica: Gert Altman, Dominio Público, en Pixbay. Son críticos y curiosos. (Curiosos de curiosidad; a veces también son raros, pero no es necesario). Hacen preguntas, no se conforman con las respuestas, exploran bajo la superficie de las cosas y buscan todo el rato lo que los datos esconden. De todas las preguntas, hay una que consideran la más importante: ¿por qué? También por esto a veces pierden de vista el contexto organizativo, el problema de negocio que se trata de resolver y el grupo de trabajo en el que están integrados… No es gente muy social siempre. Les gusta el análisis y el detalle. Intelectualmente, la ciencia de los datos es un ejercicio de descomposición de un problema en piezas más pequeñas y el diablo está en los detalles. Son pacientes y perseverantes; piensan primero y actúan después. También por esto a veces les paraliza el análisis, son perfeccionistas, los datos nunca les parecen los suficientes o de suficiente calidad, el árbol no les deja ver el bosque… Pueden crear modelos y establecer predicciones. El talento analítico consiste también en clasificar y simplificar el volumen de datos, establecer patrones y elaborar pronósticos. También por ésto a veces son autosuficientes, encuentran sólo aquello que van a buscar y...

¿Cómo son los científicos de datos? (I)

Nuestro colega (y sin embargo amigo) Josep Curto lo decía hace algunos posts: “Big Data trata de dominar el dato para generar valor”. Inteligencia de negocio y Big Data tienen que ver con las tecnologías de almacenamiento y tratamiento de los datos, con técnicas y herramientas de análisis (lo que ya se llama la Ciencia de los Datos, ¿o es sólo estadística?), con un contexto organizativo que usa la información para tomar decisiones (empresas orientadas al dato) y con varias clases de profesionales: los ingenieros o tecnólogos de sistemas de datos, los científicos y analistas de datos, y los directivos y usuarios que trabajan necesariamente con datos. ¿Cómo son los profesionales orientados a los datos? Gráfica: Mushonz, CC BY-SA 4.0 Entre todos éstos, el mayor interés está ahora en los “científicos de datos”, los más buscados, los más difíciles de encontrar y los que más ganan. Los científicos de datos manejan el ciclo de gestión de los datos: entienden y ayudan a definir el problema y las necesidades de datos para resolverlo; buscan los datos y los preparan para su procesamiento; hacen el análisis mediante modelos y algoritmos y crean o mejoran los algoritmos existentes; presentan los datos de forma atractiva, comprensible y que permita tomar decisiones; y, finalmente, los almacenan y archivan de forma que permita su re-utilización. Los científicos de datos tienen que conocer e interactuar con los ingenieros informáticos que gestionan los almacenes de datos y el resto de las tecnologías de datos disponibles en la empresa. Los ingenieros proporcionan o ayudan al científico en el acceso a grandes conjuntos de datos y, cuando el científico...

Algunos problemas éticos del posicionamiento en interiores

Hace algunos meses hablamos del posicionamiento en interiores (aquí), más popularmente conocido por su nombre en inglés (posicionamiento indoor). Allí nos centrábamos en el posicionamiento basado en fingerprinting, ya que ése era el tema del simposio de que se hizo por aquellas fechas Barcelona. En esta entrada, hablaremos de un tema que salió en el simposio de Barcelona y que plantea algunos problemas que, a menudo, se olvidan cuando uno está inmerso en los objetivos técnicos: los problemas éticos y de privacidad. Si miráis en algún proveedor de mapas o ortofotos, veréis que, a menudo, hay zonas vacías o donde aparecen “nubes”, a pesar de estar el cielo despejado. Normalmente estas nubes se han puesto artificialmente para tapar instalaciones sensibles (sí, ya sabemos dónde están, pero al menos no se ve cómo están distribuidas por dentro).  Otras veces, hay países enteros que no están en el mapa (dejo a vuestra imaginación adivinar alguno). Este problema se presenta también en el posicionamiento en interiores. Lo primero que hay que tener en cuenta es que para conseguir la posición en un edificio es imprescindible disponer del plano del edificio o, al menos, de la planta del edificio donde queramos el posicionamiento. Además si lo que queremos es que los usuarios puedan orientarse y navegar por el edificio, tendrán que tener información del plano en el dispositivo que usen para ello (bueno, también se les podrían dar las indicaciones sin distribuirles el plano, al estilo de cómo guía Morpheo a Neo al principio de Matrix, pero no queda tan bonito). Este plano es relativamente fácil de conseguir en centros comerciales públicos, pero...