Big Data: una posible revolución en educación (IV)

Qué podría hacer el Big Data

Hasta ahora, el trabajo con pequeñas cantidades de datos permitían teorizar sobre la existencia de unas pocas categorías según la dimensión de análisis: alumnado con aprendizaje profundo o superficial, alumnado con inteligencia fluida o cristalizada, alumnado de altas capacidades, etc. Sin embargo, ahora el Big Data puede identificar cientos o miles de tipos de alumnos.

campanadegauss
Fuente imagen: http://juligarka.blogspot.com/2016/07/la-centralidad-de-la-campana-de-gauss.html

 

Por otro lado, el Big Data se basa en probabilidades. Es cierto que hasta la fecha las probabilidades se utilizaban a partir de pequeñas cantidades de datos, tal vez unos pocos de miles en el mejor de los casos. Ahora se puede trabajar con miles y miles de datos de cientos de variables. El uso de las probabilidades pasa utlizarse para la estimación de parámetros, como era habitual, a la detección o identificacion. No obstante, en ningún caso debe olvidarse que se sigue trabajando con probabilidades.

En teoría, el Big Data permitiría identificar cierta estrategía o contenido que parecería que mejora el rendimiento de un alumno en concreto en el 90% de las ocasiones. Es decir, que de cada 100 alumnos de ese tipo específico, 90 de ello mejora con un tipo de concreto de estretegia o contenido formativo. Sin embargo, 10 de ellos no se benefician. Por tanto, el Big Data aportará mayor certidumbre para casos específicos pero no el 100% de garantías.

Además, es necesario tener claro también que el Big Data seguirá trabajando con correlaciones en la mayoría de las ocasiones. Aunque se utilicen técnicas de análisis causal con los datos masivos, la relación causal seguirá siendo más una interpretación del analista, una “ilusión óptica”, que una realidad. El Big Data permite mayor certeza al comprobar la aparición conjunta de dos o más fenómenos, pero de ahí a una atribución causal de unos eventos sobre otros dista todo un océano de dudas y de congeturas teóricas.

Todo esto puede tener consecuencias en el diseño curricular. Teóricamente, al reconocer de forma pormenorizada las características de un alumno en concreto se puede incluir en una categoría o tipología donde la homogeneidad de sus miembros es muy elevada. De esta forma, el sistema educativo puede diseñar un tipo de enseñanza adaptada específicamente a ese grupo concreto. Además, la utilización de las nuevas tecnologías permitirá gestionar adecuadamente todo este proceso. Dicho proceso incluye el aprendizaje del alumnado, su monitorización casi al minuto, así como la evaluación de los resultados parciales y finales, tanto del proceso de enseñanza-aprendizaje, como del propio sistema desarrollado.

Además, las nuevas tecnologías permiten que el alumnado tenga acceso a recursos educativos que no tiene porque estar cerca. Por ejemplo, pueden acceder a conferencias de reconocidos personajes, a la realización de tareas y ejercicios de cursos puestos en marcha por instituciones externas a su centro de enseñanza, enviar dichas actividades a personas o instituciones para que sean valoradas por personas agenas a su institución, hacerlas públicas para recibir retroalimentación por ciudadanos desconocidos, no implicados directamente en su formación, etc. Todo esto abre un campo enorme de posiblidades donde el docente, la escuela y el sistema educativo en general debe cambiar su rol, reorganizarse y readapatarse. El Big Data permite monitorizar todo este proceso, facilitando su evaluación y con ello, la toma de decisiones.

Dentro de este panorama, las universidades tienen un puesto de ventaja. Disponen de una cantidad de alumnado suficientemente grande como para poner en marcha sistema de gestion masivos de sus datos, facilitándoles así el proceso de reestructuación a nuevos sistemas formativos.

 

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