Big data in higher education

Big data Vs Test estandarizados: hacia la excelencia educativa

La utilización del Big Data por parte del mundo de la educación es muy reciente. De hecho, la utilización de herramientas como las de KLASSDATA puede parecer algo descabellado, algo que poco tiene que ver con la realidad: analizan los datos que un usuario genera en su interacción con el medio, con la plataforma de e-learning, con los contenidos, con otros usuarios y de forma anónima infiere valoraciones sobre dificultades de aprendizaje, diferenciación en cuanto al ritmo de aprendizaje… y todo ello trabajando sobre lo ya existente, sin tener que generar nuevos contenidos que harían muy costoso el necesario cambio de modelo.

En la práctica, este uso de herramientas de Big Data podría ser visto como un instrumento evolucionado de algo que ya se lleva tiempo utilizando en formación como son los test o pruebas estandarizadas, pruebas que tratan de fotografiar en un momento puntual una realidad imposible de controlar por la enorme variedad de factores influyentes: pruebas de selección, de rendimiento académico, de calidad del profesorado, de calidad de los centros e instituciones de formación, de calidad del sistema…

Este tipo de pruebas, cada vez con peor prensa, han sido instrumentos que han permitido a los sistemas educativos que conocemos perpetuarse lo que sin duda ha conducido a un total desfase entre los sistemas educativos y los laborales.

Los detractores de este tipo de pruebas, aluden por un lado a que por lo general se utilizan para cumplir con objetivos para los que normalmente no han sido construidas, y por otro que se diseñan desde una metodología para alcanzar objetivos evaluativos diferentes; con todo, apostillan que este tipo de pruebas no tienen en cuenta el conjunto de factores que se han de controlar en un proceso de educación, por lo que sus resultados ofrecen carencias difíciles de vencer a no ser que su uso sea únicamente una parte del proceso diagnóstico y no se tome como protagonista en una evaluación que ha de ser procesual más que final.

En realidad, en KLASSDATA pensamos que el problema radica no en las propios test sino en el uso que se ha hecho y se hace de ellos. Tomar los resultados de un test como elemento único de análisis y toma de decisiones incide directamente en no estar tomando las decisiones más acertadas, y de esto –como cualquier decisión en educación- nadie se muere pero si provoca trastornos en todos los miembros de la comunidad educativa, en especial en los formandos: desmotivación, desorientación, absentismo, fracaso, …

Como ya hemos comentado en otras entradas, el perfil de cada usuario, los diferentes ritmos de aprendizaje, por no hablar de las dificultades de aprendizaje,…, son aspectos que conviene medir al tiempo que el rendimiento académico para ayudar de forma eficiente y personalizada a cada sujeto en su proceso educativo.

La buena noticia es que las herramientas de KLASSDATA, ofrecen el soporte perfecto para garantizar un cambio de modelo.

Frente a fotos estáticas de momentos puntuales, las analíticas de aprendizaje nos permiten medir la evolución diaria de un formando en su interacción con la plataforma, con los contenidos, con las actividades que realiza de forma individual o grupal, con los test resueltos… con el objeto de medir su evolución y poder actuar de forma juiciosa durante el proceso formativo para poder atender cualquier desviación. Nos permiten recoger la actividad de un docente y valorar si sus intervenciones están teniendo los resultados esperados. Nos conducen a poder enjuiciar la calidad de la formación impartida por una escuela o centro de formación y todo ello minimizando el margen de error.

¿Quién se beneficiará del uso de estas herramientas? Fundamentalmente los formandos y docentes pero también las instituciones y las administraciones.

Sin lugar a dudas, las herramientas de KLASSDATA se convertirán en el aliado más potente de la comunidad educativa y las administraciones en el camino por alcanzar la excelencia.

Big data in education

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