Por María Martínez Felipe

Profesora de Educación, Métodos de Investigación y Evaluación, Universidad Pontificia Comillas. 

El término Analytics se asocia con el desarrollo de distintas disciplinas, entre ellas, la Educación, a través de la transformación de los datos en información útil para revelar tendencias y métricas en un contexto concreto.

El origen del análisis de aprendizaje (Learning Analytics) está estrechamente vinculado con el paulatino proceso de digitalización que se ha venido produciendo en la educación en los últimos años, ya sea con la incorporación de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) en los programas académicos como en la propia integración del uso de dispositivos en el aprendizaje y el desarrollo de plataformas educativas, que han cambiado las coordenadas Espacio-Tiempo en Educación.

La IA es una realidad que ha venido para quedarse. En Educación no podemos quedarnos al margen, ya que, en tiempos de cambio, quien no se mueve acompasado con la realidad, queda atrás.

La cuestión que cabe preguntarse es: “¿En qué me pueden ayudar las Analythics a mí como docente?” En este post se pretenden enumerar algunas ideas:

• Nos ofrece un análisis descriptivo: a través de datos históricos que podemos recopilar fácilmente se pueden identificar tendencias de aprendizaje de los propios alumnos, tendencias de éxito o fracaso tanto en el aprendizaje como en la docencia, entre otros. [Ej.: en base al Calificador de notas de Moodle puedo identificar qué alumnos están “descolgados” de la asignatura, quiénes es probable que puedan optar a Matrícula de honor, qué tareas han suspendido casi todo el grupo, etc.].
• Nos permite realizar un diagnóstico para explorar las razones que hay detrás de los resultados esperados, pero sobre todo los inesperados. [Ej.: Determinadas actividades (test, ensayos, tareas…) funcionan mejor que otras con uno contenido concreto].
• Nos ayuda a la predicción de determinados resultados en base a los datos históricos recogidos. [Ej.: Qué alumnos necesitarán más material de apoyo, qué alumnos es más probable que suspendan, con qué alumnos puedo maximizar su aprendizaje y darles material complementario o más específico, etc.].
• Puede ser prescriptivo, es decir, permite identificar la mejor ruta para alcanzar el resultado que se desea. [Ej.: en base a la experiencia de los resultados en el panel de Calificación en Moodle puedo ver qué tema ha “funcionado” peor y necesita ser revisado].

A modo de síntesis, Learning Analytics (LA) es una disciplina que permite recopilar, medir, analizar e informar datos sobre los estudiantes y sobre el contexto de Enseñanza-Aprendizaje con el fin de comprenderlo y optimizarlo.

¿Te animas a ponerlo en práctica a tu asignatura? Sigue nuestros posts y te iremos dando algunas ideas para ponerlas en práctica con tus alumnos de forma sencilla y eficaz.