El enlightED 2020, ha sido una de las más importantes conferencias mundiales sobre educación, tecnología e innovación que se han desarrollado este año; en este segundo artículo compartiré algunas reflexiones sobre la conferencia “Data Mining, potentials for Education” desarrollada por Ryan Baker, director de The Penn Center for Learning Analytics de la Universidad de Pensilvania.

Todos los maestros desearíamos tener una bola de cristal que nos ayude a guiar a nuestros estudiantes ofreciéndoles oportunidades, ayudas, consejos, guías, información, soporte emocional, y muchas otras condiciones para que tengan éxito en la escuela y en la vida.  En la última década la minería de datos y el análisis del aprendizaje ha surgido como candidatos para aportar a la enseñanza y ofrecernos una bola de cristal basada en los datos disponibles sobre los estudiantes y el aprendizaje.

A medida que el aprendizaje se mueve al uso de la red y las plataformas de aprendizaje, se ha dado una explosión de información disponible creando oportunidades para mejorar la calidad de los aprendizajes, el diseño y uso de los materiales didácticos y la mejora en los resultados académicos.

El crecimiento en el volumen de datos se origina en parte, al uso de los entornos de aprendizaje interactivo (laboratorios, simuladores, videojuegos, videos interactivos, etc.), que tienen un mayor dinamismo frente al libro de trabajo tradicional y son usados por millones de estudiantes al año, más aún por esta pandemia. Los millones de estudiantes al usar estas plataformas producen enormes volúmenes de datos a gran escala, revirtiendo la idea que los datos a los que se podía acceder en educación eran dispersos, difíciles de recoger y su escala era pequeña.

La producción de datos en educación abre la posibilidad de recolectar, medir, analizar y reportar sobre los alumnos y sus contextos con fines de entender y optimizar el aprendizaje y los ambientes donde ocurre. Y ha permitido desarrollar líneas de investigación y la creación de dos sociedades de datos educativos internacionales: “International Educational Data Mining Society” y “the Society for Learning Analytics Research”.

La minería de datos apertura la posibilidad de evaluar las múltiples dimensiones involucradas en el aprendizaje considerando la parte cognitiva, la cognitiva emocional, como se produce el aprendizaje en grupo o como se desempeñan las propias instituciones educativas pudiendo ofrecer mejoras en la instrucción y ofrecer predictores de si un estudiante está aburrido, pueda abandonar el curso, reprobar la clase o inferir sobre un aspecto importante para el aprendizaje. Conociendo esta información los profesores pueden decidir abordar un mismo plan de estudios de manera diferente según las necesidades del estudiante ofreciendo condiciones en las que el estudiante tenga éxito como bien lo indica Ryan Baker.

Soy Juan Cadillo y espero sus comentario, dudas y aportes para seguir creciendo en este espacio.