Peter Dreucker decía que “todo aquello susceptible de ser medido se puede mejorar”. No resulta extraño que la afirmación pueda extrapolarse a cualquier ámbito que se precie. Y en un ambiente tan digital como el que presenciamos a día de hoy, se iguala la necesidad de obtener datos estudiantiles con la de encontrar herramientas realmente útiles que sean capaces de interpretar tales datos, tanto cualitativos como cuantitativos y explicarlos.
Interesante como poco resulta la idea de poder traducir en datos numéricos y gráficos el uso exacto que hace el usuario en función de un sitio web y/o aplicación. Y la evolución que se ha dado del análisis del dato al retorno de inversión de un proyecto digital y, en términos educativos, al nacimiento del Learning Analytics.
¿Qué es el Learning analytics?
A grandes rasgos, es la adaptación de una analítica enfocada al aprendizaje provocada por el auge de una formación cada vez más online. El e-learning ofrece la posibilidad de obtener una cantidad de datos susceptibles de ser analizados y que, usados como es debido, son capaces de ofrecer información muy importante para el profesorado (como, por ejemplo, la evolución de la instrucción de sus alumnos y su consecuente posibilidad de personalización).
Según el informe que presentó NMC Horizon Report, esta tendencia analítica llega con fuerza para quedarse en el 2017, aunque su implantación necesitará de un aumento de conocimientos por parte del profesorado, dato que puede retrasar su instauración como parte del sistema educativo. Plataformas como MyLab se han hecho eco de ello y han dado a luz a plataformas Learning Management System, que ofrecen un apoyo en ese ámbito.
Hechas presentaciones, no queda duda alguna que el sistema de analítica destinada a la educación solo aporta valores positivos, puesto que ofrece un modelo completamente personalizado e in situ, ya que el conocer datos en el momento favorece en el poder ofrecer refuerzos al alumnado que necesite de él, sin la necesidad de tener que esperar al examen, y que en casos como los universitarios, pueden resultar decisivos al final del curso sin opción a prórrogas. La motivación individual juega, en la mayor parte de los casos, el papel decisivo en el proceso educativo y su consecuente asimilación de contenidos, por lo que el hecho de tener acceso a datos analíticos favorece en la posibilidad de crear contenidos óptimos y adaptados a un ritmo de trabajo y al uso de esquemas cognitivos que revelen las flaquezas del alumno y, en definitiva, en diseñar itinerarios personalizados.
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