¿Qué son las analíticas de aprendizaje en la educación?

Si llegaste hasta este blog, es porque estás interesado en implementar la analítica en el entorno de aprendizaje de tu institución, y así lograr mejores prácticas en la enseñanza y el aprendizaje. Pues en este artículo te contaré todo lo que debes saber.

A lo largo del tiempo, la educación ha sumado múltiples aliados que facilitan cualquier proceso pedagógico que se presente en el camino. Desde las plataformas educativas para la gestión de cursos, pasando por los sistemas de gestión de aprendizaje, y llegando a los softwares para la supervisión de evaluación online, hoy son muchas las herramientas imprescindibles para comprender y optimizar el aprendizaje, y lograr procesos educativos integrales de principio a fin.

Pero ¿qué pasa con toda esa cantidad de datos que recopilamos a lo largo de los procesos de aprendizaje y los entornos educativos?

¿Cómo podemos lograr una mejor visualización de datos, rescatar las bases de datos, realizar una medición efectiva y hacer uso de la información y resultados de aprendizaje para mejorar las prácticas educativas en el futuro?

Para conseguir esa información tan valiosa, es necesario implementar estrategias relacionadas con las ciencias del aprendizaje como lo es la analítica de aprendizaje.

Analíticas de aprendizaje en la educación: ¿de qué se trata?

Las analíticas de aprendizaje (o learning analytics en inglés) son el proceso de recolectar, analizar, e interpretar datos, con el fin de obtener información precisa sobre los procesos académicos y, así, optimizar los entornos educativos y los procesos de aprendizaje en tiempo real y en el futuro.

Las analíticas de aprendizaje son ideales para registrar toda la actividad y la interacción de los estudiantes y procesar toda la información y datos registrados de forma certera. Esto permitirá entender mejor las necesidades de aprendizaje de cada uno de los alumnos y sus contextos, y tomar decisiones informadas para alcanzar mejores resultados.

Sin embargo, la analítica de datos no funciona por sí sola. Esta requiere de algunas técnicas para que sea una práctica que evidencie los resultados esperados. Hay que tener en cuenta que la analítica de datos no termina con la recopilación de los datos, sino que continúa hasta que se hace un análisis real y útil de la información recuperada. ¿Entonces cómo lograr que todo este proceso tenga éxito? Aquí van algunas opciones que permiten sacar todo el potencial de las analíticas de datos.

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Minería de datos educativa

Este término acuñado en 1990, se refiere a una técnica de recopilación o extracción de datos pensada para encontrar patrones en los datos recolectados. Es ideal para identificar anomalías o correlaciones que serán determinantes para predecir resultados en el futuro próximo.

Inteligencia artificial

Dentro del campo de la analítica de datos, la inteligencia artificial es fundamental, pues mediante la observación y el análisis, puede identificar patrones conductuales del comportamiento de los estudiantes. Esto es algo que puede realizar el ser humano, pero a la inteligencia artificial le toma menos tiempo sacar conclusiones, lo que será ideal para prevenir cualquier tipo de problema en el futuro.

Situaciones como bajo rendimiento, deserción escolar, problemas de accesibilidad o riesgos sociales, son algunas de las situaciones que es capaz de analizar y prevenir la inteligencia artificial en la educación actual, con el fin de comprender y optimizar los procesos, y así tomar acción mucho más pronto y de forma más efectiva.

Estadística inferencial

La estadística inferencial se enfoca en obtener información y resultados sobre una población específica, lo que permitirá analizar las condiciones de los estudiantes por medio de estadísticas, porcentajes o gráficas. El objetivo principal es, justamente, llegar a conclusiones generalizadas sobre una población en específico, gracias a la obtención y uso de datos.

Poder tener resultados generalizados es ideal para que las instituciones de educación superior puedan tomar decisiones informadas, pues se confía en el proceso y las predicciones y resultados obtenidos después de un análisis estadístico y meticuloso de la información.

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Beneficios de las analíticas del aprendizaje o learning analytics

A continuación, profundizaremos en 6 beneficios de las analíticas de aprendizaje.

Mejora la toma de decisiones

Ya lo comenté en párrafos anteriores, y es que la analítica de aprendizaje es una herramienta muy poderosa, porque permite recopilar información y datos valiosos de los procesos de aprendizaje, lo que hará que la institución educativa entienda mejor las fortalezas y debilidades de estos procesos.

Poder llevar a cabo un diagnóstico de lo que se está haciendo bien o se está haciendo mal, ayudará a la institución a tomar decisiones informadas, gracias a los datos precisos que arroje el análisis. Esto puede prevenir problemas en futuras experiencias.

Aprendizaje personalizado

Realizar un proceso de análisis es obtener información detallada de la etapa formativa de cada uno de los estudiantes. No solo se puede identificar mucho mejor cuáles son sus fortalezas y debilidades, sino que es posible determinar sus intereses o verificar si hay alumnos en riesgo de deserción.

A partir de este análisis, se le puede brindar a cada estudiante un aprendizaje mucho más personalizado y significativo, lo que hará de la experiencia de formación un proceso mucho más humano e impactante.

Optimización del proceso de evaluación

La ventaja de tener evaluaciones de forma regular, es que esto permite encontrar patrones de rendimiento dentro de las mismas, y tomar acción pronta sobre la forma en la que se está evaluando el conocimiento de los estudiantes, pues no todos los métodos de evaluación funcionan de la misma manera para todos los alumnos.

Además de eso, por medio de las evaluaciones también se podrán determinar los campos de mayor interés y fortaleza por parte de cada estudiante, lo que será ideal para fortalecer habilidades en concreto.

Mejores métodos de enseñanza y diseños instruccionales

La analítica de aprendizaje no es solo un aliado ideal para la institución o los estudiantes, sino que lo es para los docentes. A través de la analítica de aprendizaje, los educadores podrán conocer mejor el grupo al cual le están enseñando y entender cuáles herramientas o estrategias de su metodología funcionan más que otras.

Incluso, los docentes tienen la posibilidad de utilizar varias metodologías a la vez para saber cuál de ellas se adapta mejor al proceso de enseñanza individual de sus estudiantes, y así brindar el conocimiento de manera más certera y mejorar los contenidos y cursos.

Mayor retroalimentación

Hay que ver el proceso de análisis del aprendizaje como un aliado que no solo nos brinda una serie de información y datos acumulados a lo largo del proceso, sino que nos indica, de alguna manera, cuál es el camino ideal que las instituciones deben tomar en cada uno de los procesos.

Reducción de costos

¿Qué pasa si un proceso de aprendizaje es más certero con el tipo de información que brinda? ¡Exacto!, se reducen costos de formación. Tener información a la mano es también una ventaja en términos de costos, porque nos permite hacer un análisis y recolección de datos en tiempo real para ir ajustando en la marcha.

Identificar a tiempo las falencias para poder corregirlas pronto, o entender de qué manera aprenden mejor los estudiantes para brindarles esas alternativas de enseñanza con las que se sientan más cómodos, hará que los procesos sean mucho más fluidos y se eviten errores en el futuro.

Aprendizaje social

La analítica permite entender los patrones de comportamiento de los estudiantes y hacer un análisis de redes sociales, lo que implicará que se creen metodologías de aprendizaje a través de las interacciones entre alumnos y así podremos hablar de un aprendizaje social.

Esta comprobado que las estrategias de socialización son altamente efectivas, pues construyen mejores relaciones entre los estudiantes, y hace que estos aprendan a través de la observación y la imitación, lo que mejorará la atención y la retención del conocimiento.

Tecnologías que se relacionan con el análisis del aprendizaje

Tableros digitales

Los tableros digitales o pizarras interactivas son herramientas muy útiles para las aulas educativas o de capacitación, que permiten registrar las acciones, visualizar datos y hacer un seguimiento cuidadoso de los estudiantes para identificar de manera oportuna los intereses de cada uno.

Inteligencia artificial

El análisis generalmente está acompañado de inteligencia artificial, como lo mencioné al principio de este artículo. A diferencia de cualquier otro tipo de análisis, el learning analytics no solo recopila información sino que busca la manera más efectiva y ética de usar esa información, y es por eso que se acompaña de inteligencia artificial.

La inteligencia artificial es la que permite recopilar datos, analizarlos, hacer pronósticos, realizar personalizaciones, optimizaciones y automatizaciones de la información, entre otros aspectos importantes.

Big data

Tener grandes cantidades de información y datos puede resultar en un dolor de cabeza para las instituciones y organizaciones. Por el contrario, si todo ese flujo y volumen de datos se analiza de forma acertada, gracias a la búsqueda de patrones o interpretaciones de los mismos, es posible mejorar los modelos educativos.

Poder trabajar con big data y análisis de aprendizaje representa, de alguna manera, ir un paso más allá en la educación, y hacer del aprendizaje de los estudiantes una experiencia más humana.

¿Cuáles son las estrategias ideales para potenciar las analíticas de aprendizaje?

Alinear los objetivos de aprendizaje con los objetivos generales

Ningún programa de formación estudiantil o de capacitación será exitoso si no se alinean los objetivos de aprendizaje con las metas individuales y colectivas. Y, justamente, entender estos objetivos de formación desde el punto de vista del análisis, permitirá una gestión del conocimiento mucho más clara y con intención.

A través del análisis es posible identificar la frecuencia en la asistencia a los cursos o programas, cuál es el tiempo de actividad dentro de los mismos, cuál es el nivel de satisfacción con respecto a este, y también se puede llevar un proceso de evaluación mucho más eficaz.

Fomentar las analíticas de aprendizaje

Mientras más conozcamos la práctica, más sencillo será sacarle provecho. Cada día es más importante fomentar la cultura de los datos y los beneficios que esta trae para instituciones y organizaciones, principalmente cuando estas cuentan con grandes flujos de información.

A veces, se considera que el análisis de aprendizaje en educación es algo a lo que cuesta adaptarse, pero es todo lo contrario: el análisis existe para simplificar los procesos. Es importante educar en torno al manejo de información y datos y, de esta manera, es más fácil identificar los beneficios que estos ofrecen.

Análisis avanzado

Y ya que hablamos de eficiencia, es importante llevar el análisis de aprendizaje al siguiente nivel. Una manera de hacerlo es apoyarse en técnicas más avanzadas de análisis de datos, como lo son el modelo predictivo o el big data. Esto permitirá identificar patrones y tendencias que puedan relacionarse con el análisis de aprendizaje.

Hay que recordar que todas las herramientas y tecnologías están a la mano para facilitar los procesos del día a día, y que gracias al buen manejo de las mismas, es posible llegar a predicciones que nos permitan entender y optimizar el aprendizaje en el futuro, y mejorar la experiencia de aprendizaje.

Elegir las herramientas adecuadas

El mercado e-learning está lleno de opciones para ejecutar programas y cursos virtuales de manera efectiva. Sin embargo, no todas las herramientas y tecnologías actuales son fáciles de usar e intuitivas en su interfaz, y muchas veces no ofrecen un análisis e informe de datos sobre los alumnos, ni permiten realizar un seguimiento acerca de lo que sucede al interior de los procesos en en tiempo real.

Y esto último es fundamental para que cualquier programa, contenido o curso tenga éxito y sea lo suficientemente significativo a la hora de mejorar los resultados del aprendizaje. Por eso, el análisis de información automatizado y en tiempo real, debe ser una necesidad de las herramientas tecnológicas para que los grupos de docentes o instructores optimicen su trabajo.

En CognosOnline, pensamos en las necesidades que tienen las instituciones y organizaciones de recoger y analizar grandes flujos de información y conjuntos de datos. Por eso mismo, ofrecemos diferentes tecnologías y técnicas de análisis de información, integradas en plataformas de aprendizaje, bibliotecas de contenido, aprendizaje de idiomas, supervisión de exámenes y herramientas de aprendizaje, para lograr un aprendizaje adaptativo.

Contáctanos, y conoce más sobre la tecnología que te llevará a consolidar programas más inteligentes e intuitivos y mejorar el aprendizaje de tu institución, ideales para metodologías presenciales, híbridas y de educación a distancia.