EDUCACIÓN BASADA EN DATOS

1.     INTRODUCCIÓN

El artículo propuesto para el comienzo de esta nueva asignatura, Analítica del Aprendizaje, trata de la recopilación de datos en el ámbito de la educación para así poder lograr una igualdad efectiva. De esta forma, se faciliten los procesos educativos. La EBD (Educación Basada en Datos), utiliza la información de los/as estudiantes, el análisis predictivo, las herramientas de procesamiento de datos, y se quiere conseguir una mejora en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por lo que en su finalidad se pretende maximizar los recursos existentes y facilitar una educación asequible e incluso gratuita para todas las personas. De esta misma forma y paralelamente también se procura disminuir las desigualdades, el aislamiento y las injusticias que viven las minorías raciales dentro de las instituciones.

2.     DISCRIMINACIÓN EN LA EDUCACIÓN

Tal y como se puede observar tras la lectura del documento el trato que reciben los estudiantes de minorías raciales dentro de las escuelas socava el desarrollo económico, social y político. Dentro de los Estados Unidos se identifican como comunidades que sufren procesos de segregación residencial y opresión, la afroamericana y la comunidad inmigrante latina (Vilagrasa, 2000).

Estas comunidades se ven señaladas como “diferentes” y como amenazas a toda una estructura social ya establecida, es decir, normas sociales, principios económicos, entre otros. Por lo que la respuesta de la sociedad receptora es el aislamiento social (Laws, 1997). Este problema racial no es exclusivo de los Estados Unidos, sino que es un hecho en la mayoría de los países. Sin irnos muy lejos este problema se encuentra en España. En relación a España las comunidades implicadas serían la marroquí y la comunidad gitana. Algunos de estos problemas están motivados por la creencia de que podría derivar este flujo masivo en procesos de guetización (Fortuijn et al., 1998).

Como ya bien destacaba Torres (1998), sigue siendo necesario continuar reivindicando una educación antirracista que otorgue gran importancia a la educación, poniendo el acento en la justicia social.

3.     EDUCACIÓN BASADA EN DATOS

Tenemos que tener presentes unas cuestiones fundamentales par así entender mejor de que se trata la EBD.

¿Cuáles son los beneficios a los que se enfrenta la EBD?

-          Permite detectar las fortalezas y dificultades del alumnado.

-          Democratización en el acceso a la educación.

-          Recopilación de datos de estudiantes en cualquiera de las etapas.

-          MOOCs, es decir, cursos online masivos y abiertos.

-          Monitorizar sistemas digitales para establecer un control de forma igualitaria.

-          Reduce las brechas en el rendimiento académico, haciendo que la distinción racial entre alumnos es inferior.

-          Orientación personalizada del aprendizaje en el alumnado sobre sus capacidades y competencias favoreciendo en todo momento la motivación.

Y es que, como dice Julià Minguillón, responsable del área de investigación del E-Learn Center de la Universidad Obera de Cantalunya (UOC) “los datos aportan a los docentes mucha información sobre sus alumnos”. Mediante su análisis, un profesor podría descubrir si su alumno progresa adecuadamente o no, por qué no lo hace y, lo más importante, poner una solución en tiempo real. Este mismo afirma, “nos permite caminar hacia una personalización del proceso de aprendizaje”.  

Por lo que investigadores y empresas de educación prometen que la personalización en el sistema educativo traerá consigo un sistema adaptable, receptivo y eficiente donde las desigualdades podrán mejorarse y proporcionar a todos los estudiantes un estilo único. Añadiendo que un estilo único donde el aprendizaje es personalizado e individualizado donde se adapta el contenido educativo, el ritmo y la complejidad para cumplir con las necesidades y objetivos de cada alumno.

Mosquera (2018), el uso de la EBD es necesaria en la incorporación de nuevas metodologías activas que puedan beneficiarse de esa recopilación y análisis de datos. Aquí llegaríamos al punto de destacar el aprendizaje adaptativo. Pero, ¿qué es el aprendizaje adaptativo? Es un método educativo basado en el análisis de datos que generan el proceso de aprendizaje de los alumnos y las alumnas, permite modificar la propuesta educativa de forma personalizada y en tiempo real teniendo en cuenta el desempeño de cada estudiante sin dejar a nadie aislado y fuera del sistema educativo.

Por lo que siguiendo a Domínguez (2018), la detección temprana de alumnos y alumnas en riesgo de exclusión permitiría tomar medidas preventivas que beneficien la continuidad en los estudios, ofreciendo un apoyo más adecuado a los mismo.

Según More (2015), destaca que la educación online ha demostrado ser en algunos casos más exitosa que las clases presenciales tradicionales. Haciendo relevancia a los MOOC que se han convertido en una fuente de grandes cantidades de datos sobre las conductas de los estudiantes y también ayudan a los educadores a desarrollar nuevos modelos de enseñanza para así pretender ser más efectivos.

4.     PREOCUPACIONES Y DESAFIOS

A los críticos les preocupa que las exageraciones que rodean estas técnicas se utilicen para reforzar desigualdades estructurales presentes. Si los legisladores quieren optimizar el uso de datos para mejorar la igualdad de oportunidades deben formular normativas claras y de esta misma forma evitar ambigüedades o falta de especificidad en ellas.

Como bien destaca Recuero (2015), para que la aplicación del Big Data al sector educativo tenga algún sentido y sea algo efectivo, es fundamental que los datos de partida se usen de forma segura, apropiada y ética.

5.     CONCLUSIONES.

La Educación Basada en Datos es un gran enfoque para mejorar la educación y que de esta forma haya igualdad entre todos y que no afecten los problemas tan solo a las minorías raciales. No obstante, al tratarse de un procedimiento innovador, el empleo de big data en educación se enfrenta a grandes desafíos.

Por lo que, en definitiva, nos encontramos ante una metodología que deberá emplearse para conseguir justicia e igualdad social sin importar de donde somos o que color tenemos pero antes de esto habrá que superar toda una serie de obstáculos para hacer frente.

6.     REFERENCIAS

Alarcon, A., Zeide, E., Rosenblat, A., Wikelius, K. Gangadharan, S., & Yu, C. (2014). Data & Civil Rights: Education Primer. Recuperado de: https://www.datacivilrights.org/pubs/2014-1030/Education.pdf

Dominguez, D. (2018). Big Data, analítica del aprendizaje y educación basada en datos. Recuperado de: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3124369

Fortuijn, J., Musterd, S. y Ostendorf, W. (1998). International Migration and Ethnic Segregation: Impacts on Urban Areas. Urban Studies, 35(3), 367–370.

Márquez, M. y Padua, D. (2015). Comunidad gitana y educación pública. La necesidad de construir un proyecto social y educativo compartido. Revista interuniversitaria de formación del profesorado, 85 (20.1), 91-101.

Mosquera, I. (2018). Big Data en Educación: Analítica de aprendizaje y aprendizaje adaptativo. UnirRevista. Recuperado de: https://www.unir.net/educacion/revista/noticias/big-data-en-educacion-analitica-de-aprendizaje-y-aprendizaje-adaptativo/549203628743/

More, M. (2015). Los beneficios de usar Big Data en Educación. IEBS. Recuperado de: https://www.unir.net/educacion/revista/noticias/big-data-en-educacion-analitica-de-aprendizaje-y-aprendizaje-adaptativo/549203628743/

Recuero, P. (2015). Big Data en Educación: el problema de la privacidad. TIC, TAC, TEP: aprender en el siglo XXI. Recuperado de: https://palomarecuero.wordpress.com/2015/06/01/big-data-en-educacion-el-problema-de-la-privacidad/
Vilagrasa, J. (2000). Los debates sobre pobreza urbana y segregación social en Estados Unidos. Scripta Nova: revista electrónica de geografía y ciencias sociales. Recuperado de: http://www.ub.edu/geocrit/sn-76.htm