Cada día, miles de millones de usuarios dejamos un sinnúmero de datos a través de nuestra navegación por Internet: en las redes sociales, en los sitios web, en los e-commerce…, que son aprovechados por las empresas para su estrategia empresarial (Business Analytics). Desde hace poco más de una década, también se está estudiando cómo la tecnología puede ayudar a profesores y tutores a mejorar el aprendizaje de sus alumnos, ya que ¿por qué no analizar cómo, cuándo, por qué, cuánto tiempo dedican… los alumnos cada vez que acceden a los apuntes, actividades, e-books, etc., y buscar unos patrones que ayuden a los formadores a conocer cómo aprenden los estudiantes? Es lo que conocemos como Learning Analytics.La formación online, como la presencial, tiene sus ventajas y sus inconvenientes, aunque creo que en línea las ventajas superan a los inconvenientes. Una de ellas es la posibilidad de recopilar, medir, analizar y presentar esos billones de datos que producen estudiantes y docentes para poder sacar su potencial y buscar una enseñanza personalizada, más efectiva, en la que los alumnos rindan y en la que seamos capaces de reconducir al estudiante con riesgo de abandono.
Objetivos existen varios, pero, para mí, el fin principal del Big Data basado en el aprendizaje en línea es el de predecir e identificar cuáles son los elementos problemáticos o conflictivos y cuáles los más comprensibles y factibles, para que los alumnos aprendan y adquieran de la mejor forma las competencias y habilidades necesarias. Es la búsqueda de métodos que nos ayuden a comprender mejor a los estudiantes y los entornos en los que aprenden, de conocer cuáles son las debilidades y las fortalezas del sistema que estamos empleando.
El Big Data proporciona datos objetivos, imposibles de obtener con la observación en el aula que realizan los docentes. Es una herramienta altamente eficaz, si sabemos realizar el análisis de los datos que realmente importan para conseguir un aprendizaje adaptativo.
En Spain Business School, además de obtener datos de la actividad que realizan los alumnos como, por ejemplo, sus visitas al campus, la descarga de recursos, los resultados de los test, los planteamientos e intervenciones que realizan en los diferentes foros, las encuestas que rellenan sobre escuela, temarios y profesores…, también nos ayudamos con otro tipo de herramientas "más humanas", como es por ejemplo la figura del tutor. Tratamos de mitigar esa falta de sentimientos que la tecnología todavía no ha sido capaz de transmitir y a la que los datos cuantitativos y cualitativos no le ponen emoción.
Queremos hacer una enseñanza personalizada a través del tutor, ya que es el que acompaña durante toda la asignatura al alumno. Entre alumno-tutor se realizan diferentes comunicaciones y acciones, que no siempre quedan reflejadas digitalmente. El feedback en ambos sentidos nos parece fundamental. Lo mismo que el feedback de ellos y la escuela.
Pero también encontramos feedback digital inmediato en muchas de las pruebas prácticas que los estudiantes tienen que realizar. Por ejemplo, ante un test. Si más de la mitad de los alumnos no son capaces de dar con la respuesta correcta, después de haber leído los apuntes y de visionar el vídeo explicativo, algo pasa ¿no?
Para los docentes y personal de coordinación académica de la escuela, la analítica de los datos en el e-learning nos ayuda en diferentes campos. Algunos de los más comunes son para realizar modificaciones cuando, por ejemplo, existen carencias de información, o para seleccionar temarios. Otros ejemplos nos los encontramos en los foros en los que plantean sus dudas, en las redes sociales de los alumnos en las que comparten sus experiencias o en las presentaciones de casos prácticos, gracias a los cuales sabemos qué herramientas -cuando hay disponibilidad para manejar varias- son las preferidas por los alumnos. También nos ayuda a anticiparnos sobre las actitudes o comportamientos tendentes cuando tienen que trabajar en equipo (dónde se encuentran los puntos de conflicto, por ejemplo), etc.
