¿Qué es Big Data?
No existe un consenso sobre qué es Big Data, al ser un conjunto de métodos y herramientas tecnológicas que se han ido aglutinando alrededor de las técnicas de análisis estadístico.
Como aproximación podemos argumentar que son la explotación de unas técnicas de análisis, de base estadística, con el soporte de una serie de herramientas TIC (Tecnologías de la Información y las Comunicaciones), que permiten que el tamaño de las muestras a evaluar sea de orden exponencial, teniendo en cuenta los volúmenes de datos sobre los que quiere realizar la indagación.
Así mismo, se introducen otros factores que influyen en el enfoque Big Data, a saber, la diversidad y heterogeneidad de las fuentes de información que se toman en referencia, sobre todo y destacadamente de las plataformas de redes sociales, junto con la velocidad de cambio de estas fuentes, es decir, que no se está atendiendo a un extracto estático de la muestra, referida a unos períodos anteriores, sino que, también, al flujo constante de datos e informaciones que se van "produciendo" y que, paulatinamente, va retroalimentando el resultado que se va extrayendo, debiendo discernir el analista qué es "ruido" frente a verdaderos descubrimientos.
Por todo lo anterior, habitualmente, nos referimos al Big Data como aquel escenario en el que se aplican y convergen las 4 V: volumen, varianza, velocidad y veracidad, en los cuales aplicaremos las técnicas de análisis más convenientes, para el resultado esperado, junto con unas TIC dimensionadas, para los alcances y ámbitos requeridos, en forma de proyecto, previo a un despliegue operacional y productivo.
Concluyendo, podemos aseverar que la disciplina de Big Data es una herramienta que nos ayuda a discernir, sobre una ingente cantidad de datos, qué patrones se cumplen o qué anomalías se suceden, de forma automatizada, obviándose la intervención humana en el cómputo. Es lo que habitualmente se ha considerado con IA (Inteligencia Artificial) o, últimamente, AA (Aprendizaje Automatizado).
¿Qué función tiene el orientador educativo en los centros escolares?
Los Equipos de Orientación Educativa son ejes centrales en el desarrollo y la promoción de una educación integradora y personalizada (Aguaded y Aguaded, 2011). Sus áreas de acción son: el alumno, las familias y el profesorado.
El orientador atiende a los estudiantes brindándoles apoyo para resolver problemas de aprendizaje, orientar su futura carrera profesional o académica, atender problemas de conducta, de integración o de exclusión social entre otros.
La familia tiene una gran responsabilidad y un papel importante en los centros escolares, por ello el orientador se encarga de las reuniones informativas con las familias y la orientación ante problemas antes mencionados.
La orientación educativa hacia el profesorado tiene como objetivo apoyar en el proceso de enseñanza-aprendizaje y proporcionar herramientas al profesor para facilitar su actividad y mejorar el rendimiento de los alumnos. Una de estas herramientas puede ser la adaptación curricular para alumnos con necesidades educativas específicas con el objetivo de dar respuesta a la diversidad individual (ritmos de aprendizaje, motivación del alumno, historial educativo, etc.).
Los resultados de un reciente estudio sobre la percepción de los orientadores en la falta de formación como obstáculo para responder a las necesidades de orientación de su centro, revela que están satisfechos con la respuesta que dan a las necesidades de orientación académica y profesional de los alumnos pero en cambio tienen carencias en el asesoramiento al profesorado y la orientación a las familias (Vélaz de Medrano, Manzanares, López y Manzano, 2013). Especialmente se hacen más visibles estas carencias en aspectos como el asesoramiento al profesorado del centro para innovar.
¿Qué beneficios aporta el Big Data a los orientadores educativos?
Las oportunidades que nos brinda la disciplina del Big Data para la orientación educativa tiene, principalmente, dos ámbitos sobre los que aportar su ayuda en el descubrimiento de patrones o detección de anomalías, a los que nos referiremos como la oferta y la demanda.
En el ámbito de la oferta consideraremos qué capacidades y conocimientos han sido adquiridos por el alumnado, mientras que para el ámbito de la demanda tendremos en consideración qué puestos de trabajos están siendo demandados y qué experiencia y potencialidades solicitados.
En este escenario, el rol de la orientación, o intermediación, deviene una actividad que se puede centrar en la consideración de los aspectos difícilmente extraíbles, de forma automática, que aplican al alumno o al puesto de trabajo, pero que podrá reclamar su ayuda a las prestaciones que el Big Data le pueda proporcionar. Hacer el emparejamiento entre una creciente base de alumnos pero con un enfoque cada vez más específico, frente a un demanda heterogénea pero plena de aspiraciones genéricas, requiere que el orientador puede discernir el verdadero encaje sin necesidad de revisar la particularidad de cada alumno o puesto de trabajo. Las técnicas del Big Data ayudarían al orientador en la identificación de las particularidades que cada alumno aporta, dentro de un colectivo, y cuáles maridan con las aspiraciones laborales del ofertante de puestos de trabajo.
El escenario anterior podría asimilarse a una situación donde el orientador está influenciado por los demandantes de puestos de trabajos pero, crecientemente, las posibilidades de desarrollo profesional están siendo cubiertas por las oportunidades que brindan las empresas de nuevo cuño o cuyo modelo de servicio y/o negocio está en definición, a las que popularmente denominaríamos 'start-ups', y donde, sea por iniciativa del alumno o por la atracción que estas organizaciones brindan, las oportunidades de desarrollo aún están más abiertas pues prima más la actitud que la aptitud y donde los orientadores tienen una mayor complicación en asesorar al alumno y a las familias en la pertinencia de esta opción como la elegible. Aquí las descripciones de los puestos de trabajo son muchísimo más etéreas y el orientador no solo debe realizar un encaje de aptitudes con el puesto de trabajo sino contar también con la actitud con la que confrontará con el equipo en el que se configurará y con las dinámicas que se ejercitaran.
Por lo tanto, el orientador puede recibir ayuda y discernimiento del Big Data para ambos escenarios. Si se encuentra en el escenario clásico y tradicional de demanda, entonces puede abarcar un colectivo más grande de alumnos sobre los que realizar un mejor asesoramiento. Si se encuentra en un escenario de ayudar a fomentar equipos entonces podrá disponer de índices que le resuman informaciones relevantes de la velocidad de aprendizaje del alumno y de su experiencia vital, extraída de las redes sociales, que conjuguen un perfil que pueda maridar con el de los otros miembros mediante una nube de afinidades o complementariedades.
Conclusiones de actuación
En conclusión, podemos afirmar que la tarea del orientador, en tanto que intermediario, está abocada a la transformación de su prestación gracias a la aportación que la disciplina del Big Data le puede aportar.
Como en cualquier actividad profesional, hay un parte del conocimiento que se adquiere en base al contraste de experiencias acumuladas frente a nuevas situaciones que reproducen patrones anteriores. Esta forma de funcionar era adecuada cuando las situaciones en las que nos encontrábamos eran muy similares a las anteriores y donde los grados de divergencia eran pocos. No es exactamente en el momento en el que ahora nos encontramos. Nuestros jóvenes alumnos están viviendo, además de las académicas y formales, "otras" experiencias, en el mundo digital, por ejemplo en las redes sociales, a las que no llegamos, de forma humanamente posible, pero que sí influyen en la definición de la personalidad y las aspiraciones. Estas realidades paralelas deben ser tenidas en consideración en los procesos de orientación y es donde el Big Data nos puede ayudar.
De forma análoga, las empresas o 'start-ups', están sometidas a entornos de trato 360º 'on-line' y 'off-line', de sus clientes y empleados, que requieren que el maridaje y encaje con el ofertante sea mucho más aspiracional que nunca. En esta situación el Big Data va a proporcionar el análisis cuantitativo que un orientador va a tener que aplicar junto con su percepción cualitativa.
