EL FUTURO INMEDIATO - [ESTUDIAR ONLINE]

Publicado por : Lorenzo García Aretio – UNED (España)

Tras la imparable penetración de estas diferentes formas de enseñar y aprender que van rompiendo las maneras más tradicionales de hacerlo, consideraríamos si esta innovación educativa alcanzó ya su meseta de estabilidad, sigue profundizando la ruptura y sustitución de lo anterior o, por el contrario, ya está agotada. Para ello, nada mejor que acercarnos a los anuales informes Horizon. El correspondiente a este año (Horizon Report, 2017), como suele ser habitual, propone tendencias de base tecnológica en la innovación educativa, referido a la educación superior. Estos informes, año tras año, van consolidando ciertas tendencias, por una parte, aquellas que generan impacto, por otra parte, los retos a los que habremos de enfrentarnos y, finalmente, las tecnologías más relevantes que se adoptarán en el futuro. Ciertamente, las tecnologías aplicadas a la innovación educativa han tenido siempre una acogida especial y preferente en los entornos educativos no presenciales [cursos online] . De ahí que alimentemos nuestro convencimiento de que las metodologías a distancia [estudiar online] , hoy digitales, lejos de detener sus avances, continuarán tomando terreno a los formatos educativos que durante siglos han configurado nuestros sistemas de formación.

Analíticas de aprendizaje y aprendizaje adaptativo

Como en otras facetas de la vida, la parametrización de la acción y de los resultados pedagógicos con la finalidad de encontrar metodologías y procesos que lleven a aprendizajes deseados, ofrece interesantes perspectivas. Las analíticas de aprendizaje (learning analytics) derivan de otras analíticas de datos que se vienen utilizando en diferentes campos desde hace tiempo. El mundo del big data, los grandes datos, habitualmente utilizados en el ámbito empresarial para analizar las actividades del consumidor, identificar tendencias de consumo y predecir comportamientos, está siendo descubierto también para el sector educativo. Internet ha impulsado la investigación en torno a los big data y hacia métricas de todo tipo que explotan al máximo la información depositada en la Red por todos los internautas (Picciano, 2012). La minería de datos, el análisis de datos en grandes proporciones, ofrece a las empresas la posesión de inmensas bases de información que podrían utilizar, por ejemplo, en sus campañas de marketing.

El aprendizaje social a través de la red se está convirtiendo hoy en un campo de estudio muy complejo, debido fundamentalmente a los grandes avances tecnológicos y a la permanente demanda de formación por parte de la población, ello requiere de estudios y análisis serios que puedan propiciar formas de avanzar y mejorar la calidad de estas actividades de formación. De ahí la necesidad de analizar los datos, información y datos, por ejemplo, sobre el rastro que pueden dejar tras de sí los estudiantes durante un determinado proceso de formación en línea, su grado de interacción con docentes, compañeros y materiales de estudio, etc. Esto no es otra cosa que las analíticas de aprendizaje (Siemens et al., 2011; Buckingham y Ferguson, 2012), con las que tratamos de recopilar, medir, analizar y presentar multitud de datos sobre los estudiantes y sus contextos, con la finalidad de, primero entender y después tratar de optimizar los procesos de aprendizaje y el propio contexto en el que éste se produce (Long, Siemens, Conole y Gašević, 2011; Sclater y Mullan, 2017).

Ferguson (2012) señala los que considera factores o causas que propician los avances de las analíticas de aprendizaje en los entornos virtuales. Entre otros, apunta: el actual interés por los grandes datos, el auge de la formación virtual, las dudas sobre cómo saber el grado de implicación de un estudiante al que no vemos físicamente, la preocupación social por la rendición de cuentas y los deseos de mejorar la educación en línea [estudiar online]  a través de datos objetivos. Resulta sencillo evaluar el progreso académico de los estudiantes, predecir su rendimiento, detectar potenciales problemas, mejorar la experiencia de aprendizaje, aumentar la retención y también el grado de satisfacción de éstos. Sin duda, los estudiantes podrían comprobar que los diseños se ajustan mucho más a sus necesidades, intereses y limitaciones (Johnson et al., 2012 y 2013).

Estaríamos hablando así del aprendizaje personalizado (Johnson et al., 2012) como uno de los desafíos importantes de esta década y que hoy viene evolucionando a la idea de aprendizaje adaptativo que supondría ordenar la acción docente y todos los recursos pedagógicos implicados hacia la satisfacción de las necesidades generadas por el proceso de aprendizaje de cada sujeto. Las tecnologías hoy permiten que los sistemas hipermedia se adapten a las características del usuario y no al revés. Las tecnologías adaptativas que pueden capturar datos individuales y grupales pueden aproximarnos a unas estrategias docentes más perfiladas hacia grupos y alumnos concretos. The Higher Education Commission (2016) del Reino Unido, que es un órgano formado por líderes educativos, empresariales y políticos, considera que el análisis de datos tiene el potencial de transformar el sector de la educación superior, aunque actualmente no aprovechan al máximo las oportunidades de las analíticas de aprendizaje. El informe precisa que el futuro puede mejorar impulsado por estos análisis basados en datos.

Las nuevas versiones de los LMS incorporan herramientas adaptativas que nos van permitiendo diseñar cursos individualizados o diferenciados (Leris, Vea y Velamazán, 2015), con prestaciones tales como gestionar el curso, a los usuarios, a los grupos, así como las calificaciones, etc., además de permitir, obviamente, la gestión de contenidos (García Peñalvo y Seoane-Pardo, 2015).

Poder controlar, por ejemplo, un curso virtual [curso de capacitación] y adoptar decisiones y estrategias rápidas, no arbitrarias sino fundadas en análisis objetivos, supone un apoyo sustancial a docentes que no tienen por qué estar preparados pedagógicamente para implementar determinadas teorías o modelos para la mejora de los resultados académicos de sus estudiantes. Un informe de la empresa Tyton Partners (2016) estudia la evolución del aprendizaje adaptativo desde 2012. En ese informe se afirma que esta tecnología se utiliza para tratar una amplia gama de necesidades de aprendizaje, a partir de numerosas herramientas y aplicaciones específicas. Por su parte, los docentes parece que comienzan a fijarse en este tipo de análisis que podría propiciar mejores resultados de aprendizaje. Incluso las competencias se pueden evaluar con mayor claridad gracias a soluciones de aprendizaje adaptativo que apoyan formas claras de evaluación. Quizás falta que aumente el número de proveedores que ofrecen este tipo de productos. Sclater y Mullan (2017) creen que los sistemas de aprendizaje adaptativo ayudan a fomentar un acercamiento más personalizado y de ritmo propio al aprendizaje y son los más apropiados para enseñar habilidades básicas.

Cierto que no sería necesario analizar miles de registros para llegar a la conclusión de que existe correlación entre el esfuerzo de los estudiantes, la participación activa en el entorno virtual [estudiar online] , la lectura de documentos, etc., y su rendimiento académico (Domínguez, Álvarez y Gil, 2016). Sin embargo, resultaría más difícil comprobar cuál sería la relación causal entre hacer, hacer más y hacerlo mejor (Reich, 2015).

Finalmente, una reflexión, habrá de actuarse con cautela con estas tecnologías, dados los componentes éticos y legales que pueden afectar a la explotación de ciertas bases de datos que contienen informaciones muy sensibles relacionadas con la privacidad de las personas.

Referencia Bibliográfica:

García Aretio, Lorenzo. (2017). Educación a distancia y
virtual: calidad, disrupción, aprendizajes adaptativo y móvil. RIED. Revista
Iberoamericana de Educación a Distancia (2017), 20(2), pp. 09-25.

Acerca de TICTACTEP

En TICTACTEP Sabemos que la educación enseñada desde las tecnologías genera un impacto positivo entre los estudiantes, lo cual no exime que estos contenidos estén formulados bajo estrategias, modelos y procesos propios de la educación tradicional.

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