Aprendizaje adaptativo, el potencial del Big Data en las aulas

Aprendizaje adaptativo, el potencial del Big Data en las aulas

Conocer los hábitos, entorno, motivaciones e inquietudes de los estudiantes para ofrecerles contenidos ajustados y adaptados a sus necesidades es posible a través del Big Data, tecnología que consiste en la recopilación y análisis de grandes volúmenes de información.

Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan las aulas cada día. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que los educadores pueden hacer con los datos. Big Data se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones.

El Big Data guarda una relación particular con la Inteligencia Artificial, ya que esta última es alimentada por la primera.

Esto puede ser utilizado para lograr un aprendizaje adaptativo, en el cual se pueden recomendar recursos de aprendizaje específicos, como libros, videos o ejercicios, según las necesidades y preferencias de cada estudiante. Esto asegura que el contenido sea relevante y atractivo.

“El aprendizaje adaptativo, tal como su nombre lo indica, personaliza e individualiza las estrategias y técnicas de aprendizaje enseñanza, esto con el fin de satisfacer las necesidades educativas del estudiante. Esto también va de la mano con la modalidad híbrida, o blended, en la cual la tecnología juega un papel muy importante (así como la presencialidad) con la creación de entornos virtuales de aprendizaje, en los cuales los docentes fomenten el aprendizaje ubicuo y los estudiantes tengan a su disposición todas las herramientas y recursos necesarios para desarrollar sus competencias”, explica Mario Ariel Quispe, responsable la Jefatura de Enseñanza Aprendizaje (JEA) de la Universidad Franz Tamayo, Unifranz.

El Big Data en la educación ha dado forma a nuevos modelos y conceptos de aprendizaje, que se pueden usar para obtener una comprensión más efectiva y con la que se puede garantizar la correcta formación de los estudiantes.

Tras la gestión y análisis de los datos, se detectan patrones y tendencias de comportamiento, y se realizan pronósticos fiables para tomar decisiones con el objetivo de mejorar el aprendizaje del alumno.  

“Actualmente el Big Data y Machine Learning se han convertido en tendencias del siglo XXI. Específicamente, sobre el Big Data se puede decir que: analizar, manejar, sistematizar y presentar gran cantidad de información permite tener mayores opciones en cuanto a decisiones u opciones al momento de tomar alguna decisión. Esto tiene relación con la educación, debido a que, al tener mayor información, es necesario generar las opciones óptimas para aprender o desarrollar habilidades, De esta forma, con el Big Data se pueden generar estas alternativas, hablando estrictamente del proceso aprendizaje enseñanza, sin embargo, al recopilar grandes cantidades de información también puede brindar elementos importantes sobre modelos educativos que mejor se adapten a determinada realidad local, regional o nacional, contribuyendo a alcanzar calidad en educación”, agrega.

Beneficios de su uso

Entre las aplicaciones en las que el Big Data puede ser utilizado se encuentran las siguientes:  

  • Enseñanza personalizada. Los datos aportan a los docentes mucha información sobre el proceso de aprendizaje de los alumnos. Mediante este análisis, el profesor puede conocer el progreso de cada alumno, y si no es así, saber por qué no lo hace para poner una solución en tiempo real. El objetivo es analizar el rendimiento para detectar en qué aspectos tiene mayores dificultades y ayudarle a superarlas. 
  • Comprensión de los patrones de comportamiento. El uso de aplicaciones y herramientas con niños de 0 a 12 años ayuda a controlar la asistencia, porque registra continuamente la actividad académica. Proporciona una comprensión integral de cada alumno basada en patrones de conducta, estados de ánimo o rendimiento. Todos estos datos permiten proporcionar a cada alumno la atención que necesita y adecuar su educación según sus necesidades, inquietudes y diferencias. 
  • Anticiparse al conflicto. El análisis de datos también puede detectar casos de riesgo de exclusión y trastornos intelectuales, entre otros. De este modo, los profesores, psicólogos y pedagogos pueden actuar con rapidez y anticiparse a una problemática mayor.  Además, estas herramientas pueden llegar a predecir cambios en los patrones de aprendizaje, incluso, antes de que se produzcan.

Sin embargo, según Quispe, hay que tener en cuenta los desafíos y las implicaciones éticas que plantea la IA en la educación, como el respeto a la privacidad, la seguridad, la equidad, la transparencia y la responsabilidad. 

Por su parte, Xavier Aragay, fundador y presidente de Reimagine Education, asegura que la incorporación del Big Data y la inteligencia artificial en la educación requiere un replanteamiento y una reimaginación del modelo educativo y tecnológico actual.

“La tecnología debe estar al servicio del modelo educativo y, a su vez, ayudar a lograr el perfil de salida del alumnado. Debemos saber cuál es el perfil actual de los estudiantes y compararlo con el que queremos conseguir para poder avanzar”, puntualiza el experto español en transformación educativa.

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