Por Luis Flores
Reynaldo es estudiante universitario y, como cualquier usuario de Internet, tiene miles de datos en la web, como cuántas veces hace deporte, qué materias son sus favoritas y otros muchos datos que el Big Data (análisis masivo de datos) puede recopilar para crear un perfil del joven. Con toda esta información, los formadores en educación superior pueden personalizar el aprendizaje del estudiante.
“El Big Data es uno de los términos en boga en pleno siglo XXI. Implica el uso de grandes volúmenes de datos, de información que constantemente proporcionamos los usuarios de internet y redes sociales en cada momento en el que interactuamos, investigamos sobre algún tema en específico, buscamos información o simplemente navegamos”, explica el coordinador de la carrera de Periodismo de Unifranz Santa Cruz, Cesar Del Castillo.
Big data son los macrodatos, datos masivos, inteligencia de datos o datos a gran escala. El término hace referencia a cantidades de datos tan grandes y complejos que precisan de aplicaciones informáticas no tradicionales para procesarlos, tratarlos, analizarlos y entenderlos, como respuesta a muchas preguntas, problemática y dudas en cualquier área del conocimiento humano.
Toda esta información, puede ser aprovechada para crear perfiles sobre intereses, motivaciones, gustos y otros para tener una educación adaptada de forma personal para las nuevas generaciones.
“La experiencia demuestra que su uso tiene un impacto sustancial en la calidad educativa y el rendimiento académico. Su aplicación puede influir en la renovación de la educación superior ya que mejora la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, contribuye en la elaboración de una programación académica más eficaz y ayuda en la toma de decisiones”, detalla Del Castillo.
El experto señala que en países como México la utilización de los macrodatos en educación superior permitieron la disminución de la deserción e incrementó el número de titulaciones.
Ejemplos de personalización de estudios, a través del Big Data:
Planes de estudio personalizados
A través del análisis de datos de rendimiento y aprendizaje, las universidades pueden ofrecer planes de estudio ajustados a las habilidades, intereses y fortalezas de cada estudiante. Esto permite a los estudiantes avanzar a su propio ritmo, con la posibilidad de recibir material adicional en áreas donde tienen dificultades y profundizar en temas de su interés particular.
Recomendaciones de contenido
Al igual que los algoritmos de recomendación de plataformas como video o música como Netflix o Spotify, los sistemas educativos, basados en datos masivos, pueden sugerir contenido educativo adicional a los estudiantes, como lecturas, videos, ejercicios prácticos o incluso proyectos de investigación que se alineen con sus intereses o debilidades académicas.
Identificación problemas
Un gran beneficio es detectar problemas de aprendizaje de manera temprana. Los sistemas de análisis de datos pueden identificar patrones de bajo rendimiento o comportamientos de deserción académica, antes de que se profundicen. Esto permite a los docentes intervenir de forma oportuna, ofreciendo apoyo adicional o ajustando el enfoque pedagógico para evitar la frustración o el abandono universitario.
Retroalimentación continua
Los estudiantes pueden recibir retroalimentación constante sobre su desempeño, que esté ajustada a su rendimiento individual, puede ser mucho más útil que los exámenes tradicionales, ya que permite a los alumnos saber exactamente en qué áreas necesitan mejorar y qué estrategias les funcionan mejor.