Big data en educación
Big Data es un término que a menudo oímos en los negocios, pero también es una herramienta esencial para la educación, pues resulta una oportunidad para adaptar la educación a las necesidades individuales de los estudiantes y al proceso de aprendizaje.
Pero, ¿qué es exactamente el Big Data, y cómo puede beneficiar a la educación?
¿Qué es el Big Data?
Las nuevas tecnologías permiten a las escuelas, colegios, universidades y al e-learning analizar absolutamente todo lo que sucede. Desde el comportamiento de los estudiantes, hasta los resultados de los exámenes, el desarrollo profesional o las necesidades educativas.
El término "Big Data" no sólo se aplica al volumen de datos en sí, sino también a los datos individuales que se están recopilando. Todos estos datos pueden analizarse para determinar cómo está adquiriendo información el alumno, a qué ritmo, y para identificar cualquier problema que pueda existir dentro de la propia estrategia de educación.
Con el auge del e-learning y el desarrollo de COMA (cursos online masivos y abiertos), todos los datos adquieren un significado completamente nuevo. El Big Data va a fomentar cambios muy emocionantes en el campo educativo, que revolucionarán la manera en que los estudiantes aprenden y los maestros enseñan.
¿Cómo puede el Big Data mejorar la educación?
Hay una gran variedad de beneficios que el Big Data ofrece en la educación, todos los cuales tienen el poder de cambiar y mejorar el futuro de la educación, y revolucionar la forma en que analizamos y evaluamos la experiencia del e-learning. Éstos son sólo algunos de los más significativos:
Mejorar los resultados de los estudiantes
El objetivo general de Big Data dentro del sistema educativo debería ser mejorar los resultados de los estudiantes.
A día de hoy, únicamente se dispone de la nota de los exámenes, la respuesta a las tares, y la actitud en general de los estudiantes para valorar el desempeño de los alumnos.
Sin embargo, durante su vida estudiantil, cada alumno genera miles de datos únicos. Este registro de datos puede analizarse en tiempo real para proporcionar un aprendizaje óptimo para el estudiante, así como para obtener una mejor comprensión del comportamiento individual de los alumnos.
Esta recopilación de datos puede englobar desde cuánto tiempo tardan en responder una pregunta, hasta qué fuentes utilizan, qué preguntas omiten, cuánta investigación realizan, cuál es la relación con otras preguntas contestadas, qué consejos funcionan mejor para qué estudiante, etc.
Los datos obtenidos se pueden comprobar de forma instantánea y automática para dar retroalimentación inmediata a los estudiantes.
Además, Big Data puede ayudar a crear grupos de estudiantes complementarios, en vez de aleatorios.
Con algoritmos es posible determinar las fortalezas y debilidades de cada estudiante, para crear grupos más fuertes que permitirán tener una curva de aprendizaje más pronunciada y ofrecer mejores resultados en grupo.
Crear programas personalizados para cada estudiante
El Big Data puede ayudar a crear un programa personalizado para cada estudiante, sin importar cuantos tenga el centro, para que puedan seguir las clases que les interesan, trabajar a su propio ritmo, y siempre contando con la orientación por parte de los profesores.
Esta personalización masiva en la educación es un desafío, pero gracias a los algoritmos, es posible rastrear y evaluar a cada estudiante individualmente.
Con el Big Data, los profesionales de educación adquieren la habilidad de seguir a todos sus estudiantes a lo largo de todo el proceso educativo, de principio a fin.
Ser capaz de atender a miles de estudiantes a la vez, permitirá a las universidades encontrar a los mejores estudiantes de todo el mundo.
Basándose en su comportamiento individual, sus calificaciones, su perfil social y sus algoritmos de habilidades de red, podrán encontrar rápidamente a los mejores estudiantes. Esto servirá para aumentar el nivel general de la universidad.
Mejorar la experiencia de aprendizaje en tiempo real
Cuando los estudiantes comienzan a trabajar por su cuenta, el profesor puede monitorear a todos sus alumnos en tiempo real, y solucionar las dudas al momento. Esto ofrece a los estudiantes la posibilidad de obtener una mejor comprensión de los temas.
El aprendizaje en tiempo real puede ayudar a mejorar la experiencia de usuario, mejorando los libros de texto digitales y los esquemas de los cursos.
Los algoritmos pueden monitorear cómo los estudiantes leen los textos, qué partes son difíciles de entender, qué partes son fáciles y qué partes no están claras; basándose en la frecuencia con la que se lee un texto, el tiempo que se tarda en leerlo, el número de preguntas que se hacen sobre ese tema, el número de enlaces en los que se hace clic para obtener más información, etc.
Esto permite a los profesionales identificar las áreas que pueden necesitar ser afinadas dentro del libro, curso o módulo, para satisfacer las necesidades de los estudiantes, mejorando así los resultados generales.
Además, el Big Data puede dar una idea de cómo aprende cada estudiante individualmente. Esta información puede ser utilizada para proporcionar un programa personalizado a cada estudiante, lo que ofrecerá una experiencia de aprendizaje significativa y de alta calidad.
Reducir la tasa de abandono y aumentar los resultados
Todos estos análisis mejorarán los resultados de los estudiantes y reducirán las tasas de abandono en las universidades o institutos.
Cuando los estudiantes reciben retroalimentación instantánea y son instruidos en base a sus necesidades personales, esto puede ayudar a reducir la deserción.
Todos los datos recopilados ofrecerán a los centros la información que necesitan sobre los resultados futuros de los estudiantes. Estas predicciones se pueden utilizar para cambiar un programa si predicen malos resultados, optimizando la eficiencia de los programas educativos que aumentará los resultados, minimizando así el ensayo y error.
El Big Data revolucionará la industria de la educación en los próximos años, y cada vez más y más universidades y colegios están recurriendo al Big Data para mejorar los resultados generales de sus estudiantes.