Com pot ajudar el bigdata a l’educació ?

ladislaugirona:bigdata_educació

El bigdata a l’educació ens pot ajudar a entendre millor grans volums d’informació molt variable i a gran velocitat. En un post anterior ja vàrem abordar el bigdata des d’una perspectiva genèrica i de negoci, però també pot tenir un impacte directe a l’educació, per millorar i personalitzar els processos d’aprenentage.

Des de la perspectiva del volum, el bigdata ens pot aportar informació sobre milers d’estudiants d’un mateix curs o d’un sol alumne en els diferents moments del seu procés d’aprenentatge. De fet, podria reunir dades de centenars d’escoles per proporcionar-nos una perspectiva global de l’educació.

Una altra característica del bigdata es la velocitat, les escoles poden tenir accés molt ràpid a les dades, fins i tot en temps real. Utilitzant eines bigdata seria possible detectar les respostes errònies en les avaluacions  i oferir opcions i itineraris d’aprenentatge personalitzat a tots els estudiants que haguessin fallat la mateixa pregunta; o oferir feedback al professorat per a modificar els continguts en funció de la experiència dels alumnes…

El bigdata també pot servir per donar sentit i connectar l’àmplia varietat de situacions, pot connectar punts d’informació entre estudiants d’orígens i circumstàncies diferents i estudiar la correlació entre el rendiment de l’educació i el medi on es desenvolupa l’estudiant.

El que és segur es que parlar d’innovació a l’educació passa necessàriament per incorporar el bigdata a les escoles com a recurs per:

  • Obtenir feedback. Des de la perspectiva de l’alumne que ha fallat una resposta i no sap exactament per què, el bigdata el pot ajudar a veure qui més ha fallat, quines altres persones han tingut la mateixa experiència i obtenir pistes i idees per fer-hi millor la propera vegada
  • Personalització. El bigdata ens ha de permetre personalitzar el disseny dels cursos i adaptar-los a les necessitats dels estudiants, especialment els online.
  • Seguiment. Podem analitzar el patró de comportament de cada alumne, quan consulta els materials, a quines hores, els intents de resolució d’un exercici, el temps de resposta, els recorreguts pels diferents materials… Ara ja és possible dur a terme una veritable avaluació continuada amb totes les garanties de la veritable identitat de l’alumne.
  • Motivació. Els mateixos estudiants veuran l’impacte positiu – personalització- d’introduir dades al sistema, la gamificació els ajuda.
  • Increment de l’eficiència. Ens pot ajudar a estalviar motes hores de temps i d’esforç a indicar-nos de forma personalitzada les millors estratègies d’aprenentatge en funció de les nostres capacitats, historial acadèmic i tenint en compte els resultats d’altres estudiants en diferents itineraris.
  • Col·laboració. Diferents departaments d’una escola poden incrementar el seu grau de col·laboració i generar processos interdisciplinaris d’aprenentatge.

Els nous conceptes com l’internet de les coses i  el món datificat ens interpel·len a fer un bon ús en benefici de tots i evitar els grans nous riscos que podrien suposar per l’educació: privacitat, deshumanització, reduccionisme de l’educació a nombres i coeficients, anàlisi basat en les correlacions i aproximacions estadístiques més enllà de l’estudi de les causes,…

Sigui com sigui, tots aquests nous conceptes i tecnologies són presents i impactaran a l’educació. Les escoles hauran de desenvolupar mètodes i estratègies per evitar els seus riscos i abordar aquest nou aprenentatge en el món de les dades:

  • Amb transparència. Els alumnes tenen el dret de saber com s’utilitzaran les seves dades d’aprenentatge.
  • Garanties de privacitat. Ha de quedar clar qui pot veure dades personals i qui dades agregades. Els nivells de privacitat i privilegis d’accés han de ser considerats molt acuradament.
  • Profunditat del mesurament. Podem saber què ha contestat cada estudiant, les seves característiques, el temps de resposta, el moviment del ratolí per damunt de les diferents opcions,…
  • Valor per l’estudiant. Les dades han de proporcionar valor a l’estudiant. Què funciona millor per a tots? Quines preguntes solen fallar més? Quines accions correctores han funcionat millor?…
  • Inversió en software i equips. Captem informació dels estudiants per diferents vies i de forma personal amb converses i entrevistes. Ara s’obre una nova via que ens donarà molta més informació.
  • Presentació de les dades. Cal presentar les dades d’acord amb la estratègia de donar sentit i valor al procés d’aprenentatge de l’estudiant. La Direcció de les escoles ha d’estar preparada per entendre i analitzar les dades per poder prendre les decisions correctes.
  • Obertura. Cal tenir clar on, com i de quina manera és apropiat compartir les dades donat el seu gran impacte i potencial

A coursera ja s’han fet cursos de bigdata a l’educació, el informes Horizon pel sector pre-universitari i universitari aborden àmpliament el tema del bigdata a l’educació.

Si vols pots subscriure't al blog per correu electrònic:

2 Comments

  • […] Més enllà del bigdata. En el sector educatiu, els motors de recomanació i els sistemes d’aprenentatge adaptatius estan […]

  • […] En tot lloc i moment es pot donar un aprenentatge que uneix experiències formals i no formals connectades tecnològicament. L’aprenentatge personalitzat és una aprenentatge connectat on els estudiants disposen d’una […]

Join the Discussion

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>