En las analídatos y tendenciasticas de aprendizaje el término que está de moda es predecir, o sea, deducir mediante los datos recolectados si un alumno está en riesgo de suspender el curso. El análisis de datos educativos rompe los límites de esta pequeña premisa, que en sí misma forma parte de todo el proceso y es una opción a escoger entre las muchas disponibles.

Es curioso ver cómo entrada tras entrada en los distintos blogs los autores se centran principalmente en describir las analíticas de aprendizaje como un proceso de predicción y detección de patrones. Me pregunto si entre todos ellos se autorealimentan, es como vivir un bucle infinito lectura tras lectura… Quizás los autores están confundiendo dos términos completamente distintos, aunque en cierta manera relacionados: analíticas de aprendizaje y Big Data. Atención spoiler: Las analíticas de aprendizaje no son Big Data (las diferencias puedes encontrarlas en wikipedia, aquí para analíticas de aprendizaje y aquí para Big Data).

El verdadero poder de las analíticas de aprendizaje va más allá de las predicciones e inferencias. Este arte trata de la definición de métricas, recolección de datos, análisis/visualización de los mismos y de acciones derivadas. Cuando uno tiene datos educativos recolectados puede hacer muchas cosas con ellos. Por supuesto que se pueden intentar buscar patrones de comportamiento. Claro que se puede intentar establecer una tendencia entre grupos de alumnos. Pero también se pueden utilizar para entender porqué un alumno en concreto a tomado una decisión o para mejorar su evaluación con datos objetivos.