Por dónde empezarMe acuerdo perfectamente de mis inicios en la analítica del aprendizaje hace ya unos cuantos años atrás. No sabía por dónde empezar, aunque mi base universitaria técnico-científica me daba seguridad ante la adversidad cuantitativa. Suponía que la analítica del aprendizaje iba de números. Vaya, que se trataba de hacer una interpretación cuantitativa de datos educativos. Y no estaba equivocado. Ahora, tras algunos años de investigación y diversas publicaciones, puedo afirmar que:

En la analítica del aprendizaje se interpretan datos educativos mediante aproximaciones cuantitativas. Con ello se pueden entender y predecir los comportamientos de los alumnos. En consecuencia, se podrá mejorar el contexto educativo.

Antes de poder llegar a afirmar la conclusión anterior, primero de todo tuve que leer, y mucho. Leí todo acerca del concepto learning analytics en artículos, revistas y series de investigación, blogs, foros y páginas instituciones relacionadas con educación, como EDUCASE. Todo era abstracto pero poco a poco las piezas empezaron a encajar tomando forma y sentido.

Justo cuando me interesé por la analítica del aprendizaje estaba cursando un Máster sobre educación y nuevas tecnologías. Estaba acostumbrado a leer artículos científicos y de investigación, que además de largos, eran duros y costosos de leer. Así que cuando disponía de un poco de tiempo para dedicarlo a la analítica del aprendizaje devoraba literalmente la bibliografía que podía encontrar por internet. En esta etapa aprendí que Google Scholar es una de las mejores fuentes para la consulta de textos científicos e investigación.

Poco encontré en Youtube, a excepción de los autores más destacados como George Siemens con sus charlas de más de una hora. Tengo que confesar que en un principio no me sirvieron para nada. Eran de tan alto nivel conceptual que se obviaban partes fundamentales y me perdía en el discurso. Los saltos conceptuales eran demasiado enormes y a uno se le escapaban muchas cosas. No sentía avanzar ni progresar adecuadamente, con lo que la sensación de sentirse perdido en un mar de incertidumbres era una constante. ¿Te suena? Intentaré en las próximas líneas que dejes de tener esta horrible sensación.

Pero más adelante me encontré con una de esas pequeñas joyas que te iluminan el camino. Erik Duval, una persona reticente de participar en las TED Talks, y que debería haberlo hecho mucho tiempo atrás, es capaz de con 17 minutos explicar aspectos fascinantes del estudio del comportamiento de los alumnos. El siguiente vídeo muestra su TED Talk acerca de Open Learning Analytics en el que ofrece una visión clara de lo que es la analítica del aprendizaje y su poder de cambio.

 

Siguiendo el hilo de los saltos conceptuales, algo similar me ocurrió con algunos MOOCs. Por aquél entonces estos cursos online masivos y abiertos únicamente se ofrecían por prestigiosas universidades, o por entidades privadas creadas por científicos salidos de esas mismas universidades. Lo curioso es que tampoco ofrecían un campo base para que los recién llegados pudieran iniciarse con comodidad. Todos los cursos parecían destinados a doctorados en matemáticas o estadísticas, vaya, para gente con altos conocimientos teóricos. ¿Qué pasa con los que queremos introducirnos en este arte con una curva de aprendizaje suave?

Ni en sitios como Coursera, Canvas o EdX encontré cursos adaptados para los que queríamos acceder por primera vez al arte del estudio del comportamiento de los alumnos. Me encontré con una realidad común en todos los cursos en los que me inscribí. La descripción del curso parecía asequible y apta para todos los públicos. Pero la realidad era totalmente distinta. Habían demasiados términos complejos, muchas referencias a investigaciones muy técnicas y pocas aproximaciones asequibles para aplicarlo de forma sencilla y práctica.

Ahora parece que estas universidades empiezan a entender las necesidades reales de los que vivimos el día a día en las instituciones educativas. Están haciendo un cambio de rumbo que parece favorecer a todos aquellos que tienen preguntas sin responder. Recién me acabo de inscribir a un curso de la Universidad de Michigan que intenta dar respuesta a todas las incertidumbres pendientes de resolver. Lo encontrarás en Coursera y empieza hoy. En las próximas semanas voy a hacer una revisión del curso. Te propongo que te suscribas a la newsletter desde el formulario al final del artículo para ir siguiendo el estado de la cuestión.

Quiero que recuerdes una cosa muy importante:

Lo primero que hay que entender de la analítica del aprendizaje es que sirve para estudiar el pasado, el presente y el futuro del comportamiento de los alumnos.

Trabajar el futuro significa aplicar técnicas de predicción, modelos de datos predictivos y aproximaciones estadística de nivel superior que requieren de altos conocimientos y una experiencia notable en el campo práctico. Entender el futuro no es tarea fácil o de sentido común.

Recordemos que también podemos analizar el pasado y el presente, algo más al abasto de cualquiera y que para algunos puede ser menos conductista. Para ello no hay que recurrir a técnicas sofisticadas de modelos de predicción sobre datos educativos. Se puede hacer de una forma más sencilla con herramientas más cercanas como una hoja de cálculo o utilizando las ofrecidas por el entorno virtual de aprendizaje. He aquí la utilidad de estos dos tiempos:

Entender el pasado nos permitirá explicar el porque de los comportamientos.

Estudiar el presente nos permitirá conocer qué está pasando.

A los profesores que me preguntan por dónde empezar les recomiendo empezar por el pasado. Los profesores somos soldados de infantería, no tenemos tiempo para estrategias y elucubraciones a largo plazo. Necesitamos herramientas que nos permitan explicar comportamientos y actuar en consecuencia. Queremos saber qué pasó y por qué pasó.

Último consejo. Empieza por entender qué es la analítica del aprendizaje, qué fases fundamentales completan el proceso y cómo la visualización de datos es la clave para abordar los tiempos pasado y presente.

Para ello te invito a consultar los dos siguientes links. Los dos están orientados a resolver las dudas de cualquier recién llegado a la analítica del aprendizaje y a accionar los datos pasados y presentes mediante la visualización de datos: