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OPINIÓN: ¿Por qué la educación sería diferente si utilizáramos más Big Data?

La Big Data por sí misma no sirve de mucho si no hay una estructura que la pueda limpiar y analizar, es decir, transformar la información en soluciones a problemas específicos, opina Antonio Galindo.

Nota del editor: Antonio Galindo es Director de Tecnología Educativa en Enova. Cuenta con experiencia en administración de infraestructura on-premise y en la nube, así como en la automatización de tareas en ambientes UNIX, monitoreo de infraestructura y sistemas, seguridad de host y en virtualización de ambientes. Las opiniones expresadas en este artículo son exclusivas del autor.

(Expansión) – Cada búsqueda en Internet, cada publicación en redes sociales, cada video reproducido y, básicamente, cada movimiento que hacemos en el mundo digital genera información. Por su volumen, a esta información le llamamos Big Data y desde hace tiempo su análisis sirve para crear nuevos productos o servicios diseñados a la medida de las necesidades específicas de los usuarios.

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Como muchas de las innovaciones de la era digital, el Big Data tiene su origen con Google. Un grupo de investigadores hizo, en 2003, un estudio sobre Google File System (GFS), el sistema de organización de información de Google, y un año después lanzó Map & Reduce. Desde entonces el Big Data se estudia como fuente de información sobre el comportamiento de los usuarios.

Pero, ¿por qué la educación sería diferente si utilizáramos más Big Data? Gracias a la nueva y variada oferta educativa que utiliza herramientas tecnologías para fines académicos, existen millones de datos en el mundo digital que los desarrolladores de planes educativos pueden aprovechar para mejorar sus programa hacia los alumnos.

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Sin embargo, la Big Data por sí misma no sirve de mucho si no hay una estructura que la pueda limpiar y analizar, es decir, transformar la información en soluciones a problemas específicos. Aquí es donde entra la minería de datos, que en la educación la llamamos learning analytics.

Learning analytics es la herramienta con la que un sistema analiza la información que va generando un estudiante al navegar en un programa educativo, desde el tiempo en que pasa en cada lección, los temas que más le cuestan trabajo, su facilidad para aprender a través de videos, con texto o infografías, y muchos datos más.

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Analizar este tipo de datos permite el diseño educativo a la medida y la personalización de la educación para ofrecer una atención más enfocada al estilo de aprendizaje de cada persona.

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Hoy existen empresas que crean programas educativos basados en learning analytics para crear programas personalizados, como Eddi Ü, una plataforma de videos educativos de 10 minutos hechos por y para jóvenes con temas que hoy se ven en las preparatorias del país. Una de sus innovaciones es que integran inteligencia artificial para analizar la evolución de los usuarios y ofrecer contenido de acuerdo a sus habilidades y estilo de aprendizaje.

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Esto no es solo para niños o adolescentes, sino que el learning analytics se puede aplicar en cualquier programa de capacitación, tanto esquemas escolarizados, educación continua y empresarial.

Tampoco se necesita una infraestructura robusta o futurista para llevar estos beneficios a los alumnos. Hay escuelas que ya tienen un programa similar, aún con un presupuesto limitado. Es el caso de la Red de Innovación y Aprendizaje, que opera centros de educación en comunidades como Nicolás Romero, Tultitlán o Valle de Chalco; es importante que los avances en los modelos educativos lleguen a todos los sectores de la población.

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De acuerdo con Bernard Marr, experto en Big Data aplicada a los negocios, para 2020 cada individuo creará 1.7 megabytes de información nueva por segundo y el universo de datos llegará a 44 zettabytes, es decir a 44 billones de gigabytes.

Esto no significa que el Big Data reemplazará la creatividad y experiencia de los profesores, por el contrario, se trata de una herramienta para mejorar la calidad de la educación y de la forma en que la información es transmitida y asimilada. Son los mismos diseñadores de programas académicos los que deberán comprender el funcionamiento de los learning analytics y buscar métodos para aplicarlos con sus alumnos.

Consulta más información sobre este y otros temas en el canal Opinión

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