La vuelta al cole

Habréis notado que va haciendo ya menos calor (¡menos mal!, después del verano que hemos pasado) y que los días se van acortando, señales inequívocas de que el verano se acerca a su fin. Con él llega también el final de las vacaciones para muchos, la vuelta al cole de los peques y los tan odiados atascos de muchas grandes ciudades en hora punta.

La vuelta al cole - atasco

Imaginemos un posible futuro en el que las “Ciudades Inteligentes” (Smart Cities) sean una realidad, un ente fuertemente constituido, más allá de los pilotos de limitado alcance que se prueban hoy en día. Sin duda tendrá que ir acompañado del “Internet de las Cosas” (IoT, por sus siglas en inglés), otro de los conceptos que están muy de moda porque están en una fase visionaria pero que su implantación real es escasa por el momento. El IoT consiste en que una enorme cantidad de aparatos y sensores estén continuamente conectados a Internet, transmitiendo información. Si el “cerebro” de nuestra imaginaria ciudad inteligente recibe y procesa adecuadamente todos esos datos, podría ser capaz de organizar automáticamente los desplazamientos de todos los ciudadanos de manera que se malgaste el menor tiempo posible y reduzcamos notablemente las molestias que generan los atascos. Esto haría que la temida vuelta al cole fuera un poco más llevadera.

Sin irnos tan lejos hacia delante en el tiempo, tenemos dos campos interesantísimos que son la “Analítica de aprendizaje” (Learning Analytics) y la “Minería de datos educativos” (Educational Data Mining), que también pueden hacer que la vuelta al cole y todo el proceso de enseñanza sean algo diferentes a como los conocíamos hasta ahora.

Supongamos que el pequeño Andrés llega a clase tras sus buenos tres meses de vacaciones. Se conecta al sistema y lo primero que tiene que hacer es ir respondiendo cuestionarios de las diferentes asignaturas para averiguar qué se le ha olvidado durante el verano de lo que aprendió el año anterior. El sistema registra y analiza los resultados para proponerle qué material teórico y práctico le conviene repasar a Andrés durante los primeros días del curso para no perderse cuando se empiece con el nuevo temario. A medida que avanza el curso, el sistema monitoriza los ejercicios realizados y detecta que un par de temas de una asignatura y otro de otra no están siendo correctamente asimilados por Andrés. Antes de que lleguen los exámenes de la evaluación, habrá lanzado una advertencia y recomendado más ejercicios para reforzar dichos temas, de modo que si Andrés pone interés, no se encontrará con la sorpresa de un suspenso al final del trimestre. Por otro lado, el sistema detecta que Andrés es muy bueno en cierta asignatura, por lo que le recomienda material avanzado para que sus conocimientos y su motivación crezcan y se potencien, ya que no todo tiene que ser cubrir carencias para llegar a unos niveles mínimos ;). Al finalizar el año, Andrés ha conseguido aprender y aprobar todo, alcanzado cotas elevadas en ciertas áreas.

La vuelta al cole - schoolOfData

El sistema del párrafo anterior, estaría fundamentado en el acceso a buenas bases de datos de información de cada alumno y de todos los materiales didácticos, así como un registro de toda la actividad. Además, mediante avanzados algoritmos, llevará a cabo las tareas de recomendación mencionadas y posiblemente otros análisis de interacciones sociales entre todos los miembros de la comunidad educativa.

Bien, las labores que le he atribuido al mencionado sistema no son otras que algunas de las que hace (o debería hacer) un profesor. ¿Quiere decir esto que este sistema futurista vaya a sustituir a los profesores? Espero que no. El componente humano en la enseñanza es fundamental, no debe ser eliminado. Lo que sí supondrá un sistema de esas características, es un enorme apoyo para los profesores, ayudándoles, por ejemplo, a detectar continuamente los puntos fuertes y débiles de sus alumnos, recibiendo alertas que les permitan llevar a cabo una atención más personalizada, reaccionando a tiempo ante una circunstancia que quizás no hubieran observado o hubieran tardado más en percibir. También para los alumnos supone una referencia constantemente actualizada, y disponible en todo momento, de qué les conviene más ir estudiando y cómo evoluciona su progreso.

Gran parte de lo expuesto es aplicable a todos los niveles de enseñanza: primaria, institutos, centros de formación profesional, universidades y a la infinidad de cursos abiertos masivos online (MOOC, por sus siglas en inglés) que se ofertan en páginas de algunas universidades y otras como Coursera, OpenLearn, etc.

Como comentario final, mencionar que la sensibilidad de los datos manejados en el ámbito educativo, suscita cuestiones éticas y legales sobre los límites admisibles del uso que se pueda dar a los mismos o a los resultados de analizarlos. Deberá existir un fuerte compromiso y grado de responsabilidad por parte de todos los actores implicados para evitar generar temores innecesarios o casos de mal uso. De esta manera, podremos aprovecharnos todos de los indudables beneficios que estas técnicas brindan a la formación de las personas.

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Javier Di Deco

Autor: Javier Di Deco

Co-Fundador & Data Scientist en PiperLab