Analítica de aprendizaje (I): Introducción.

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En las próximas semanas iremos introduciendo una sucesión de posts que son resumenes de los distintos apartados de lo que, en conjunto, constituirá un trabajo con el mismo título que se publicará en un número monográfico sobre "Tendencias en docencia universitaria" en la revista Campus Virtuales.

1. Introducción

Personalización y analítica de aprendizaje van indisolublemente unidas.
En un trabajo anterior nos planteábamos que las alternativas emergentes de configuración de estudios universitarios, es pertinente decir con uso de la tecnología, pero hablando de educación es una expresión redundante (¿cabe hablar de una educación sin el uso de recursos digitales y de redes?), son el síntoma de una serie de fenómenos coyunturales y propios de las crisis de los modelos económicos y sociales que se producen en la universidad y de otros fenómenos estructurales del cambio de paradigma que allí analizábamos. Y nos planteábamos que estos cambios y procesos se polarizan en dos líneas que probablemente converjan: la masificación y la personalización. La individualización decíamos supone el uso de los recursos en presencia de la tecnología para el análisis de las situaciones y características de los alumnos y para una configuración de la acción educativa singularizada en feedback con ese análisis. Así pues la configuración de la Educación Superior que ahora empieza su camino será un producto híbrido con pluralidad de opciones metodológicas donde el parámetro ayuda pedagógica tendrá valores que oscilen entre lo que son ahora los xMOOC puros y a una individualización basada en el perfil de aprendizaje y en la analítica que se haga para cada caso.
Nuestros actuales sistemas educativos atienden enormes masas de alumnos que han pasado por ellos desde educación infantil, primaria y secundaria. Estos sistemas han estado diseñados para hacer frente a un gran número de alumnos, y la conformidad es un principio básico (http://hethoughts.wordpress.com/2013/04/16/complexity-and-creativity/). El negocio es reunir los alumnos, juntos en un mismo espacio y a una misma edad, organizarlos, enseñándoles, ponerlos a prueba, y por último clasificarlos. Es una tarea ardua y gigantesca, pero el sistema está diseñado para hacer precisamente eso. Y durante los dos últimos siglos ha funcionado a la perfección. Felicitaciones para el sistema, que hace un trabajo bastante bueno con un mínimo de recursos y con una producción máxima. Pero la historia ha acabado. La gente no está conforme porque el producto no asegura los resultados esperados. Por parte de los usuarios, estudiantes, egresados y familias, que no encuentran colocación en consonancia con la etiqueta y por parte de los empleadores que no obtienen lo que necesitan ni en la cantidad (no hay correspondencia entre titulaciones y demanda de empleo) ni en la calidad esperada (la competencia es teórica y libresca y no capacita para hacer).
Se plantea pues un nuevo sistema basado en tareas y en logros en consonancia con las capacidades individuales y no en el tiempo, en el espacio o en la edad.
¿Y por qué ahora? Es la primera vez que la potencia tecnológica puede responder a esta necesidad.
En este artículo abordamos pues qué de las tendencias que se están manifestando dan respuesta a esa necesidad y cuáles de las tecnologías emergentes o ya en presencia tienen un potencial y unos rasgos para ese desafío

La necesidad la define claramente el problema de 2 sigma, que plantea el amplio horizonte por recorrer hasta un objetivo límite de aprendizaje. Actualmente es un hecho el análisis de datos de aprendizaje utilizando los sistemas y el software basado en los entornos sociales y ubicuos y en los nuevos LMS que lo incorporan. El problema es que hasta ahora las herramientas consolidadas de uso común solo obtienen datos y gráficas que relacionan el rendimiento individual con el grupal, y el de éste en conjunto, y además sólo lo hacen con referencia a datos de aprendizaje que hemos introducido merced a procedimientos de evaluación convencionales. Sin embargo hay un espacio que suministra una enorme cantidad de datos no solo para la evaluación del alumno y que actualmente ignoramos, al menos de forma explícita, es el espacio de trabajo personal del alumno conectado, en red con sus iguales, con los profesores, con los recursos y con todo el material que va utilizando y con el registro de los métodos y estrategias con que lo hace. Es el espacio personal de aprendizaje del alumno. Espacio que va más allá de lo que se ha llamado PLE (de difícil conceptualización) porque es un espacio no estructurado.
Pero ahora hay una nueva perspectiva: La analítica masiva de datos personalizados. No es nada nuevo, los algoritmos utilizados en otros medios y con otras herramientas, adecuadamente orientados por las teorías del aprendizaje personalizado, por técnicas pedagógicas y de diseño instruccional pueden, con los algoritmos de minería de datos, obtener informaciones para ajustar mejor la intervención educativa, para mejorar el rendimiento del alumnos, a más de su satisfacción, y el del programa educativo.
Constatamos que hace falta un nuevo esquema teórico que integre las teorías ya existentes, y los elementos teóricos como métodos y “aprendizaje situado”, ZDP, diseño instruccional basado en skills clusters, etc. y sobre todo una nueva organización de los sistemas educativos que lo implemente eficazmente. Y sobre todo que ante la disyuntiva de un proceder efímero, abandonar planteamientos sin haberlos evaluado, o de una metodología de evaluación del sistema y de investigación del diseño poco flexible, se incluyan en las fases de diseño y puesta en práctica métodos de investigación basada en el diseño y de investigación formativa.

Sin embargo cabe preguntarse y plantearse que no siempre los indicios son de que vamos en esa dirección. Hay datos para pensar que ciertas iniciativas que surgieron con una orientación aparentemente contraria como son los MOOCs en alguna medida están haciendo esfuerzos, al menos algunos, por iniciar un giro reflexivo hacia prácticas de diseño instruccional clásico o de Mastery Learning, como es Coursera (Zapata-Ros, 2013a), o para introducir elementos de interacción, evaluación e investigación, como sucede en ODSL-http://www.olds.ac.uk/the-course  (Conole, 2013) y CANVAS (Wiley, 2012) o elementos adaptativos o de personalización, como sucede en CogBooks (http://www.cogbooks.com/) (Clark, April 16, 2013 y Conole, 2013). No obstante en general cabe plantearse que en algunos aspectos como es el del fomento de algunos tipos de aprendizaje como son el lateral o divergente, tan necesarios en la Sociedad del Conocimiento, la tendencia es francamente opuesta (Zapata-Ros, 2013).


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