Analítica de aprendizaje o Learning analytics, qué es y cómo mejora el proceso educativo

Desde hace varias décadas las nuevas tecnologías han revolucionado nuestra vida. Cambiaron nuestra forma de entender el transporte, el cine, la forma de relacionarnos con los demás y ahora también están cambiando nuestra forma de aprender. 

Probablemente cuando te hablo de esta revolución estés pensando en el uso de ordenadores en las aulas, pantallas digitales y aplicaciones para la formación. Pero eso es solo el principio. Las nuevas tecnologías nos permiten recopilar gran cantidad de datos que se generan como producto de la interacción de los usuarios y las plataformas de aprendizaje conectadas a la red. Lo más interesante, y como consecuencia de dicha tecnología, es que es posible interpretar y transformar dichos datos en información útil para optimizar al máximo cualquier formación, ya sea para niños, adolescentes o adultos. 

 Junto con la transformación digital podemos hablar de las distintas competencias digitales que existen hoy en día y que son de importancia a nivel personal. ¿Conoces cuáles son?

¿Por qué es necesario el análisis de datos en la educación? 

El análisis de datos a gran escala o Big Data se ha convertido en una de las herramientas de trabajo indispensables en el mundo de los negocios, pero también ha alcanzado al sector formativo a través de un nuevo término que viene a cambiar las reglas del juego: el learning analytic.

A través de este enfoque, la toma de decisiones sobre el aprendizaje pasa a formar parte de un análisis profundo de todos los datos generados durante la andadura formativa. De esta forma se puede contar con información certera y en tiempo real que nos permita determinar qué formación necesitan y si los esfuerzos invertidos por nuestros docentes están dando resultados o si por el contrario hay que reflexionar y realizar modificaciones acerca de algún aspecto. 

Por lo tanto, el learning analytics nos ofrece potentes insights sobre nuestros alumnos y cómo afrontan su formación, su progreso y la probabilidad de que consigan llegar a su objetivo

¿Cómo funciona la analítica del aprendizaje?

En resumen, los pasos a seguir son:

1. Recogida de datos
2. Almacenamiento de los datos
3. Interpretación de los datos

Visto así, puede parecer un proceso muy sencillo, sin embargo, el valor y la dificultad está en interpretar los datos generados por el alumnado en sus actividades formativas. De esta forma, los centros podemos adaptar la formación al alumnado, sugerir nuevos métodos de aprendizaje y eliminar o cambiar aquello que no está funcionando debidamente. 

¿En qué aspectos favorece el Learning Analytics a la formación? 

• Ofrece una evaluación e información continua: los métodos de evaluación más tradicionales basados en exámenes de calificación única no pueden ser la única herramienta para conocer el progreso del alumnado. El análisis de los datos del progreso por competencias y habilidades nos permite hacer un seguimiento más real y ajustado del desempeño en su aprendizaje. Analizando su progreso de aprendizaje desde el inicio al final. 
• Genera una formación personalizada: los datos obtenidos, interpretados de forma correcta nos permiten extraer información muy valiosa que aplicar en el futuro, por ejemplo, ajustando los programas formativos o rutas de aprendizaje a las necesidades particulares de cada alumno. Estos sistemas de aprendizaje adaptativo tienen cada vez más impacto en la educación ya que permiten la mejora de la interacción del alumno con la formación. 
• Identifica puntos débiles y áreas de mejora de forma objetiva: los responsables de las formaciones pueden analizar tendencias y detectar puntos débiles y como proceder ante ellos. Por ejemplo, un estudiante con una dificultad concreta puede ser dirigido a materiales que le permitan superarla antes de pasar al siguiente tema. Por otra parte, los algoritmos también pueden ayudarlos a conectarse a la comunidad de aprendizaje, donde encontrarán otras personas que enfrentan problemas similares y que les pueden contar su experiencia. 
• Detecta posibles riesgos de abandono o desmotivación: Los sistemas de alerta de forma temprana nos permiten identificar de forma automática los estudiantes que están en riesgo de desmotivación o incluso de fracaso. Con esta información el equipo formativo está informado del problema en tiempo real y pueden actuar antes de que sus alumnos se encuentren con una posible frustración.