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Buenos Aires » Infobae
Fecha: 04/02/2025 08:46
En los últimos años, ha surgido un enfoque distinto para comprender el aprendizaje: el análisis de datos educativos. (Imagen Ilustrativa Infobae) Desde la escuela primaria hasta la universidad, los exámenes y trabajos evaluados han servido para medir el desempeño de los estudiantes y tomar decisiones sobre su aprendizaje. Sin embargo, esta manera de evaluar tiene límites evidentes. Una prueba puede reflejar el resultado final de un proceso, pero rara vez explica qué ocurrió en el camino. No muestra si un estudiante aprendió con facilidad o con esfuerzo, si encontró obstáculos específicos o si hubo momentos en los que necesitó ayuda y no la recibió. En los últimos años, ha surgido un enfoque distinto para comprender el aprendizaje: el análisis de datos educativos. A partir de la información generada en plataformas de enseñanza virtual, sistemas de gestión de aprendizaje y otras herramientas digitales, es posible seguir de cerca la evolución de los estudiantes, identificar patrones y diseñar estrategias que respondan mejor a sus necesidades. este campo, conocido como analíticas de aprendizaje, busca no solo evaluar lo aprendido, sino también entender cómo se aprende y qué se puede hacer para mejorar ese proceso. El tema fue abordado en el IFE Conference 2025, donde Esteban Venegas, director del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación (IFE), presentó el informe Analíticas de Aprendizaje: El poder de los datos en la educación. Con más de dos décadas de experiencia en innovación educativa, Venegas ha estudiado cómo el uso de datos puede ayudar a mejorar la enseñanza, personalizar el aprendizaje y reducir la deserción escolar. Este artículo explora las ideas principales de su presentación. ¿Por qué las analíticas de aprendizaje están cobrando relevancia? ¿cómo se aplican en la práctica? ¿Cuáles son sus límites y desafíos? A través de estas preguntas, buscamos entender de qué manera el análisis de datos puede contribuir a una educación más flexible y ajustada a las necesidades de cada estudiante. Esteban Venegas, director del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación La importancia de las Analíticas de Aprendizaje Las analíticas de aprendizaje permiten a docentes e instituciones comprender con mayor precisión cómo estudian y progresan los estudiantes. A través del análisis de datos, es posible detectar patrones en el desempeño académico, anticipar dificultades y tomar decisiones informadas para mejorar la enseñanza. Su aplicación puede ser clave en distintos niveles. Para los docentes, representan una herramienta que complementa su experiencia en el aula, ayudándolos a identificar qué estrategias funcionan mejor y en qué momentos es necesario intervenir. Para los estudiantes, brindan información sobre su propio aprendizaje, permitiéndoles reconocer sus fortalezas y mejorar sus hábitos de estudio. A nivel institucional, facilitan la detección temprana de posibles casos de deserción y permiten ajustar los programas académicos de acuerdo con las necesidades reales del alumnado. Lo interesante de este enfoque es que no se trata solo de evaluar resultados finales, sino de entender el proceso que lleva a ellos. En lugar de limitarse a calificaciones o asistencias, las analíticas de aprendizaje ofrecen una visión más detallada del recorrido de cada estudiante, permitiendo que la educación se adapte mejor a sus necesidades y ritmos de aprendizaje. El valor de las analíticas de aprendizaje radica en la capacidad de interpretar los datos de manera efectiva y convertirlos en herramientas que contribuyan a mejorar la educación. (Imagen Ilustrativa de Infobae) Cómo se miden las analíticas de aprendizaje Las analíticas de aprendizaje utilizan distintos métodos para recopilar y analizar datos sobre el proceso educativo. Su propósito no es solo medir el desempeño de los estudiantes, sino también interpretar la información y generar estrategias para mejorar la enseñanza. Existen cuatro tipos principales de análisis: El análisis descriptivo revisa datos históricos para identificar tendencias generales, como la participación en clase o los patrones de calificaciones. El análisis diagnóstico busca explicar las causas detrás de un bajo rendimiento o una tasa de abandono elevada. El análisis predictivo emplea modelos de inteligencia artificial para anticipar dificultades, como el riesgo de deserción. El análisis prescriptivo no solo interpreta los datos, sino que también sugiere acciones concretas para mejorar el aprendizaje. Para que estos análisis sean útiles, es necesario contar con datos organizados y confiables. En el Instituto para el Futuro de la Educación, el Data Hub se encarga de recopilar, procesar y organizar información académica. Su función principal es asegurar que los datos sean precisos, actualizados y cumplan con normativas de privacidad. Además, realiza un trabajo de verificación y limpieza de datos para que los investigadores puedan acceder a información estructurada sin comprometer la identidad de los estudiantes. Más allá de la tecnología utilizada, el valor de las analíticas de aprendizaje radica en la capacidad de interpretar los datos de manera efectiva y convertirlos en herramientas que contribuyan a mejorar la educación. El campus del Tec de Monterrey Desafíos y aplicaciones de las analíticas de aprendizaje Si bien el análisis de datos en educación ofrece nuevas oportunidades, su implementación también enfrenta desafíos. Uno de los principales retos es la correcta interpretación de la información. Las analíticas de aprendizaje pueden generar una gran cantidad de datos, pero su utilidad depende de cómo se usen. Para que tengan un impacto real, es necesario que los docentes reciban formación sobre cómo integrar estos análisis en su práctica cotidiana y cómo ajustar sus estrategias a partir de la evidencia disponible. Otro punto clave es la privacidad. Dado que los datos provienen de la actividad de los estudiantes en plataformas digitales, es fundamental garantizar que se manejen de manera ética y segura. Para ello, las instituciones han desarrollado protocolos de anonimización que permiten analizar tendencias sin comprometer la identidad de los alumnos. Sin embargo, la gestión de datos educativos sigue siendo un tema en constante revisión, con el desafío de equilibrar innovación y protección de la información personal. A pesar de estos desafíos, ya existen aplicaciones concretas. Algunas instituciones han implementado sistemas que analizan la participación en clase y detectan momentos en los que los estudiantes pierden el foco. En entornos experimentales, se han utilizado sensores biométricos para medir el nivel de atención durante ciertas actividades, proporcionando información sobre qué estrategias generan mayor compromiso. En el caso de los cursos en línea, se han desarrollado modelos que identifican patrones de abandono y alertan a los profesores antes de que un estudiante deje de participar. El impacto en la equidad educativa también es un aspecto central. Bien utilizadas, las analíticas de aprendizaje pueden ayudar a reducir brechas al personalizar la enseñanza y brindar apoyo a quienes lo necesiten. Sin embargo, si se aplican sin considerar el contexto, podrían reforzar desigualdades, favoreciendo a quienes ya tienen un mejor desempeño y dejando atrás a quienes requieren más apoyo. Para evitarlo, es fundamental que su implementación se base en principios pedagógicos sólidos y en un uso equilibrado de la información. Un futuro basado en la comprensión del aprendizaje La incorporación de analíticas de aprendizaje en la educación abre nuevas posibilidades, pero también plantea interrogantes. ¿Hasta qué punto los datos pueden reflejar la complejidad del aprendizaje? ¿Cómo se puede evitar que el análisis cuantitativo deje de lado aspectos más subjetivos, como la motivación o el pensamiento crítico? Más que ofrecer respuestas definitivas, estas herramientas proponen una nueva forma de observar y entender el proceso educativo. Su verdadero valor no está solo en la cantidad de información que pueden generar, sino en cómo se utilizan esos datos para mejorar la enseñanza. Para que tengan un impacto real, es clave que docentes e instituciones sepan interpretar la información y tomar decisiones que respondan a las necesidades de cada estudiante. No se trata de automatizar la educación ni de reducirla a cifras y modelos predictivos, sino de encontrar en estos recursos un apoyo para hacerla más flexible y ajustada a los distintos ritmos de aprendizaje. Más que una solución automática, las analíticas de aprendizaje son una herramienta que debe integrarse con cuidado. Su éxito dependerá de cómo se equilibren la tecnología, la pedagogía y la ética en su aplicación. A medida que la educación continúa transformándose, el análisis de datos se perfila como una herramienta que puede contribuir a modelos más adaptativos e inclusivos. Comprender mejor cómo aprenden los estudiantes no significa alejarse del aula, sino aprovechar nuevos enfoques para fortalecer la enseñanza.
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