Lluís Vicent
Director del Postgrado Online en Data Management
La pandemia ha generalizado el uso de la tecnología en la educación. Esto tiene dos consecuencias: la positiva es el conocimiento que tiene mucha gente sobre algunas herramientas tecnológicas, aunque pocas y básicamente síncronas; y la negativa es la mala imagen que ha proyectado la formación remota de emergencia (lo que se ha hecho generalmente) sobre la educación online. Son cosas muy diferentes.
Como apuntábamos, muchos profesionales han trabajado en formación en línea durante décadas, habiendo logrado unos estándares de calidad tan o más dignas que la formación presencial.
La revolución educativa será, más que probablemente, una de las revoluciones más impactantes en las próximas dos décadas. Y el uso de los datos, también aquí, afectará esencialmente la manera de aprender y educar.
Cuando una docente tiene a su cargo 25 alumnos durante todo un año tiene un conocimiento muy profundo sobre cada uno de ellos. Y si tiene medios, tiempo, reconocimiento y ganas, es capaz de personalizar las tareas para que cada uno de ellos pueda evolucionar de manera óptima (y diferente a los otros) su proceso de aprendizaje. Esto, también lo pueden hacer las máquinas usando los datos de los alumnos, y si lo pueden hacer las máquinas, lo podrán hacer para un número mucho más elevado de alumnos que la persona docente.
En el proyecto sobre el sistema universitario español del ministro Castells se marca un mínimo de un profesor/a a tiempo completo por cada 25 alumnos. En cambio, para las universidades online se requiere un profesor por cada 50 o 100 alumnos. Esto es discutible porque depende completamente de la metodología docente que se lleve a cabo tanto en presencial como en línea, pero... si hay una captura, procesamiento y análisis de datos adecuado, la ayuda que las máquinas ofrecen a los profesores justifican unos ratios de profesores/alumno inferiores.
Cuando el aprendizaje se desarrolla sobre una plataforma tecnológica, los estudiantes están generando contínuamente datos sobre su trabajo, acciones y aprendizaje, que son automáticamente capturadas por la plataforma. Con estos datos, la mayoría de organizaciones hacen poca cosa (siendo generosos), pero otros sacan informaciones muy importantes como por ejemplo:
No es ciencia ficción, ya en 2007 con un análisis muy básico conseguimos, a mediados de curso, predecir la nota final de los estudiantes con un error medio de 0.82 sobre 10.
Si además, por ejemplo, agrupamos los estudiantes en función de su probabilidad de éxito o fracaso (lo hacen las máquinas automáticamente) seremos capaces de ofrecer diferentes herramientas, tareas, reuniones, o cualquier cosa que pueda ayudar a cada grupo, e incluso las máquinas podrán dar estos contenidos automáticamente.
Esto provoca que el análisis automático de datos, y por supuesto la inteligencia artificial, permita dar una formación personalizada a un número muy grande de estudiantes.
El data revoluciona la educación. Prácticamente todo el mundo tiene asumido que hay que formarse durante toda la vida. La gente seguirá a lo largo de su carrera programas formativos mucho automatizados que utilizarán el análisis de los datos para optimizar el proceso de aprendizaje.
No desaparecerá la formación presencial. Será igual de esencial en la educación preuniversitaria, y también en la formación de grado, donde la convivencia y la vida universitaria continuará siendo un valor muy preciado para una gran mayoría de gente. Peró también en estos niveles, el data ayudará al profesorado en todas las tareas donde realmente no haga falta una persona. El profesorado se tiene que liberar de las tareas mecánicas y centrarse en la formación y la evolución de su alumnado.