7/9/13

Big data: Grandes volúmenes de datos en la educación

Cuando se habla de Big Data, nos referimos a un gran volumen de datos, y a todo lo referente al hecho de que los datos se han vuelto tan grandes que no se pueden analizar y procesar mediante métodos convencionales. El volumen del universo digital expande sus fronteras y se estima que ya se ha superado la barrera del Zettabyte -un billón de gigabytes-, y la velocidad a la que se generan todos esos datos es elevada. El usuario es una gran fuente de información, comparte el lugar donde esta localizado o las imágenes que capta desde diversos dispositivos, construyendo una gran inteligencia colectiva con dimensiones Big Data.

Edd Dumbill autor del libro Planing for Big Data, explica que la filosofía resultante de "los datos son lo primero" supone un abandono de las creencias y mejores prácticas aplicadas durante mucho tiempo para la recogida y uso de la información. El también Director del Programa de la Strata Conference de O'Reilly Media, resalta: Cuando uno almacena todo, tendrá todos los datos a su disposición e incrementará sus opciones de localizar esos momentos de ahorro y oportunidad. Hasta el dato que constituye un error, es valioso tenerlo.

Aún se encuentra difuso tanto el significado, como el alcance que podemos tener con estos volúmenes de datos, sobre todo en la educación, un espacio donde siempre se ha producido una gran cantidad de datos. El estudio académico requiere de muchas horas de trabajo escolar durante todos los días de la semana y durante años. Estas interacciones producen una gran cantidad de información, y los contenidos -hechos a medida- generan diversos efectos en cascada debido a la alta correlación entre conceptos. Y sólo recientemente los avances en la tecnología han permitido analizar en detalle estos datos.

¿Pero que tipo de datos educativos podemos obtener con estos avances? Por una parte, hablamos de datos referentes a la identidad de los estudiantes y por otro lado, hablamos de datos basados ​​en la actividad del estudiante que tienen el potencial de mejorar sus resultados de aprendizaje.

1 ) Datos de identidad : ¿Quién es? ¿Qué permisos/curso/credenciales tiene? ¿En donde se encuentra?

2 ) Datos de interacción con usuarios: incluyen parámetros como las páginas visitadas, número de clicks, etc. Estos parámetros representan la piedra angular de la optimización en Internet y se utilizan para mejorar la experiencia del usuario.

3 ) Datos inferidos de contenidos: ¿Como se realizan contenidos a través de un grupo? ¿Qué beneficios se producen cuando un estudiante interactúa con un contenido?

4 ) El sistema de datos completo: Las listas, calificaciones, expedientes disciplinarios, asistencia, etc. son ejemplos. A gran escala esta información es muy útil para mejorar un sistema educativo. Pero incluso son datos muy superficiales de cada estudiante.

5 ) Datos del Estudiante inferidos: ¿Qué conceptos conoce un estudiante?¿Cuál es su porcentaje de habilidad? ¿Cuál es la probabilidad de que un estudiante va a aprobar el próximo test/exámen? ¿Que puede hacer el estudiante para mejorar la nota de el próximo test/exámen?


Los grandes volúmenes de datos van a afectar a la educación directamente. Es un hecho inevitable. Y las universidades,  instituciones y organizaciones educativas, deben tener una visión de cómo van a beneficiarse con esos grandes volúmenes de datos. La respuesta mágica podría darse en forma de una plataforma global que ayude a empresas e instituciones a gestionar y analizar este conjunto de datos. Una plataforma similar a la que Albert Bifet, Researcher de Yahoo! Research, ha presentado en la 15ª edición del BDigital Global Congress,  con técnicas avanzadas para procesar datos en tiempo real y que permite hacer un análisis también en tiempo real para poder tomar las decisiones más adecuadas en cada momento. El tiempo lo dirá...


Ruth Contreras  

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