Rastros significativos de aprendizaje

Me cuesta captar las diferencias entre analítica del aprendizaje, analítica académica y minado de datos en la educación. Intuyo que tienen su origen en las diferencias entre distintos grupos de académicos que se ocupan del asunto y que, para diferenciarse unos de otros, usan nombres distintos para hablar del asunto bajo su propia mirada. Algo que, me parece, tiene todo el sentido.

De los tres términos, el que tiene la palabra «aprendizaje» en su nombre, es la que da sentido al término desde la mirada de la persona que aprende, tratándole como propietario de su propio aprendizaje. Bajo esta mirada, lo que se quiere es empoderar al aprendiz para aprender mejor. Ese es también mi interés en el tema.

En el terreno de los métodos, los tres enfoques se encuentran. En todos, la cuestión es captar rastros significativos de aprendizaje.

Of course, capturing meaningful learning traces is something that both we and the EDM community struggle with. Translating those traces into visual representations and feedback that support learning is another challenge: the danger of presenting meaningless eye candy or networks that confuse rather than help is all too real.
Erik Duval

La mención del meaningless eye candy en referencia a herramientas vistosas como esas que generan grafos sociales, apunta a la dificultad de aplicar algoritmos a fenómenos como el aprendizaje, en los que la confianza entre las personas y la identidad, tienen un papel fundamental.

6 comentarios en «Rastros significativos de aprendizaje»

  1. Hola Bianka,

    A propósito de la conferencia que el pasado martes se presentó sobre Educational Data Mining, Rebecca Fergurson publicó en su blog:

    http://diving-4-pearls.blogspot.com/2012/01/miners-or-analysts-whats-in-name.html

    algunas interesantes cuestiones en relación con ambas disciplinas. También Erick Duval opinó en su blog al respecto:

    ” Learning Analytics is about collecting traces that learners leave behind and using those traces to improve learning. Educational Data Minging can process the traces algorithmically and point out patterns or compute indicators…”

    Las definiciones publicadas en el sitio web de sus respectivas sociedades mencionan:

    “Educational Data Mining is an emerging discipline, concerned with developing methods for exploring the unique types of data that come from educational settings, and using those methods to better understand students, and the settings which they learn in”

    International Educational Data Mining Society
    http://www.educationaldatamining.org/

    ” the measurement, collection, analysis and reporting of data about learners and their contexts, for purposes of understanding and optimizing learning and the environments in which it occurs”

    The Society for Learning Analytics Research
    http://solaresearch.org

    desde mi punto de vista, ambas disciplinas tienen en común varios aspectos como:
    Comprender cómo funciona el aprendizaje
    Desarrollar herramientas que mejoren la curva de aprendizaje
    Aproximaciones basadas en el análisis de datos

    sin embargo, Learning Analytics pone énfasis en el aspecto educativo mientras que Educational Data Mining resalta el aspecto técnico (los métodos de data mining). Me parece que ambas disciplinas son complementarias y pronto se publicarán investigaciones que incluyan referencias cruzadas entre ambas disciplinas.

    Saludos

    1. ¡Hola Fernando! El martes no pude estar en la sesión en vivo, de modo que te agradezco tu comentario y los enlaces, sobre todo el primero (aunque estoy suscrita, se me pasó en el lector RSS).

      Me imaginaba que detrás del asunto de las definiciones habría alguna lucha entre académicos y «escuelas». Pues a mí también me parece que no hay diferencia fundamental y siempre es una pena que personas que trabajan en lo mismo no puedan colaborar y construir juntos. Pero la competencia también tiene ventajas si se practica con virtud 🙂

      Mi interés en los datos es más desde la mirada de la persona quien aprende y menos desde la mirada de las instituciones y políticas educativas. Y como la analítica o minería aporta, ante todo, ventajas a estas últimas, todavía tengo que encontrar el modo en que le pueda servir al learner (que he llamado aprendiz pero quizá se usa otra palabra en español).

      ¡Un saludo!

      1. Hola Bianka,

        yo creo que la diferencia entre directores y profesores está en el tipo de decisiones que toman con respecto a su campo de acción. Para que puedan tomar las decisiones adecuadas, los directores y profesores necesitan información de lo que esta pasando tanto en la Universidad (director) como en el aula de clases (profesor).
        Academic Analytics va en la línea del procesamiento analítico de datos para la decisión de acciones estratégicas en la dirección académica, mientras que Learning Analytics se enfoca en el análisis de datos con fines pedagógicos, desarrollando las herramientas que permitan tanto a los profesores como los estudiantes estar informados y participar activamente en la conducción del aprendizaje.

        Saludos

        1. Hola de nuevo Fernando! Si es así, la analítica académica, si su meta es apoyar la toma de decisiones que sirvan al aprendizaje, ha de basarse en la analítica del aprendizaje ¿no? Parecen disciplinas muy entretejidas y en las dos, claro, lo importante es la mirada, el punto de vista. Si en el mundo en red, el propietario y principal responsable del proceso de aprendizaje es el estudiante, la propiedad de los datos sobre ese proceso se convierte en una de las preguntas clave.

Los comentarios están cerrados.