La universidad basada en datos: cómo la información puede transformar el aprendizaje
¿Puede una universidad identificar que un estudiante necesita apoyo antes de que sus dificultades académicas se conviertan en un problema mayor? La expansión de las plataformas digitales y la inteligencia artificial está haciendo posible analizar grandes cantidades de información sobre los procesos educativos y utilizarla para comprender cómo aprenden los estudiantes.
Esta transformación da lugar a la analítica del aprendizaje, un campo que utiliza datos educativos para identificar patrones, personalizar contenidos y apoyar decisiones pedagógicas. En Unifranz, Mario Ariel Quispe, responsable de la Jefatura de Enseñanza Aprendizaje (JEA), explica en un análisis sobre el poder del Big Data en la educación que estos datos pueden utilizarse para crear planes de estudio personalizados, recomendar contenidos, detectar problemas de aprendizaje y ofrecer retroalimentación.
“El Big Data es uno de los términos en boga en pleno siglo XXI. Implica el uso de grandes volúmenes de datos, de información que constantemente proporcionamos”, explica Quispe.
El objetivo, sin embargo, no debería ser convertir al estudiante en un conjunto de datos. El desafío consiste en utilizar la información para comprender mejor sus necesidades sin perder de vista la privacidad, la autonomía y el papel de los docentes.
¿Qué es la analítica del aprendizaje?
La analítica del aprendizaje consiste en recopilar y analizar información relacionada con la actividad académica para comprender los procesos educativos. Datos sobre desempeño, interacción con plataformas, avance en determinadas actividades o resultados de evaluaciones pueden ayudar a detectar patrones.
Uno de sus usos es el aprendizaje adaptativo, mediante el cual los sistemas pueden recomendar libros, videos, ejercicios u otros recursos de acuerdo con las necesidades y preferencias de cada estudiante. Unifranz ha abordado este modelo en su análisis sobre el potencial del Big Data en las aulas.
“El aprendizaje adaptativo, tal como su nombre lo indica, personaliza e individualiza las estrategias y técnicas de aprendizaje-enseñanza, esto con el fin de satisfacer las necesidades educativas del estudiante”, afirma Quispe.
La inteligencia artificial amplía estas posibilidades al procesar información y generar recomendaciones. En una publicación reciente sobre plataformas de aprendizaje adaptativo con IA, el académico explica que estas herramientas pueden ajustar contenidos, actividades y estrategias según las necesidades de cada estudiante.
Del dato a la decisión pedagógica
El verdadero valor de los datos aparece cuando permiten tomar mejores decisiones.
Si una plataforma muestra que numerosos estudiantes tienen dificultades con determinado contenido, el docente puede revisar la estrategia utilizada, incorporar otros recursos o dedicar más tiempo a esa competencia. Si un estudiante presenta dificultades específicas, la información puede servir como señal para ofrecerle acompañamiento.
Pero los datos no explican por sí solos toda la realidad de una persona. Un descenso en la actividad académica, por ejemplo, puede tener causas muy diferentes y no necesariamente significa falta de interés o capacidad.
Por ello, la analítica debe complementar, y no sustituir, el criterio docente. La información puede señalar un patrón; corresponde a los profesionales de la educación interpretar ese patrón dentro de su contexto.
¿Qué aporta la inteligencia artificial?
La IA permite procesar grandes volúmenes de información y generar respuestas o recomendaciones en tiempos reducidos. En educación, esto puede traducirse en sistemas de tutoría, retroalimentación personalizada, recomendaciones de contenidos y herramientas capaces de adaptar determinadas actividades.
Un análisis de Unifranz sobre innovación educativa e inteligencia artificial plantea que la IA permite adaptar contenidos, evaluaciones y estrategias pedagógicas en tiempo real mediante tutores virtuales, analítica del aprendizaje y retroalimentación inmediata.
Mario Ariel Quispe sostiene que la base del aprendizaje personalizado está en reconocer que cada estudiante aprende de manera distinta. Esta perspectiva conecta la tecnología con una educación innovadora centrada en las características, avances y necesidades de cada persona.
Una universidad que aprende de sus propios datos
El uso de información también puede contribuir a mejorar las decisiones institucionales. Los datos agregados permiten identificar tendencias en determinadas asignaturas, modalidades o grupos de estudiantes y utilizar esos hallazgos para ajustar estrategias académicas.
En este sentido, la enseñanza basada en datos busca que la información vaya más allá del registro de notas. “El uso de datos no es solo un registro de notas; es una herramienta para entender a cada estudiante y diseñar la enseñanza que realmente necesita”, señala Ariel Quispe.
La lógica se relaciona con la personalización del aprendizaje: los datos pueden ayudar a detectar dificultades tempranas y diseñar estrategias pedagógicas específicas.
¿Y qué ocurre con la privacidad?
El uso de datos educativos plantea una pregunta inevitable: ¿qué información puede recopilar una institución y cómo debe utilizarla?
La guía de UNESCO sobre inteligencia artificial generativa en educación advierte sobre la necesidad de proteger la privacidad de los usuarios y propone un enfoque centrado en las personas para garantizar un uso ético, seguro y equitativo de estas tecnologías.
El desafío es especialmente relevante porque los datos educativos pueden revelar patrones sobre rendimiento, hábitos de estudio y comportamiento académico. Por ello, la transformación digital necesita estar acompañada por criterios éticos, transparencia y mecanismos adecuados de protección.
El docente sigue siendo clave
Una universidad basada en datos no significa una universidad gobernada por algoritmos. Los sistemas tecnológicos pueden identificar patrones y generar recomendaciones, pero la interpretación pedagógica continúa dependiendo de personas.
Como explica Unifranz en su análisis sobre Big Data y aprendizaje adaptativo, el verdadero valor de estas tecnologías no está únicamente en procesar información, sino en cómo los docentes utilizan esos datos para enriquecer el aprendizaje.
El reto consiste en combinar tecnología, datos y conocimiento docente para responder mejor a las necesidades de cada estudiante.
Así, la pregunta ya no es solamente cuántos datos genera una universidad, sino qué decisiones puede mejorar gracias a ellos. La analítica del aprendizaje puede contribuir a detectar dificultades, personalizar apoyos y comprender mejor los procesos educativos, siempre que la tecnología esté acompañada por criterio pedagógico, transparencia y protección de la información.
La universidad del futuro no será necesariamente la que tenga más datos, sino aquella capaz de convertirlos en conocimiento útil para que estudiantes y docentes aprendan mejor.