Módulo 3.6. Cómo utilizar los datos para apoyar las decisiones estratégicas

Aterrizando el concepto
Manos a la obra
Evaluación

Aterrizando el concepto

Los datos se han convertido en el petróleo del siglo XXI. Hasta 2013, el ser humano había creado aproximadamente el 90 % de los datos desde la existencia de la humanidad [1], debido a los avances en la capacidad de almacenamiento o cómputo del ecosistema de big data. Además, “en 2020, cada persona generó 1,7 megabytes por segundo” [2]. Los datos aparecen en el panorama tecnológico de varias formas: datos estructurados, como matrices de Excel o bases de datos relacionales; no estructurados, como imágenes, sonidos, documentos pdf, correos electrónicos, etc.; o en una forma semiestructurada basada, básicamente, en lenguajes como XML (Extensible Markup Language). Los datos, en sus diferentes formas, tienen el potencial de apoyar la toma de decisiones en contextos variables y la educación es un sector que se beneficia especialmente del análisis de datos. 

En educación, el análisis de datos, comúnmente llamado minería de datos educativos, podría prevenir el abandono escolar, sugerir una ruta de aprendizaje personalizada para los estudiantes, ayudar a los docentes a mejorar los materiales de aprendizaje y monitorizar los avances de los estudiantes en el aprendizaje, o identificar patrones que se pueden usar para apoyar el diseño del aprendizaje colaborativo, entre otras posibilidades [3].

Sin embargo, el uso de datos en educación o en cualquier dominio implica seguir un proceso llamado «descubrimiento del conocimiento» [4]. Este proceso comienza con la identificación de las fuentes de datos necesarias para apoyar el análisis, seguido de la selección de la fuente de datos más prometedora, la limpieza y/o preprocesamiento de los datos para obtener un conjunto de datos adecuado para ser procesado y, finalmente, la aplicación de diferentes tipos de técnicas de análisis como la agrupación o clasificación. 

El descubrimiento de conocimiento ha evolucionado en función del crecimiento del ecosistema tecnológico y de la aparición de nuevas necesidades de los sectores económico y social [5]. Para construir una idea integral sobre qué es y cómo implementar el descubrimiento de conocimiento en tu institución, te invitamos a visitar los siguientes enlaces:

  • https://www.learninga-z.com/site/breakroom/data-in-education
    • En este enlace se analizan los diferentes tipos de datos que podemos recuperar en el proceso educativo. Mientras lees, reflexiona sobre tu institución y piensa dónde se podría almacenar cada tipo de datos.
    • Por otro lado, la segunda parte de ese documento proporciona un conjunto de buenas prácticas sobre el uso de datos educativos. Piensa en la aplicación de estas prácticas en tu institución mientras las lees.

Manos a la obra

Ya tienes una idea de cómo utilizar los datos en el contexto educativo. Sin embargo, es importante generar información útil que pueda ayudar a las instituciones a tomar decisiones. Con este propósito en mente, por favor:

  • Define una o dos preguntas estratégicas importantes para ser respondidas por tu institución educativa. Por ejemplo:
    • ¿Cuál fue el comportamiento del abandono escolar durante los últimos años?
    • ¿Cuáles son los cursos más difíciles para los estudiantes?
  • Una vez que hayas definido las preguntas, identifica los datos que podrían utilizarse para responderlas. Elije un conjunto de datos que te resulte fácil de obtener. Podrían ser datos sobre una clase en particular o, también, sobre un proceso académico particular de tu interés, dependiendo de la pregunta que hayas definido previamente.
  • Teniendo en cuenta el conjunto de datos, define indicadores interesantes para que se muestren en un panel que ayude a responder las preguntas definidas. Indicadores como:
    • Número de estudiantes que abandonó cada año.
    • Número de estudiantes que suspendieron.
    • El promedio de las calificaciones del aula o del estudiante en diferentes períodos académicos.
    • Horas de estudio dedicadas a un recurso de aprendizaje.
    • Calificaciones formativas de una actividad o tarea.
    • Número de accesos por alumno.
    • El recurso al que se accede más de un tema o módulo. 
  • Define el diseño del panel, que representa cómo quieres mostrar los indicadores en la aplicación. El diseño debe ayudar a responder las preguntas: qué quieres mostrar y cómo quieres mostrarlo.
  • Reflexiona sobre los resultados:
    • ¿Podría ser esta una buena herramienta para responder a preguntas estratégicas en una institución educativa?
    • ¿Las decisiones impulsadas por el análisis o la visualización de datos podrían ser mejores que las que no están impulsadas por los datos?

Test Yourself

Referencias

[1] Bradshaw, L. (2013). Big Data and what it means. Consultado el 21 de septiembre de 2021 en el sitio web de la Cámara de Comercio de los Estados Unidos: https://www.uschamberfoundation.org/bhq/big-data-and-what-it-means

[2] Petrov, C. (2021). 25+ Impressive Big Data Statistics for 2021. Consultado el 21 de septiembre de 2021 en el sitio web de TechJury: https://techjury.net/blog/big-data-statistics/#gref

[3] Ana Azevedo, Azevedo, J.M., Uhomoibhi, J. O., & Ossiannilsson, E. (2021). Advancing the Power of Learning Analytics and Big Data in Education. https://doi.org/10.4018/978-1-7998-7103-3

[4] Maimon, O., & Rokach, L. (2006). Introduction to Knowledge Discovery in Databases. In Data Mining and Knowledge Discovery Handbook (pp. 1-17). https://doi.org/10.1007/0-387-25465-x_1

[5] Mariscal, G., Marbán, Ó., & Fernández, C. (2010). A survey of data mining and knowledge discovery process models and methodologies. Knowledge Engineering Review, 25(2), págs. 137–166. https://doi.org/10.1017/S0269888910000032