Del dato hacia el conocimiento

No podemos concebir el mundo sin las computadoras o los dispositivos electrónicos, estamos conectados a Internet en todo momento y lugar. Así nos comunicamos, socializamos, compramos e incluso, estudiamos; “hemos pasado de ser analógicos a ser digitales”.¹¹ Los datos que procesamos digitalmente tienen mayor propensión a analizarse y entenderse a través de diferentes técnicas. Esto se logra con la jerarquía del conocimiento (DIKW, data, information, knowledge & wisdom), que va de lo básico a lo complejo.¹² Dato es la representación simbólica de un atributo o variable; este pasa a entenderse como información cuando representa un conjunto organizado de datos procesados y son operados globalmente en una organización o comunidad; después escala al nivel de conocimiento, que se puede explicar como la certidumbre cognitiva mensurable según la respuesta a ¿por qué?, ¿cómó, ¿cuándó y ¿dónde?, manejado en un ámbito local; alcanza así a la sabiduría, con la que junto a la experiencia e inteligencia propia, más la consideración de los niveles anteriores de la jerarquía, es posible reflexionar y obtener conclusiones más profundas.¹² (Figura 1).

Figura 1 Interpretación visual de la jerarquía del conocimiento (elaboración propia). 

Los datos deben analizarse con su contexto, lo que permite procesar información y generar conocimiento holísticamente, según el fenómeno estudiado. El dato es uno de los recursos intangibles más valiosos y estratégicos, “la información es poder”, aunque esta debe entenderse como el poder para un mayor entendimiento sobre cualquier sistema y así promover el cambio hacia una mejora en el sistema.

La valoración del dato en las universidades

El análisis de datos no es exclusivo de las organizaciones comerciales; las universidades consideran al dato como un activo estratégico en los procesos formativos de los estudiantes, así como la información y conocimiento que pueden obtener de estos para aumentar la retención y aprobación.⁴ Entre los datos que registran las universidades están los que capturan al momento del ingreso de los estudiantes, como antecedentes académicos, perfiles sociodemográficos y económicos; su trayectoria académica, número de asignaturas, calificaciones, uso de la biblioteca, conexión a la red inalámbrica, entre otros. Si la universidad cuenta con sistemas en línea de administración del aprendizaje, los estudiantes dejan huellas “digitales” (la huella digital formada por los rastros al utilizar Internet, comentarios en redes sociales, llamadas de Skype, uso de aplicaciones, registros de correo electrónico) o rastros de sus actividades en línea, lo que permitiría saber la frecuencia con la que ingresan a las plataformas de aprendizaje y tiempo de permanencia, cómo se expresan en los foros, la forma cómo avanzan (paralelo o serial) o quiénes son sus contactos; por último, los datos al egreso, como el tiempo para cumplir los créditos, promedio final, opción de titulación. Las universidades deberían registrar los datos de los estudiantes en tres momentos: al ingreso, en su trayectoria y al egreso.⁴

Obtener información de los datos que se pueda traducir en conocimiento, posibilitará una mejor toma de decisiones por los involucrados en el proceso formativo. Es importante personalizar la educación y considerar cada alumno como un individuo diferente, con necesidades particulares, “nunca debemos estar interactuando con los estudiantes como si fueran todos iguales”.¹³

El proceso y los niveles de la analítica

De acuerdo con Campbell y Oblinger,¹⁴ el proceso de la analítica tiene cinco fases:

El propósito de las organizaciones es obtener el mayor conocimiento posible de sus datos, por lo que es necesario recurrir a análisis avanzados de datos estructurados o no estructurados:¹⁵

Analítica del aprendizaje

La AA es un concepto relativamente nuevo, entre sus precursores están George Siemens⁴ y Tanya Elias,¹⁶ quienes la definen como “el uso de datos inteligentes, datos producidos por el alumno y modelos de análisis para descubrir información y conexión social, y para predecir y asesorar sobre el aprendizaje”, así como “la medición, recopilación, análisis e informe de datos sobre los alumnos y sus contextos con el fin de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que se produce”, respectivamente.

En 2011 fue la primera vez que apareció el concepto de AA en el Informe Horizon;¹⁷ desde entonces, el concepto ha tomado gran relevancia en la educación (https://g.co/trends/UBMM1). En dicho informe refieren a la AA como la “interpretación de una amplia cantidad de datos producidos y recopilados en beneficio de los estudiantes, para evaluar el progreso académico, predecir el rendimiento futuro y detectar posibles problemas”. Los datos se recopilan a partir de acciones explícitas de los estudiantes, como completar tareas y responder exámenes, y de acciones tácitas, que incluyen interacciones sociales en línea, actividades extraescolares, publicaciones en foros de discusión y otras actividades como parte del progreso del estudiante.

El objetivo de la AA es “permitir que los maestros y las escuelas adapten las oportunidades educativas al nivel de necesidad y habilidad de cada estudiante en un tiempo cercano”. En 2011 se realizó la primera Conferencia Mundial de Analítica del Aprendizaje y del Conocimiento (LAK, International Conference on Learning Analytics & Knowledge),¹⁸ en la que se acuñó la siguiente definición:

La AA es la intersección de numerosas disciplinas: ciencias del aprendizaje, pedagogía, psicología, ciencias web y computacionales;¹⁹ así como de una variedad de campos relacionados: análisis académico y minería de datos educativos. Reúne técnicas de análisis como aprendizaje automático, minería de datos, recuperación de información, estadística y visualización.¹⁹,²⁰

La AA tiene el propósito de identificar las oportunidades para mejorar el proceso educativo y personalizar la experiencia de estudio para cada estudiante, lo que permite minimizar los riesgos de deserción. Tiene tres productos fundamentales: las alertas tempranas, la recomendación de cursos y el aprendizaje adaptativo.

Modelos de analítica del aprendizaje

Las tendencias sobre AA en la educación superior que reporta la literatura corresponden a mecanismos de alertas, algoritmos, clustering, sistemas de recomendación, modelos de adopción y visualizadores.²¹ No obstante, es importante hacer un alto en el camino y reflexionar sobre las críticas, asociadas con la posible ausencia de valor que existe en los “clic” que marcan los alumnos sobre las condiciones, las operaciones, los productos, las evaluaciones y los estándares, considerados como los ejes de los modelos educativos. Es importante no olvidar que la AA, en aparente tautología, es para el aprendizaje, para transformar los métodos a través de los cuales este se logra de mejor manera.²²

Los modelos que prevalecen en torno a la AA han adoptado partes del proceso genérico de análisis, conformado por las fases de captura, reporte, predicción, actuación, refinamiento. Esto ha permitido la construcción de modelos en los cuales los actores participantes, el conjunto de bases de datos, las técnicas y los objetivos son los elementos sustantivos de cambio del aprendizaje. Sus vasos comunicantes son los estudiantes, los procesos, la interpretación del dato, y la optimización de los recursos. En esta dinámica se encuentran los modelos de Siemens²³ y Chatti,²⁴ que desde una perspectiva orgánica y sistemática han incorporado los elementos que pudieran robustecer la AA. Decimos orgánica y sistemática porque sugieren la incorporación de más bases de datos abiertas y cerradas y, en consecuencia, un mayor volumen de datos, tanto que se ha llegado a un punto de construir modelos sobre open learning analytics.²⁵

Los resultados de estos modelos frecuentemente son inconsistentes con el logro escolar de los alumnos. Por ello se afirma que la analítica de la educación aún se encuentra en una etapa incipiente de desarrollo, sobre la cual se han depositado expectativas altamente prometedoras.²⁶ Para impulsarla se ha hecho énfasis en su integración a modelos pedagógicos a partir de la investigación educativa (cuantitativa, cualitativa y mixta), para mejorar los procesos de enseñanza y fortalecer el aprendizaje.²¹

Los planteamientos que McLuhan realiza en la “aldea global” respecto a ¿qué agranda o incrementa cualquier artefactó, ¿qué desgasta o deja obsoletó, ¿qué recupera de aquello que se encontraba en desusó, ¿qué altera o cambia cuando el artefacto se empuja hasta el límite de su potencial?²⁷ y la idea de Bergson²⁸ sobre la metáfora del cinematógrafo para retener el tiempo nos llevan a proponer un modelo conceptual en el cual la analítica, como cinematógrafo, abre la posibilidad de analizar lo que sucede entre los estados de aprendizaje de los alumnos. Este planteamiento nos permite introducir el concepto “devenir” en el aprendizaje, pues es el flujo continuo de la vida que se construye a partir de las relaciones que establece el individuo consigo mismo y sus entornos.

Devenir, un concepto faltante en la analítica del aprendizaje

¿Qué significado producen los “clic” de los alumnos para construir su conocimientó ¿A partir de estos “clic” como insumos es posible construir realidades alternas de aprendizaje? Situamos al alumno en el centro, con la pretensión de dar respuesta a estas interrogantes a través del modelo de analítica que proponemos. La vida es movimiento, educamos para la vida. Por estas razones, el “devenir” es la base sobre la que construimos nuestro modelo de AA. Nuestros planteamientos integran los conceptos de la evolución creadora de la vida, desarrollados por Henri Bergson.²⁸ En 1907, Bergson propuso la integración de la teoría de la vida y la teoría del conocimiento. Al tiempo, a esta teoría, Bautista agrega la dimensión de accidentalidad (Bautista, “Open the doors to humanistic systems engineering”, 2018, en prensa),²⁸ es decir, la vida azarosa (Figura 2).

Figura 2 Marco de referencia para una analítica del aprendizaje desde una perspectiva humanista (Bautista, “Open the doors to humanistic systems engineering”, 2018, en prensa). a) Bases epistemológicas para el reconocimiento de los puntos de inflexión de la vida del estudiante; b) Sistema conceptual de la analítica del aprendizaje. 

La teoría de la vida afianza la idea de que la inteligencia transforma y se transforma en el torbellino de la evolución de la vida. Permite insertarnos en el medio en las condiciones que este determina. La inteligencia tiene un pasado en el que el tiempo marca su huella y actúa en el presente. En esta dinámica, la memoria tiene un papel sustantivo, acumula continuamente cada acontecimiento que se presenta durante nuestra existencia y registra el pasado. Determina lo que somos y lo que hacemos y en esta circularidad progresiva nos construimos. Nuestra actitud y la redirección de la atención se encuentra bajo los impulsos de la memoria y permiten reconfigurar nuestro actuar. Inteligencia, memoria, duración son algunos conceptos que aloja la teoría de la vida. Esta, como complementariedad a la teoría del conocimiento dan forma a una “evolución creadora”, plasmada en el devenir.²⁸

Los vértices del triángulo (Figura 2a) se relacionan con la manipulación del tiempo: pasado, presente e imaginario, para proyectarlos posteriormente en el futuro, como un constructo teleológico y ético. En este marco, el tiempo es una variable dependiente, más que una dimensión determinada en la que transitamos. Cuando dichos vértices cruzan por un punto de inflexión a lo largo de la vida, consideramos que es “un momento particular sobre el cual un acontecimiento se estrecha, donde, de alguna manera, debe volver a reinterpretarse el acontecimiento, como si volviera bajo una forma desplazada, modificada, pero obligándonos a redeclararlo”. En suma, un punto es cuando las consecuencias de una construcción de verdad, ya sea política, amorosa, artística o científica, generalmente nos obligan a rehacer una elección radical, como al principio de todo, cuando aceptamos y declaramos el acontecimiento”.²⁹

Detener el tiempo en los puntos de inflexión del tránsito de la vida, en los momentos de apogeo o de crisis, deviene en transformación. Devenir es aquello que llega a ser del movimiento continuo como una resultante de las relaciones que establecemos continuamente con quienes interactuamos y con nuestras circunstancias. Los puntos de inflexión representan la imanación del acontecimiento para redefinir nuestro rumbo. Tomando en cuenta el artificio de detener el tiempo y los vértices y las aristas de la teoría de la evolución creadora, es posible confrontar nuestro estado de conciencia con las cosas exteriores. Es el espacio vacío donde debemos redefinir nuestra actitud y redireccionar nuestra atención. En este caso, el devenir de los estudiantes, representado en la Figura 2a, es la construcción propia del individuo a partir de las relaciones que continuamente logra establecer. Consideramos que es posible construirlo a partir de tres ejes: el dato, el concepto y el entendimiento, articulados por la validez, la argumentación y la sistematización, respectivamente (Figura 2b).

Para profundizar nuestro entendimiento necesitamos fijar puntos de referencia en el pasado; la fijación de estos puntos nos permite crear realidades alternas. Retomamos la idea de realidad alterna de la ucronía como una negación de lo sensible, con el fin de contar con un “antídoto contra el peso de la tradición determinista”.³⁰ La construcción de este tipo de realidades necesariamente se sitúa en los puntos de inflexión por los que cruza el alumno. Logramos la ucronía a partir de la integración de los modelos centrados en el dato, como el propuesto por Siemens⁴ y el modelo sistémico que aquí presentamos. Ambos, tanto el que se encuentra centrado en el dato como el que nos permite reconocer los puntos de inflexión de la vida, nos introducen al proceso de nuestro entendimiento, para, a partir de este, construir una realidad alterna. Los estratos o capas que debemos atravesar para poder construir nuestra realidad alterna se encuentran representados en la Figura 3.

Figura 3 Un modelo de analítica del aprendizaje desde el estudiante (Bautista, “Open the doors to humanistic systems engineering”, 2018, en prensa). 

A través de dos vórtices nos vamos introduciendo en cada capa. Un vórtice corresponde al proceso de AA basado en el dato y el otro corresponde a la analítica del estudiante basado en los puntos de inflexión de la vida que reconoce el alumno en su devenir. La opinión corresponde a las expresiones genéricas relacionadas con la universalidad, es lo que el individuo capta de un objeto y lo que uno quiere decir en lo inmediato. La importancia de la opinión da entrada a la percepción, la opinión es el primer acercamiento al fenómeno. La percepción es una aprehensión que se construye a partir de la opinión, transita por un proceso de asimilación consciente para determinar lo verdadero a partir de un ejercicio de reflexión personal, marcado por nuestro pasado. Las percepciones y los acontecimientos históricos determinan nuestra realidad; durante el proceso de reflexión, en un sentido hegeliano, construimos opuestos, lo que nos permite la creación de una conciencia social y, en consecuencia, empatía.

La AA en los últimos tiempos se ha vuelto uno de los temas de mayor interés para transformar la educación. Las investigaciones permanecen en la línea de analizar más datos para reconocer patrones subyacentes que posibiliten una mejor toma de decisiones sobre el aprendizaje. No obstante, las investigaciones muestran inconsistencias en los resultados y necesidad de evidencias sobre el impacto en el aprendizaje. Por esta razón, proponemos un modelo sistémico que integra el análisis del dato y la vida desde el propio estudiante. Con este sistema el alumno podría reconocer los puntos de inflexión a lo largo de su vida estudiantil, las decisiones que ha tomado, las alternativas que hubiera podido elegir y los escenarios alternos por los cuales estaría transitando.