Al igual que diversos campos como la robótica, las finanzas o la biotecnología, la formación está inmersa en un profundo cambio derivado del vigoroso desarrollo de las nuevas tecnologías de la información.
En el campo educativo, el fenómeno MOOC (cursos online, masivos y abiertos) que surgió hace unos años en las mejores universidades del mundo y que se expandió con notable éxito en España, abrió un amplio debate sobre cómo la tecnología de formación online cambiaría el paradigma del aprendizaje en el presente siglo.
A día de hoy, este cambio es una realidad y la vertiente más creciente y atractiva para organizaciones educativas y empresariales tiene que ver con el tratamiento de datos masivos (Big Data) sobre estudiantes o empleados. Estas analíticas de aprendizaje tienen el potencial de ayudar a tomar decisiones para conducir a mejores resultados en los programas formativos y en el rendimiento del capital humano de las organizaciones.
¿Para qué exactamente trabajamos estas analíticas?
Las herramientas de análisis proporcionan información fundamental sobre los múltiples aspectos que influyen en los individuos durante su proceso de aprendizaje online en diferentes niveles.
De forma general, los objetivos que perseguimos a la hora de tratar estos datos son:
- Profundizar en la interacción del “estudiante” con el contenido del curso online ya sea durante las evaluaciones y ejercicios, la visualización y retención de vídeos y textos o los sistemas de colaboraciones entre pares y grupos de trabajo.
- Personalizar el proceso de aprendizaje y modular en tiempo real la actividad en función del rendimiento y competencias individuales del estudiante.
- Analizar mediante machine learning (algoritmos que aprenden de los usuarios) el contenido y estructura de los cursos y formaciones con el fin de optimizar cada uno de sus elementos y poder adecuarlos a objetivos específicos.
Resumiendo, la idea fundamental del trabajo en formación online y big data se encuentra en la recopilación y tratamiento de la ingente cantidad de datos generados por las interacciones durante la actividad educativa. La finalidad es comprender el proceso de aprendizaje que se está desarrollando y optimizar los entornos en los que se produce.
Hoy día podemos averiguar cómo las personas aprenden a niveles muy profundos, donde la minería de datos es ya una poderosa herramienta para validar las teorías desarrolladas en la ciencia cognitiva y además facilitar el desarrollo de nuevas teorías para mejorar la retención del conocimiento.
En la formación tradicional las analíticas eran imposibles y perdíamos valiosos datos sobre los procesos de aprendizaje individuales. Esto generaba sistemas de formación concebidos de forma mecanicista, sin poner el acento en las diferencias de cada persona. Ahora, gracias a esta revolución podremos ajustar los programas formativos exactamente a cada necesidad específica. Podremos aprender de las personas a las que enseñamos para poder formarlas mejor y, sin lugar a duda, será una mejor manera de hacerlo.
