{"id":780,"date":"2020-11-25T20:14:12","date_gmt":"2020-11-25T23:14:12","guid":{"rendered":"https:\/\/ciencia.ufpr.br\/portal\/es\/?p=780"},"modified":"2024-01-25T17:38:05","modified_gmt":"2024-01-25T20:38:05","slug":"la-ensenanza-online-y-la-huella-digital-rogerio-ferreira-y-marcelo-valerio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciencia.ufpr.br\/portal\/es\/la-ensenanza-online-y-la-huella-digital-rogerio-ferreira-y-marcelo-valerio\/","title":{"rendered":"La ense\u00f1anza online y la huella digital | Rog\u00e9rio Ferreira y Marcelo Val\u00e9rio"},"content":{"rendered":"
Traducci\u00f3n de Natalia Veronica Lemos<\/strong> publicada em julio de 2023<\/strong> | Texto original en portugu\u00e9s<\/a><\/h5>\n

\u00bfSabes cu\u00e1ndo empiezas a recibir publicidad similar a lo que has buscado tras realizar una b\u00fasqueda de un producto o servicio en internet? \u00bfC\u00f3mo saben los anunciantes lo que estamos buscando? \u00bfC\u00f3mo saben los anunciantes lo que estamos buscando? \u00bfQui\u00e9n le informa a Youtube sobre los v\u00eddeos que m\u00e1s nos pueden atraer? \u00bfQui\u00e9n ha elaborado esa lista de reproducci\u00f3n en Spotify con las canciones que realmente nos emocionan? \u00bfC\u00f3mo crea Netflix esa lista de pel\u00edculas y series que nos obligan a maratonear? o \u00bfC\u00f3mo Facebook reconoce las caras en las fotos y te plantea la posibilidad de etiquetar a tus amigos en tus publicaciones?<\/p>\n

Para las empresas que manejan datos digitales, las \u00abhuellas\u00bb de su navegaci\u00f3n y sus elecciones tienen un valor inmenso. Estas empresas vinculan los algoritmos a otros conceptos inform\u00e1ticos, como la Ciencia de los Datos y la Inteligencia Artificial. La ciencia de los datos consiste en utilizar el potencial de las m\u00e1quinas computacionales para analizar y obtener conocimientos de un gran volumen de datos. A su vez, la Inteligencia Artificial crea algoritmos que aprenden en base a los resultados y an\u00e1lisis de la ciencia de los datos. Juntas, permiten a una m\u00e1quina computarizada entender e imitar hasta cierto punto el comportamiento y la inteligencia humanos.<\/p>\n

Al utilizar estos productos o servicios, normalmente se almacena el historial de navegaci\u00f3n, formando una especie de \u00abhuella digital\u00bb. Y si supones que este rastro se analiza para adivinar tus preferencias, \u00a1est\u00e1s en lo cierto! La inform\u00e1tica hace este trabajo para las empresas, a trav\u00e9s de uno de sus conceptos elementales, el algoritmo: una secuencia de instrucciones que se utiliza para resolver un determinado problema.<\/p>\n

Hoy en d\u00eda los algoritmos est\u00e1n por todas partes y desempe\u00f1an un papel cada vez m\u00e1s importante en nuestras vidas. Imagina, por ejemplo, que decides ir a una helader\u00eda, y buscas en Google para encontrar algunas opciones. En situaciones como esta, \u00bfcu\u00e1ntas veces miramos la segunda o tercera p\u00e1gina de resultados? En raras ocasiones, \u00bfverdad? Se consultan dos o tres opciones, se miran las calificaciones de las estrellas y se sigue adelante. Hasta cierto punto, fue el algoritmo de b\u00fasqueda de la empresa el que defini\u00f3 el helado que vas a tomar.<\/p>\n

Pero todo este conocimiento no se limita a definir mejores caminos hacia la helader\u00eda, o elegir la banda sonora que escucharemos en el camino. Cuando hablamos de educaci\u00f3n a distancia, ense\u00f1anza a distancia o uso de tecnolog\u00edas en la educaci\u00f3n, la ciencia de datos y la inteligencia artificial tambi\u00e9n est\u00e1n presentes. El volumen y el flujo de datos generados por la gesti\u00f3n de los centros educativos, el trabajo de los profesores y el aprendizaje de los alumnos en contextos online es hoy una de las mayores fronteras en el campo de la inform\u00e1tica como ciencia aplicada.<\/p>\n

Donde la ciencia de los datos se une a la educaci\u00f3n<\/h2>\n

En este contexto, surge el concepto de Learning Analytics (LA). Es el campo de trabajo de los especialistas en inform\u00e1tica que utilizan recursos y t\u00e9cnicas de la ciencia de los datos y la inteligencia artificial para analizar las huellas digitales que dejan las personas al utilizar herramientas y plataformas de aprendizaje online.<\/p>\n

La pretensi\u00f3n es reconocer los patrones de comportamiento de los usuarios, calificar los recursos con los que interaccionan y mejorar los resultados de la experiencia educativa. Con este conocimiento, ser\u00eda posible sugerir a estudiantes, profesores y tutores las mejores estrategias a adoptarse en el uso de los espacios online.<\/p>\n

Actualmente, el learning analytics ya se reconoce como un \u00e1rea importante para la evoluci\u00f3n de las pr\u00e1cticas educativas mediadas por tecnolog\u00eda. Sus aplicaciones son tan diversas como las necesidades de los responsables de la toma de decisiones en los entornos educativos, incluyendo actividades como: an\u00e1lisis y seguimiento del desempe\u00f1o de los estudiantes; an\u00e1lisis preventivo con el objetivo de identificar conductas asociadas al abandono escolar; la tutor\u00eda inteligente, cuyo objetivo es guiar a los estudiantes en el proceso de aprendizaje; la adaptaci\u00f3n y personalizaci\u00f3n de los entornos de aprendizaje a las preferencias y necesidades de los estudiantes; la recomendaci\u00f3n de contenidos y recursos educativos, teniendo en cuenta el perfil del alumno; y la sugerencia de lineamientos para la creaci\u00f3n de enfoques pedag\u00f3gicos o estructura curricular, con el fin de optimizar el aprendizaje en los sitios online.<\/p>\n

Las intervenciones realizadas por los miembros implicados en el proceso de ense\u00f1anza y aprendizaje a partir del an\u00e1lisis de los datos educativos suelen producirse en dos momentos centrales. Por un lado, las acciones pueden llevarse a cabo al final del proceso educativo, por ejemplo, para apoyar pasos como la evaluaci\u00f3n de los estudiantes; as\u00ed, los resultados se utilizar\u00e1n en futuras iniciativas formativas.<\/p>\n

Por otro lado, tambi\u00e9n pueden producirse acciones a lo largo de las actividades de ense\u00f1anza y aprendizaje, con la intenci\u00f3n de modificarlas, ofreciendo, por ejemplo, feedback y recomendaciones a los alumnos, avisos preventivos al profesor sobre el progreso de aprendizaje, o apoyo a la personalizaci\u00f3n del entorno online para adaptarlo al perfil del alumno.<\/p>\n

Estas perspectivas ofrecen dos posibilidades distintas para la toma de decisiones en el proceso pedag\u00f3gico a partir de los resultados de los an\u00e1lisis: una actitud m\u00e1s moderada, que pretende mejorar el proceso de ense\u00f1anza en el futuro, o una conducta m\u00e1s incisiva, que busca desarrollar las acciones formativas a medida que se producen.<\/p>\n

Aunque se trate de un \u00e1mbito en el que las t\u00e9cnicas computacionales desempe\u00f1an un papel decisivo, hay que tener en cuenta que el learning analytics es, sobre todo, una cuesti\u00f3n de educaci\u00f3n. El dise\u00f1o y la aplicaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos educativos no solo deben tener en cuenta los intereses que los rigen, sino tambi\u00e9n, y, sobre todo, las teor\u00edas pedag\u00f3gicas que los sostienen y legitiman. La conexi\u00f3n con dichas teor\u00edas, adem\u00e1s de posibilitar la comprensi\u00f3n de los fen\u00f3menos de aprendizaje y contribuir a una mejor interpretaci\u00f3n de los datos educativos, posibilita que los resultados del learning analytics sean utilizados para sugerir los principios que gu\u00edan la creaci\u00f3n o la mejora de los entornos educativos, los objetos de aprendizaje y tambi\u00e9n ayudar a transformar la informaci\u00f3n obtenida en las actividades en acciones centradas en las \u00e1reas pedag\u00f3gicas.<\/p>\n

Los tres lentes te\u00f3ricos del learning analytics<\/h2>\n

En su relaci\u00f3n con la Pedagog\u00eda y la Psicolog\u00eda Educativa, el \u00e1rea del learning analytics se ha guiado principalmente por tres lentes te\u00f3ricos: los de base conductual, los de orientaci\u00f3n cognitiva y los denominados contextuales. Los investigadores que trabajan en la frontera entre la educaci\u00f3n y la inform\u00e1tica suelen utilizar la palabra \u00ablentes\u00bb para referirse a las teor\u00edas utilizadas en las t\u00e9cnicas de learning analytics. Al igual que un fot\u00f3grafo puede utilizar una lente de su c\u00e1mara con determinado objetivo para hacer fotos en determinadas condiciones de luz, una teor\u00eda educativa ser\u00eda m\u00e1s adecuada para entender el aprendizaje en un determinado entorno que en otro, dependiendo de los tipos de datos que ofrezcan y de los objetivos del an\u00e1lisis. Cuando se empezaron a utilizar las computadoras en los espacios educativos, el aprendizaje se ve\u00eda como un cambio de comportamiento. Desde una \u00f3ptica conductista, los investigadores se centraron en las respuestas de los individuos al entorno y en las posibles formas de condicionar las respuestas deseadas.<\/p>\n

A partir de la segunda mitad del siglo XX, la psicolog\u00eda cognitivista resuena en la Pedagog\u00eda y dirige el enfoque hacia los procesos mentales que influyen en el procesamiento y almacenamiento de la informaci\u00f3n.<\/p>\n

M\u00e1s adelante, la elaboraci\u00f3n de proposiciones constructivistas y elementos de la Pedagog\u00eda Hist\u00f3rica Cr\u00edtica componen el lente contextual, a partir del cual se entiende el aprendizaje como resultado de un proceso social, colectivo, delineado a partir de interacciones y colaboraciones que ocurren en grupos, mediado por diversos recursos ling\u00fc\u00edsticos.<\/p>\n

Cada lente te\u00f3rico proporciona a los investigadores un \u00abfiltro\u00bb para centrarse en diferentes enfoques o perspectivas de aprendizaje. Esto significa que la caracter\u00edstica de una determinada plataforma de aprendizaje u objeto virtual, por ejemplo, depender\u00e1 de los objetivos de las instituciones y profesionales que participen en su dise\u00f1o, desarrollo y aplicaci\u00f3n.<\/p>\n

En cuanto a la aplicaci\u00f3n pr\u00e1ctica de las t\u00e9cnicas de learning analytics, los pa\u00edses que tienen resultados m\u00e1s significativos son los de habla inglesa, como Estados Unidos, Reino Unido y Australia. Un caso de \u00e9xito reconocido es el de Nottingham Trent University (NTU), en Reino Unido, que cre\u00f3 un sistema para mejorar la experiencia de aprendizaje de sus 28.000 estudiantes, con el objetivo de reducir la deserci\u00f3n y aumentar el sentimiento de pertenencia a la comunidad acad\u00e9mica.<\/p>\n

Antes del sistema, un tercio de los estudiantes de primer a\u00f1o se planteaba dejar el curso en alg\u00fan momento. Ten\u00edan menos confianza, participaban menos en las actividades online y estaban menos en contacto con los profesores. El sistema establecido comenz\u00f3 a enviar una alerta por correo electr\u00f3nico a los profesores cuando el compromiso de los alumnos disminu\u00eda o se interrump\u00eda durante una quincena.<\/p>\n

Los estudiantes pod\u00edan acceder al sistema para realizar un seguimiento de su compromiso: dos gr\u00e1ficos mostraban el progreso individual y lo comparaban con el promedio de la clase; los docentes pudieron detallar la participaci\u00f3n en actividades de los estudiantes con bajo compromiso. El an\u00e1lisis de los datos de los alumnos de primer a\u00f1o mostr\u00f3 que el compromiso era un indicador de rendimiento m\u00e1s importante que la clasificaci\u00f3n del examen de ingreso. Los estudios de los alumnos de \u00faltimo curso mostraron que los estudiantes con un alto grado de compromiso ten\u00edan el doble de porcentaje de obtenci\u00f3n de t\u00edtulos de primera clase (con un m\u00ednimo del 75% de las notas) en comparaci\u00f3n con los estudiantes con un compromiso mediano o bajo. Adem\u00e1s, casi un tercio de los estudiantes afirm\u00f3 haber cambiado su comportamiento a lo largo del semestre acad\u00e9mico en respuesta a los datos presentados por el sistema.<\/p>\n

La adopci\u00f3n de learning analytics en Am\u00e9rica Latina a\u00fan es peque\u00f1a en comparaci\u00f3n con Am\u00e9rica del Norte y Europa, y pocos estudios analizan su efectividad en el contexto brasile\u00f1o. Sin embargo, es posible mencionar algunas iniciativas aplicadas en la universidad.<\/p>\n

Este es el caso de la Universidad del Vale do Rio dos Sinos (Unisinos), en Rio Grande do Sul – Brasil, que utiliz\u00f3 una herramienta para analizar datos de m\u00e1s de dos mil estudiantes de dieciocho cursos de educaci\u00f3n superior a distancia, con el fin de detectar riesgos relacionados a la deserci\u00f3n o al bajo rendimiento. La aplicaci\u00f3n analiz\u00f3 datos de los estudiantes, como sus interacciones con el entorno online y su participaci\u00f3n en foros de discusi\u00f3n.<\/p>\n

Los informes semanales con los datos de los alumnos en riesgo eran presentados a los profesores, que a su vez proporcionaban apoyo pedag\u00f3gico con intervenciones de acogida y atenci\u00f3n para revertir este comportamiento. Los resultados mostraron que el sistema fue capaz de detectar m\u00e1s del 80% de los estudiantes con comportamientos de riesgo.<\/p>\n

En estos t\u00e9rminos, el uso de learning analytics ha demostrado ser una herramienta importante para monitorear las relaciones de ense\u00f1anza y aprendizaje, lo que puede tener un impacto positivo en estos procesos. Sin embargo, todav\u00eda hay pocos casos de uso de anal\u00edticas de aprendizaje que presenten resultados pr\u00e1cticos consistentes, obtenidos a trav\u00e9s del uso continuado de t\u00e9cnicas o en contacto real con estudiantes y profesores, especialmente en Brasil.<\/p>\n

Las universidades brasile\u00f1as podr\u00edan mitigar el problema del abandono y el fracaso escolar con la ayuda de este recurso, integr\u00e1ndolo en sus entornos virtuales para controlar el rendimiento de los estudiantes e identificar con mayor rapidez y eficacia las situaciones y comportamientos asociados, por ejemplo, al abandono. Para ello, hay que hacer un esfuerzo por dar a conocer estos instrumentos a la comunidad acad\u00e9mica, tratando de superar sus desaf\u00edos t\u00e9cnicos y sus costes financieros.<\/p>\n

No todo es f\u00e1cil con learning analytics<\/h2>\n

A pesar de la reconocida importancia del \u00e1rea de Learning Analytics, como habr\u00e1s adivinado, no todo son flores: cuestiones como la propiedad y el acceso a la informaci\u00f3n personal representan grandes desaf\u00edos en la era del an\u00e1lisis de datos en la educaci\u00f3n. A la medida en que las tecnolog\u00edas digitales recopilan informaci\u00f3n privada de las plataformas tecnol\u00f3gicas hace que las cuestiones \u00e9ticas y de privacidad sean particularmente importantes.<\/p>\n

Los estudios acad\u00e9micos han comenzado a entender el an\u00e1lisis de los datos educativos desde las dimensiones \u00e9tica, legal y econ\u00f3mica, por ejemplo. Esto implica un debate sobre el establecimiento de directrices que muestren c\u00f3mo y qu\u00e9 datos personales se recogen, se almacenan, se analizan y se presentan a las diferentes partes interesadas, como estudiantes, profesores, personal educativo, gestores, patrocinadores e inversores.<\/p>\n

Evidentemente, los investigadores deben tener en cuenta las cuestiones relativas a la protecci\u00f3n de datos y a la investigaci\u00f3n con sujetos humanos a la hora de recopilar y analizar los datos educativos, una vez que es esencial garantizar la confidencialidad y la seguridad de la informaci\u00f3n en cuesti\u00f3n.<\/p>\n

Por tanto, se necesitan leyes y pol\u00edticas p\u00fablicas espec\u00edficas, y algunas iniciativas ya empiezan a tener reverberaciones. Los estudios sobre el learning analytics en Brasil, por ejemplo, deben realizarse en el marco de la Ley General de Protecci\u00f3n de Datos, recientemente aprobada por el Congreso Nacional brasile\u00f1o, y tambi\u00e9n de las directrices que rigen espec\u00edficamente el an\u00e1lisis de datos educativos.<\/p>\n

El avance de la educaci\u00f3n online, especialmente entre los adultos, y la profusi\u00f3n del uso de recursos y plataformas digitales por parte de estudiantes y profesores, en todos los niveles y modalidades de la educaci\u00f3n, tiende a hacer del learning analytics un \u00e1rea de estudio e investigaci\u00f3n de primera importancia.<\/p>\n

Es cierto que el desarrollo del an\u00e1lisis de datos educativos ha contribuido a la construcci\u00f3n de mejores ambientes de aprendizaje y a la toma de decisiones que mejoran la experiencia del proceso educativo mediado por la tecnolog\u00eda. Pero, si el futuro es prometedor, como parece, tambi\u00e9n representa un desaf\u00edo, pues depender\u00e1 de la articulaci\u00f3n de un di\u00e1logo colaborativo, creativo y concienzudo entre Inform\u00e1tica, Derecho y Pedagog\u00eda.<\/p>\n

SOBRE LOS AUTORES<\/strong><\/h5>\n
Rog\u00e9rio Ferreira da Silva<\/strong> es licenciado en Inform\u00e1tica, con maestr\u00eda en Ciencias de la Computaci\u00f3n, doctorando en Ciencias de la Computaci\u00f3n y Matem\u00e1tica Computacional, profesor e investigador de la UFPR en el Campus Jandaia do Sul.<\/h5>\n
Marcelo Val\u00e9rio<\/strong> es bi\u00f3logo, m\u00e1ster en Educaci\u00f3n Cient\u00edfica y Tecnol\u00f3gica, doctor en Educaci\u00f3n Cient\u00edfica y Matem\u00e1tica, profesor e investigador de la UFPR en el Campus de Jandaia do Sul.<\/h5>\n

 <\/p>\n

Los textos publicados en la secci\u00f3n \u00abArt\u00edculos\u00bb pretenden aportar puntos de vista al debate acad\u00e9mico. Las opiniones no deben confundirse con posiciones del veh\u00edculo o de la UFPR.<\/span><\/h5>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Traducci\u00f3n de Natalia Veronica Lemos publicada em julio de 2023 | Texto original en portugu\u00e9s \u00bfSabes cu\u00e1ndo empiezas a recibir publicidad similar a lo que has buscado tras realizar una…<\/p>\n","protected":false},"author":2806,"featured_media":783,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":"","fifu_image_url":"https:\/\/ciencia.ufpr.br\/portal\/wp-content\/uploads\/2020\/11\/immo-wegmann-tYvUNvcGa-c-unsplash.jpg","fifu_image_alt":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false},"categories":[96,88],"tags":[97,194],"acf":[],"yoast_head":"\nLa ense\u00f1anza online y la huella digital | Rog\u00e9rio Ferreira y Marcelo Val\u00e9rio - Ci\u00eancia UFPR Edici\u00f3n en espa\u00f1ol<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ciencia.ufpr.br\/portal\/es\/la-ensenanza-online-y-la-huella-digital-rogerio-ferreira-y-marcelo-valerio\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"La ense\u00f1anza online y la huella digital | Rog\u00e9rio Ferreira y Marcelo Val\u00e9rio - 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