El uso del Big Data es habitual en áreas como la informática o el marketing. Pero, ¿es posible aplicar en educación las mismas técnicas de personalización que se usan, por ejemplo, en las compras online? La respuesta es un rotundo “sí”: el Big Data facilita el análisis del gran volumen de información de los alumnos y permite personalizar así su proceso de aprendizaje.

Interpretar la información que los alumnos proporcionan en sus respuestas a un cuestionario online permitirá individualizar el proceso de aprendizaje y verificar su éxito. Esta es una de las posibilidades del Big Data en el aula. Pero, ¿en qué consiste exactamente este fenómeno? ¿Cuáles son sus principales usos educativos?

¿Qué es el Big Data?

Qué Es El Big Data

El Big Data se popularizó en los años 90 cuando el informático norteamericano John Mashley publicó un artículo titulado ‘Big Data and the News Wave of Infrastress’. En él se anunciaba que el futuro en múltiples áreas, entre ellas la educación, se encontraba en la recogida e interpretación de datos como el análisis del trabajo de los estudiantes en una plataforma online, por ejemplo.

Esta tecnología no solo hace referencia, por tanto, al almacenamiento de la información de estas experiencias, sino a la búsqueda de patrones repetitivos como que un alumno falle siempre la misma pregunta de un cuestionario. Este dato puede aprovecharse y convertirse en conocimiento ya que el profesor individualiza al máximo la metodología de aprendizaje más adecuada para cada estudiante y estos, a su vez, desarrollan su capacidad de análisis e interpretación de información.

Aprender a través de los datos

Aprender Big Data En Educación

El uso de las técnicas propias del Big Data está aumentando notablemente y, poco a poco, comienza a asentarse en las aulas. Además de la personalización y adaptación del aprendizaje, esta metodología tiene otras aplicaciones.

  • Evitar el plagio: el Big Data ayuda a comprobar que los trabajos presentados por los alumnos son originales. Para ello, existen algunas aplicaciones que se ocupan de cruzar los datos de cualquier trabajo con otros recursos en línea.
  • Aprendizaje adaptativo: determinar qué aprenden los estudiantes, cuándo y en qué nivel son otras claves para las que el Big Data sirve. Algunas aplicaciones y cursos, basados en el análisis predictivo de grandes datos, identifican qué materias domina más un estudiante y qué elementos del temario se adaptan mejor a él. De esta manera, es más fácil construir un itinerario de aprendizaje personalizado para cada alumno.
  • Sistemas de evaluación: ciertas aplicaciones proporcionan a los docentes algunas funcionalidades como la de entregar cuestionarios de opción múltiple a través de dispositivos móviles o escanear exámenes de papel para calificarlos. A través de ellas, el docente podrá obtener informes con los resultados y, de esta manera, evaluar el proceso de aprendizaje de la clase o modificar la metodología empleada.
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