En el mundo virtual, nuestra actividad queda registrada en diversas bases de datos, las cuales son aprovechadas por varias empresas e industrias para ofrecer servicios de forma más personalizada. Dicha información es analizada para evaluar si existen patrones de comportamiento o consumo a partir de los cuales se orienta la toma de decisiones sobre procesos o modificaciones que deben ser llevadas a cabo al interior de la organización para una mejora continua. En este sentido se está implementando cada vez más el análisis de lo que se denomina como Big Data, que en resumidas cuentas se refiere a una gran cantidad de información que proviene en tiempo real de diversas interacciones en línea, como las que se dan en las redes sociales, las cuales pueden ser recopiladas y analizadas para su uso posterior.
En el ámbito del e-learning, el análisis del big data para optimizar las experiencias de aprendizaje se conoce como ‘Analítica de Aprendizaje’. Este enfoque ha impulsado la implementación de tecnologías como xAPI (Experience API), un software diseñado para recopilar datos de cualquier curso en línea,el cual puede integrarse a los LMS (Learning Management Systems). Su uso permite evaluar diversos parámetros clave como el rendimiento de los estudiantes, preferencias individuales y dificultades en ciertas áreas de aprendizaje. Esto puede ser utilizado por los especialistas involucrados en el campo del e-learning para entender de forma más amplia cómo los usuarios asimilan el conocimiento y, en este sentido, adaptar las técnicas y métodos de enseñanza a partir de los análisis de la interacción de los usuarios con los cursos, ofreciendo así una experiencia más personalizada.
En un sentido práctico la importancia de la aplicación del Big Data en el e-learning reside en su capacidad para transformar la información en acciones que corrijan diversas falencias en el diseño o implementación de los cursos. En este sentido, se podría decir que la analítica de aprendizaje en el e-learning mejora los procesos de enseñanza en 3 aspectos:
- Mejora los cursos a partir de la predicción: Al realizar un análisis de la interacción de los usuarios con los cursos, podemos inferir cuál va a ser su comportamiento y posteriormente modificar la implementación de los mismos para que sea más efectivo el proceso de aprendizaje.
- Selección de recursos: Seleccionar los recursos más adecuados para potenciar la enseñanza de los individuos también está en las posibilidad del análisis a partir del big data, ya que evalúa cuáles herramientas o tipos de evaluaciones son más adecuadas para aplicar en los diferentes cursos.
- Retroalimentación personalizada: Este tipo de análisis permite brindar retroalimentación específica y orientar al usuario para que realice actividades que le ayuden a suplir sus falencias según sus necesidades específicas.
Cómo vimos anteriormente,a partir de la analítica de aprendizaje no solo podemos tener la descripción clara del rendimiento de un usuario frente a una lección e identificar patrones de su interacción con el curso, sino que también se pueden realizar predicciones, a partir de modelos estadísticos,y así poder implementar planes de mejora personalizados. En resumidas cuentas, el potencial del análisis del big data en el e-learning radica en que, al procesar un gran volumen de información podremos entender de forma más rápida patrones que arrojan información sobre la forma en la que aprenden e interactúan los usuarios de los cursos.
