A continuaci\u00f3n, expondremos algunos aspectos cr\u00edticos relacionados con el uso de las anal\u00edticas del aprendizaje. De hecho, el reto m\u00e1s importante actualmente no consiste en el acceso a la informaci\u00f3n o su explotaci\u00f3n mediante potentes algoritmos, sino m\u00e1s bien en el uso que se hace de esos datos y al propio hecho de su mera existencia, que puede hacer un sistema vulnerable de formas que ahora mismo no podemos anticipar.<\/p>\n
En este sentido se han realizado diferentes estudios sobre el impacto de las anal\u00edticas en educaci\u00f3n y todos convergen en solicitar una revisi\u00f3n y an\u00e1lisis del impacto social y educativo de las pr\u00e1cticas actuales de datos desde una mirada cr\u00edtica. Raffaghelli et al.<\/em> (2020) ofrece una perspectiva, adoptando una epistemolog\u00eda de datos proactiva, en la que destaca la oportunidad que brindan los enfoques basados \u200b\u200ben datos para analizar la calidad educativa. Al mismo tiempo, revela las criticidades de las m\u00e9tricas y su significado para la reputaci\u00f3n de la educaci\u00f3n superior, al desentra\u00f1ar los impactos de dichos instrumentos tanto en la cultura institucional como en las decisiones y prioridades de acad\u00e9micos y estudiantes. Prinsloo (2020), quien explora en profundidad los problemas de los datos de los estudiantes y su uso para producir una tecnoestructura para las anal\u00edticas de aprendizaje, explora el problema a trav\u00e9s de la lente conceptual de la vulnerabilidad como condici\u00f3n inherente de los estudiantes en el sistema. Stewart (2020) se basa en la necesidad de construir alfabetizaciones de datos cr\u00edticas para navegar esos datos tanto dentro como fuera de la universidad, y los requisitos conectados de desarrollo de la facultad para lograr este objetivo. Finalmente, Manca (2020) se relaciona con el uso de datos \u00absobre el desenfreno\u00bb de las redes sociales m\u00e1s all\u00e1 del contexto universitario. Su perspectiva incorpora alfabetizaciones de datos cr\u00edticos dentro de la alfabetizaci\u00f3n de redes sociales.<\/p>\n Por este motivo, vamos a identificar los elementos que deberemos tener en cuenta cuando iniciemos un proceso de aplicaci\u00f3n de anal\u00edticas del aprendizaje en el contexto educativo. El primer elemento cr\u00edtico corresponde a los principales interesados en esta tecnolog\u00eda: el profesorado. Sin embargo, algunos autores (Aleven, Holstein y McLaren, 2017) critican como el dise\u00f1o de cuadros de mando de anal\u00edticas del aprendizaje no coincide con lo que el profesorado necesita, debido a que no se les consulta para el dise\u00f1o de las herramientas. El segundo elemento cr\u00edtico corresponde a los estudiantes, puesto que si abogamos por un modelo de ense\u00f1anza y aprendizaje en cuyo centro se encuentra el propio estudiante, queda claro que estos tambi\u00e9n son parte interesada en el uso y explotaci\u00f3n de las anal\u00edticas del aprendizaje, no solo por el hecho de ser los creadores de la informaci\u00f3n en s\u00ed misma, sino tambi\u00e9n para permitirles el acceso a dichas anal\u00edticas durante el desarrollo de la acci\u00f3n formativa. De esta manera, se les facilita su participaci\u00f3n en la definici\u00f3n de los criterios que se deben seguir para el an\u00e1lisis del aprendizaje, y se les ofrece una visi\u00f3n cr\u00edtica del uso de los datos.<\/p>\n En el sentido legal m\u00e1s estricto, no debemos perder de vista la normativa relacionada con la Ley Org\u00e1nica de Protecci\u00f3n de Datos (LOPD) y el Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD) a nivel europeo. En relaci\u00f3n con este punto, es importante remarcar la necesidad de custodiar adecuadamente la informaci\u00f3n digital recogida de los sistemas de informaci\u00f3n, as\u00ed como tambi\u00e9n la obtenci\u00f3n del consentimiento informado de todas las partes implicadas en el an\u00e1lisis (profesorado, estudiantes, universidad). De lo contrario, el uso de los datos podr\u00eda verse afectado por factores externos que limitaran su tratamiento, impidiendo as\u00ed su uso.<\/p>\n Otro aspecto cr\u00edtico de las anal\u00edticas del aprendizaje es el factor tecnol\u00f3gico, ya que en la mayor\u00eda de los casos no es posible desvincular el entorno virtual, en el cual se desarrolla la actividad de ense\u00f1anza y aprendizaje, de la herramienta de anal\u00edticas del aprendizaje que se utilizar\u00e1 para realizar el seguimiento y evaluaci\u00f3n de los estudiantes. Las peculiaridades de cada entorno de aprendizaje en l\u00ednea y sus potencialidades, as\u00ed como la diversidad de m\u00e9todos de an\u00e1lisis existentes, no favorecen la implementaci\u00f3n generalizada de las anal\u00edticas del aprendizaje desde un punto de vista est\u00e1ndar. En otras palabras, cada contexto requiere una aproximaci\u00f3n t\u00e9cnica concreta, pero esta falta de estandarizaci\u00f3n puede provocar que no sea tenido en cuenta el error en las mediciones (Bergner, 2017). En este sentido, existen algunos proyectos como el del est\u00e1ndar xAPI (Experience API<\/em>) que fue desarrollado para ofrecer una soluci\u00f3n escalable y transversal a todos los entornos donde se pudiera implementar las anal\u00edticas del aprendizaje. Sin embargo, este tipo de iniciativas no est\u00e1n generalizadas entre los entornos de software con los que podamos contar hoy d\u00eda de manera habitual y extendida.<\/p>\n Si se deja de lado las cuestiones tecnol\u00f3gicas en relaci\u00f3n con el uso de las anal\u00edticas del aprendizaje, debemos remarcar el papel esencial que juega el profesorado en el proceso de evaluaci\u00f3n. Al respecto, es posible que el profesorado pueda tener dificultades con la interpretaci\u00f3n de la informaci\u00f3n que se les suministra, puesto que suele ser heterog\u00e9nea en formato y tipolog\u00eda o dif\u00edcil de evaluar en contraste con los valores de referencia. Este es el motivo por el que es necesario formar previamente al profesorado y ayudar a interpretar la informaci\u00f3n que las anal\u00edticas del aprendizaje reportan sobre la actividad de los estudiantes. Por ejemplo, muchos cuadros de mando incluyen diferentes modelos de visualizaci\u00f3n de datos, desde el m\u00e1s b\u00e1sico a trav\u00e9s de iconos hasta el m\u00e1s complejo representando grafos de nodos al estilo del an\u00e1lisis de redes sociales.<\/p>\n A pesar del car\u00e1cter cuantitativo que la mayor\u00eda de autores otorgan a la informaci\u00f3n que se obtiene de las anal\u00edticas del aprendizaje, el valor cualitativo radica en la interpretaci\u00f3n conjunta de una gran variedad de m\u00e9tricas, dado que ofrece una visi\u00f3n compleja del proceso de aprendizaje llevado a cabo y, de este modo, una perspectiva cualitativa del fen\u00f3meno estudiado (Cerro, Guitert y Romeu, 2020).<\/p>\n Otro de los elementos que cabe destacar desde una perspectiva cr\u00edtica es la forma en la que el profesorado accede, procesa e interpreta la informaci\u00f3n relacionada con las pr\u00e1cticas educativas en l\u00ednea. El profesorado debe hacer frente al reto de comprender fen\u00f3menos complejos relacionados con el aprendizaje en entornos educativos, sobre todo cuando intervienen multitud de variables y contextos, no tanto sobre la forma de recoger la informaci\u00f3n que necesitan, sino m\u00e1s bien sobre c\u00f3mo analizan esa informaci\u00f3n para obtener juicios de valor que aseguren una correcta toma de decisiones. Es en ese punto donde el docente juega un papel fundamental y esencial, ya que ser\u00e1 \u00e9l quien decida las acciones que emprender\u00e1 bas\u00e1ndose en la interpretaci\u00f3n de los datos, por muy bien que estos vengan representados.<\/p>\n Por lo tanto, el rol del docente en la evaluaci\u00f3n dentro de un modelo educativo en el que los estudiantes se encuentran en el centro del proceso de aprendizaje debe ser activo, mediante el uso constante de las anal\u00edticas del aprendizaje. Para ello, el profesorado ya no solo debe ser competente en digital para el ejercicio de su actividad profesional, sino tambi\u00e9n debe ser competente en ciencia de datos, interpretando la informaci\u00f3n que los sistemas de ense\u00f1anza y aprendizaje le suministran.<\/p>\n La informaci\u00f3n que proporcionan las anal\u00edticas de aprendizaje no son autosuficientes, sino que permiten dotar al profesorado de informaci\u00f3n relevante para su pr\u00e1ctica profesional en modelos h\u00edbridos y en l\u00ednea. De este modo, proporcionar\u00e1n al estudiantado unas sugerencias (feedback<\/em>) m\u00e1s objetivas y detalladas, lo que facilitar\u00e1 una verdadera experiencia de aprendizaje y, en consecuencia, mejorar\u00e1 la docencia y los resultados acad\u00e9micos de los estudiantes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" A continuaci\u00f3n, expondremos algunos aspectos cr\u00edticos relacionados con el uso de las anal\u00edticas del aprendizaje. 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