Profesor Don Datos

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Profesor Don Datos

Supongamos, estimados lectores, que están mirando una web para interesarse por algún producto o servicio, precios, comparativas con sus similares o especificaciones técnicas para averiguar qué es lo más conveniente. De ese sitio pasan a otro en busca de información de actualidad, por ejemplo, un medio de comunicación online; y, ¡oh sorpresa!, alternativas al producto o servicio sobre el que habían hecho antes la consulta orlan la nueva página, intentando llamar la atención de mil formas. Un complejo proceso de generación de datos, análisis, aplicación de algoritmos predictivos y hasta inteligencia artificial se ha puesto en marcha. Eso, exactamente eso, es lo que ya se ha empezado a utilizar en la enseñanza de todo el mundo.

MELCHOR DEL VALLE

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En el ejemplo que ponemos en la entradilla, sucedió, como saben o imaginan, que su primera búsqueda generó datos (a puñados), que en cuestión de nanosegundos han sido analizados, tras lo que uno o varios algoritmos han predicho qué otras cosas, amén de las buscadas, les pueden interesar o qué puede gustarles más según la tendencia de compra definida por las fórmulas matemáticas y los esquemas de inteligencia artificial. El proceso, que ya es habitual en nuestras vidas digitales, es aplicable a muchas otras cosas, como la salud, los deportes, la política o la lucha contra el crimen. Y, desde hace más de un lustro, al aprendizaje en la escuela, el instituto y la universidad. Y no: no estamos hablando solo de enseñanza no presencial o en línea, sino también de la que, hasta ahora, venimos definiendo como “convencional”.

Según varios indicios, el pionero en esto del uso de los datos en las aulas, Max Ventilla, desarrolló su carrera técnica en Google hasta que, en 2013, decidió que quería dedicarse a la enseñanza, pero aplicando todo lo que su mente tecnológica y digital contenía. Así, fundó en San Francisco (California, EE.UU.) el grupo de escuelas AltSchool, con intención de empezar… por el principio: la enseñanza primaria. Muy sintéticamente, el formato aprovecha los datos generados por cada alumno, desde que llega al centro hasta cuando hace algunas tareas en su casa, para que, una vez recopilados en un sistema inteligente y centralizado, los profesores puedan diseñar clases efectivas y más personalizadas, y los directores de los centros puedan mantener informados e implicados a los padres y tener motivados a los miembros del claustro. La “piedra filosofal” aquí está formada por los datos masivos (big data), la llamada “minería de datos” (data mining) y las analíticas de aprendizaje (learning analytics).

Enseñanzas superiores. Como es lógico, ya hay universidades que han avanzado mucho con el sistema. En medios educativos se habla de la Universidad Estatal de Arizona (ASU), la Universidad de Nottingham Trent, en el Reino Unido, o la Universidad de Georgia (EE. UU.). Pero según un informe realizado por el Instituto KPMG, más del 40 % de las universidades ya utilizaban en el curso 2015‐2016 los datos en su actividad académica; en mayor o menor medida, por supuesto. En esa misma época, siete universidades chinas, entre las que se encuentra la Universidad Jiaotong de Pekín (una de las más reconocidas universidades en tecnologías de la información) iniciaban un programa de tratamiento de datos aplicados a la enseñanza. La conclusión es, por tanto, que hay una evidente tendencia a ir sirviéndonos de los datos en la actividad académica. Y para bien, aunque en algunos ambientes mentar el big data sea como citar al Averno en pleno.

Quienes no quieren ver la oportunidad que todo esto significa, se basan en tres temores: uno, que se pueda convertir en herramienta de discriminación. Esto sucedería, dicen, si los algoritmos predicen lo que podría pasar sin que realmente haya pasado, porque clasificar a los estudiantes así puede significar dejar de lado otros aspectos que se escapan a la compresión de las analíticas de aprendizaje. Dos, que un estudiante pueda ser valorado por su pasado, si los docentes se quedan en el simple análisis de datos, y no por lo que pueda llegar a ser. Y, tres, que se produzca una intromisión en la intimidad o invasión de la privacidad. Quizás explicando cómo se utilizan las distintas herramientas se podrá ver lo escasamente fundado de estos temores, salvo actuaciones personales ajenas a la deontología profesional, obviamente; pero como en todo.

La esencia del sistema. Una vez se da por bueno que el centro recoge datos de los estudiantes, desde aquellas cosas por las que muestra mayor interés hasta las que “se les atraviesan” en determinada materia, puede entrar en juego la predicción, que se basa en técnicas como la clasificación, la regresión o el conocimiento latente. Por poner un ejemplo, según los datos que van llegando de cada estudiante, el modelo predictivo puede indicar si va a aprobar o no la asignatura cuando aún se está a tiempo de poner remedio. En esto ayuda mucho otra de las metodologías posibles, que se define como “descubrimiento de la estructura”; permite una mayor precisión en el modelo predictivo analizando datos como, por ejemplo, el histórico de estudiantes aprobados.

La minería de datos, que podemos llamar aquí “minería de relaciones” –porque se encarga de encontrar relaciones, precisamente–, busca lo que pueda haber en común en un conjunto de datos, que aparentemente no tienen nada que ver entre sí, usando técnicas como las reglas de asociación, la correlación, los patrones secuenciales o las causalidades. Con los tres grupos de técnicas, predicción, descubrimiento de estructura y minería de relaciones, se definen los modelos que puedan servir a los objetivos de la enseñanza y convertirlos en aplicaciones al servicio de los docentes, claro, pero sobre todo de los alumnos. Porque parece que hablamos de los data, así, en abstracto, pero cada cual genera los suyos, los que se corresponden con sus intereses, deseos, intenciones, aptitudes o actitudes.

Mejora y personalización. Hay cuatro importantes aspectos, por tanto, en los que el uso de los datos masivos en la enseñanza puede ayudar: precisar qué ocurre, diagnosticar por qué sucede, prever qué puede venir después de eso y aportar información sobre cómo se puede mejorar. Porque, partiendo de la base de que cada alumno aprende de forma distinta o no tiene las mismas necesidades académicas, los profesores pueden ir creando planes individualizados, personales o grupales, para adelantarse, y son ejemplos, al posible abandono de un estudiante, para adaptar los contenidos de una materia al grado de conocimientos e implicación del grupo o para conocer el rendimiento de los alumnos según el sistema de trabajo que se ha puesto a su disposición.

Todo esto, para que conste, no significa más trabajo para el profesor, sino menos, pero hecho de una manera radicalmente distinta. Y es de gran utilidad para los centros, porque les va a permitir utilizar estrategias de enseñanza y evaluación que les harán ganar reputación. También añade valor en el plano práctico, porque podrán mejorar la comunicación entre docentes, alumnos y familias, lo que indudablemente redundará en una más adecuada gestión de sus relaciones.

Revolución. Kenneth Cukier, uno de los autores de La revolución de los datos masivos, escrita al alimón con Viktor Mayer‐Schönberger, cuenta la anécdota de un profesor de Standford que trabajaba con los llamados MOOC (Massive Online Open Courses) o cursos masivos abiertos en línea. Observó que en las lecciones siete y ocho de matemáticas, todos los estudiantes volvían a la lección tres: “esa lección era una clase de repaso y mostraba que a medida que los estudiantes avanzaban más en el curso, estaban menos seguros de sus bases en matemáticas”. Esto, añade Cukier, permitió al profesor comprobar que, sistemáticamente, el grupo se estaba quedando atrás, porque se lo estaban diciendo los datos. Así que pudo sacar dos enseñanzas: que debía preparar a sus alumnos de otra manera desde el principio y que tenía que desarrollar de forma distinta la famosa lección tres para que no se olvidasen tan fácilmente las bases.

La conclusión de este autor, que es editor de datos de la revista The Economist, además de columnista de prestigio, es que “tenemos que proponer a nuestros hijos otro sistema educativo ya que el actual fue concebido en una época diferente, en la era industrial, mecanicista, basada en una línea de montaje. Ahora la enseñanza se puede adaptar como lo hacen las recomendaciones de Amazon y Google, que se ajustan exactamente a nuestros intereses”. Pero siguiendo un proceso más humanizado, podemos añadir, que el utilizado por el comercio electrónico para hacernos llegar sus recomendaciones. Porque mientras que para estas es perfectamente operativo el mecanismo de recoger, analizar, predecir y ofrecer, en la enseñanza es inevitable la figura de un profesor –humano, por supuesto– que medie en la toma de decisiones.

Por si las dudas

Big data en Educación. El futuro digital del aprendizaje, la política y la prácticaBen Williamson. Ediciones Morata (2019).

Big Data en los procesos educativos de la Sociedad de la Información y Conocimiento. Ana Sofía Barón-Gamietea y Daniel Trejo-Medina, Universidad Nacional Autónoma de México. DSA Soluciones (México, 2016). (mayo de 2020).

Big data: la revolución de los datos masivos. Kenneth Cukier y Viktor Mayer-Schönberger. Editorial Turne Noema (2013).

El formato aprovecha los datos generados por cada alumno, desde que llega al centro hasta cuando hace algunas tareas en su casa, para que los profesores puedan diseñar clases efectivas y más personalizadas

Pioneros y «start ups»

Max Ventilla dejó Google para fundar en 2013 las escuelas AltSchool, que se considera una experiencia pionera en el uso de datos aplicados a la enseñanza, primaria en este caso. En 2019, AltSchool dejó de llevar directamente las escuelas y ahora se identifica como Altitude Learning, una compañía de software aplicado a la enseñanza con datos.

El mexicano Miguel Molina creó Analytikus, proyecto por el que ganó el Global EdTech Awards Latinoamérica: un premio que reconoce a las start ups más innovadoras en la transformación de la educación con tecnología. Su idea se ha exportado ya a distintos países y la han comprado importantes compañías del ámbito educativo universitario, como Laureate International.

Todo esto no significa más trabajo para el profesor, sino menos, pero hecho de una manera radicalmente distinta

La asignatura de la incertidumbre

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La asignatura de la incertidumbre

Señala la Unesco que más de 1 500 millones de estudiantes en todo el mundo «están o han sido afectados por el cierre de escuelas y universidades debido a la pandemia de la Covid-19». Las consecuencias de esta situación, a la que nos impulsa la necesidad de defendernos del SARS-CoV-2, a corto, medio y largo plazo, tienen unas dimensiones sobre las que alertan varios organismos internacionales. Llegado el tiempo de ir al colegio, al instituto, a la universidad… la única asignatura común es la incertidumbre. Porque mientras el ritmo vital de la humanidad no se detiene, somos incapaces de poner freno a la crisis sanitaria, y consecuentemente social, que nos rodea.

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LOS AUTÉNTICOS problemas, y de esto alertan organismos como la Unesco, están en suprimir radicalmente las clases presenciales. Ello, aunque el alumno tenga la posibilidad de conectarse a su profesor y compañeros con un buen equipo y mejor línea de datos (internet, para entendernos). “El cierre de escuelas –dice esa organización de la ONU que vela por la Educación, la Ciencia y la Cultura– conlleva altos costes sociales y económicos para las personas en todas las comunidades. Sin embargo, su impacto es particularmente severo para los niños y niñas más vulnerables y marginados y sus familias. Las perturbaciones resultantes exacerban las disparidades ya existentes dentro del sistema educativo, pero también en otros aspectos de sus vidas”.

Trece desasosiegos. Tras el párrafo que reproducimos en la página anterior y que, por su contundencia, deja un rastro de angustia difícilmente definible, la Unesco relaciona trece aspectos que consideran responsables de los apuntados altos costes sociales y económicos. Van desde lo más lógico y reconocible, como la interrupción del aprendizaje o el incremento en la deficiencia de la nutrición (por la ausencia de comedores escolares), hasta lo más espinoso de resolver, el aislamiento social, o lo más deleznable, como la mayor exposición a la violencia y la explotación: “cuando las escuelas cierran, aumentan los matrimonios precoces, se recluta a más niños en las milicias, aumenta la explotación sexual de niñas y mujeres jóvenes, los embarazos de adolescentes se vuelven más comunes y el trabajo infantil aumenta”.

El número de niños en el mundo a los que afecta el cierre escolar o las limitaciones para que puedan asistir es complejo de definir. Los diferentes organismos que lo miden cuentan con sus propias observaciones, lógicamente, pero también con los datos que les facilitan los distintos Estados. Quizás por eso, diferencias como las que podemos poner aquí de manifiesto: para una misma fecha, el 8 de noviembre de 2020, el Banco Mundial calcula que había 693,9 millones de niños cuyos países han cerrado los colegios y otros 129,7 millones que pueden asistir, pero con limitaciones. Para la Unesco, los niños afectados eran 224 millones. Tengan en cuenta que ponemos las cifras en pasado y referenciadas a una fecha concreta, porque la actualización de estos datos es constante, aunque no al mismo ritmo. Los números, en cualquier caso, son bastante mejores que solo quince días antes. Sobre la cantidad de países que cierran total o parcialmente sus centros escolares también hay discrepancias, probablemente por lo que unos y otros consideran cierre total, cierre parcial, cierre con limitaciones o apertura sin condiciones (la única condición es cumplir determinadas normas de protección sanitaria). Por dar una idea, hablamos de entre 30 y 60 países con cierres totales (de nuevo referenciado a 8 de noviembre). España, según el Banco Mundial, está en “cierre con limitaciones” o, según la Unesco, en fully open (completamente abierto): este ejemplo puede dar una idea de la diferencia de criterios sobre la realidad que el lector tiene más cerca.

Entre dos miedos. Nos referimos al temor de que los estudiantes sean vía de expansión del virus y al de que se den todos o alguno de esos trece riesgos que citábamos antes. De ahí las reacciones de los distintos países, muy influenciadas también por sus cifras respecto al número de contagios. Este aspecto, sin duda, irá determinando cambios para compatibilizar seguridad con recomendaciones de Naciones Unidas, con lo que es muy probable que algunas cosas no sean hoy, justo cuando usted se para en estas líneas, como nosotros lo describimos una o dos semanas antes. Pero intentemos un panorama internacional.

En Europa, en general, la apuesta es por la apertura total, con normas similares en los Estados en cuanto a distancia de seguridad, ventilación, higiene de manos, limpieza de pies, toma de temperatura, etcétera. Hay alguna particularidad, como Países Bajos, que no ha hecho obligatoria la distancia mínima, aunque sí la ventilación. Es más irregular lo dispuesto para el uso de mascarillas. En Francia y España, entre otros, se ha hecho obligatorio su uso: para los mayores de 11 años los galos y para los mayores de 6, nosotros. En Países Bajos y Alemania no es obligatorio el uso de mascarillas, excepción hecha de algunos landers germanos y de Berlín, que administrativamente se asimila a un lander. Hay alguna curiosidad como en Italia, donde se propusieron garantizar, al menos, un metro de distancia entre los alumnos, para lo que se apresuraron a hacer un pedido de pupitres especiales; eso sí: donde no lleguen, mascarilla permanente.

Y el mundo. Sin ánimo de ser exhaustivos, que sería imposible, por otro lado, podemos empezar por el país que fue el principio de todo: China. Su “problema” son los 200 millones de personas que se incluyen en el sistema educativo, así que, como en el resto de las actividades del país asiático para controlar la pandemia, normas estrictas en los centros: aulas desinfectadas hasta la obsesión, mascarillas, códigos sanitarios para entrar en los campus, tomas de temperatura y pruebas de ácido nucleico (las denominadas pruebas NAT, que son el método preferido de diagnóstico porque pueden brindar evidencia confirmada de infección).

Estados Unidos no tiene un criterio uniforme. En general, se recomiendan las medidas ya citadas para Europa, pero mientras que en algunos sitios combinan clases presenciales y telemáticas, en otros, como Los Ángeles o Atlanta, solo se imparten las no presenciales. Está también el caso de Nueva York, donde podrán ser presenciales los estudios en los distritos con una incidencia inferior al 3%. En Uruguay, uno de los países con menor incidencia de la pandemia, las clases empezaron en junio con bastante normalidad (recordemos que están en el hemisferio Austral), pero con un estricto protocolo nacional sobre normas de seguridad, incluyendo el uso de mascarillas (“tapabocas”) e instrucciones específicas sobre cómo actuar si hay un caso confirmado o sospechoso de infección. Si nos damos una vuelta por otras zonas continentales, en Israel, el plan de vuelta a clases tiene dos elementos base: número máximo de 18 alumnos por aula y solo dos días de clases presenciales a la semana (el resto, online). Y en Corea del Sur, hay turnos rotatorios a lo largo de la semana para que solo una tercera parte de los estudiantes de cada clase –dos tercios si son de bachiller– pueda asistir en modo presencial mientras los demás están vía online.

Datos de contagio. Otra cuestión es si con las medidas de seguridad, aunque sean mínimas, las clases presenciales suponen un mayor riesgo de contagio. Según la experiencia de países como Dinamarca y Finlandia, ese riesgo es mínimo. Con datos de la pasada primavera en Dinamarca, en plena primera oleada de la pandemia, cinco semanas después de la reanudadas las clases “no se pueden ver efectos negativos de la reapertura de las escuelas”, según explicó a la agencia Reuters Peter Andersen, doctor en epidemiología y prevención de enfermedades infecciosas del Danish Serum Institute. Las medidas danesas se basaron en los denominados “grupos burbuja”, evitar coincidencias en horas de entrada y salida y áreas diferenciadas en los patios de recreo. Finlandia reportó una situación similar en cuanto a una bajísima incidencia de contagios en las escuelas y a partir de ellas, aunque referido a un periodo de dos semanas solamente, lo que es poco tiempo, pero coincide con lo que internacionalmente se considera lapso de seguridad para controlar la transmisión del virus.

Evidentemente, muchos de los temores ponen sobre el tapete algo más que las consecuencias derivadas de que un grupo de estudiantes estén juntos en un aula durante varias horas. El transporte hacia y desde los centros de estudio, los momentos de descanso (los “recreos”) o los comedores escolares son aspectos que se miran con algo más que recelo. Y ello, aunque ya se tengan modelos informáticos de la transmisión del virus por aerosoles, según los cuales es mucho mayor riesgo de que los contagios vayan del profesor a los alumnos y no a la inversa.

Por si las dudas

What have we learnt? Hechos salientes de una encuesta a los ministerios de educación sobre las respuestas nacionales a la COVID-19.
UNESCO, UNICEF y Banco Mundial (octubre de 2020)

The impact of the Covid-19 pandemic on education financing.
Grupo Banco Mundial (mayo de 2020).

Protocolos y medidas: actuación para el desarrollo de la actividad educativa en la naturaleza ante el covid-19.
Asociación Nacional de Educación en la Naturaleza EdNa (mayo de 2020)

Marco para la reapertura de las escuelas.
UNICEF (abril 2020).

Un día a día distinto

VARIOS maestros y profesores de centros públicos y concertados de toda España nos han hecho llegar sus respuestas a una pregunta que formulamos vía online y con vocación de síntesis: “¿Puede decirnos en pocas palabras cuál es el cambio más significativo en su actividad diaria (solo uno, por favor) en el comienzo de este curso?”. Resumidas y ordenadas de mayor a menor coincidencia, he aquí los aspectos más citados:

  1. Tener que recordar permanentemente las medidas de seguridad en el aula/patio/comedor.
  2. Adquirir el hábito de dar clases online y alternarlas con la presenciales o dar clases mixtas.
  3. Adquirir/ampliar habilidades telemáticas.
  4. Inventar/crear apoyos didácticos (dos de los profesores han citado proyectos de “gamificación”) para mantener la atención de los alumnos, sobre todo en las clases mixtas (presenciales/telemáticas).
  5. Asegurarnos de que llegan bien los mensajes (tareas, instrucciones, horarios, cambios, calificaciones) por WhatsApp/Telegram/redes sociales.

Al aire libre

UNA carta publicada por Science en octubre de 2020 y firmada por Kimberly Prather, de la Universidad de California en San Diego, en nombre de un grupo de científicos, ponía de manifiesto una vez más que el contagio en lugares abiertos es mínimo. Esto ha dado alas a los que piensan que las aulas ideales en tiempos de pandemia son las que tienen por tejado el cielo y mejor si están rodeadas solo de árboles; algo que no es nuevo, porque ya en pandemias anteriores se había llevado a cabo. Y aunque la primera imagen que tenemos de aulas al aire libre es la de aldeas con pocos recursos, pero con buen clima, el frío y la lluvia, dicen, no tiene que ser obstáculo. Meses antes de la carta de Prather, se empezaron a producir movimientos en todo el mundo apostando por las aulas abiertas, que están recibiendo el aval de los epidemiólogos más reconocidos. En España contamos con la Asociacion EDNA de Educación en la Naturaleza, que ha diseñado sus Protocolos y medidas. Su idea es que los espacios existen y que solo hay que habilitarlos.