Tecnología en la educación: analíticas y minería de datos
Por Marytere Narváez
Mérida, Yucatán. 29 de agosto de 2016 (Agencia Informativa Conacyt).- Implementar la tecnología en el área educativa con el fin de comprender los factores que intervienen en el rendimiento de los estudiantes es el objetivo del posdoctorado que realiza el mexicano Roberto Martínez Maldonado en la Universidad Tecnológica de Sidney (UTS), enfocándose en la innovadora línea de investigación de analíticas de aprendizaje y minería de datos multimodal.
En entrevista con la Agencia Informativa Conacyt, Martínez Maldonado señaló que su primer acercamiento con el tema se deriva de su doctorado en la Universidad de Sidney en el área de minería de datos para la educación, donde trabajó en un laboratorio enfocado en interfaces, como pantallas táctiles, multi-touch y diversos sensores.
“Ahí surgió la idea de explorar el aprendizaje colaborativo, es decir, trabajos en grupo, sobre todo cuando los chicos están trabajando en línea en el salón de clases. Usualmente se analizan los datos que se pueden capturar en línea cuando los alumnos utilizan foros o en sistemas de aprendizaje como Moodle. La línea de investigación de datos educativa se ha encargado de explorar esos datos, pero no se ha enfocado hasta ahora en explorar datos cuando la colaboración no solo ocurre en línea sino físicamente”, indicó.
El primer reto es capturar datos de una situación distinta a la on-line. Para el investigador, la interacción entre dos personas es muy compleja ya que está repleta de gestos, miradas, posturas y movimientos del cuerpo que resultan muy difíciles de capturar. Para esto se implementan sensores, mesas interactivas y métodos para registrar datos de los diversos artefactos que los estudiantes utilizan.
Una de las herramientas son los bolígrafos o lápices digitales con los que se escribe sobre papel al mismo tiempo que se digitalizan los trazos en pantallas táctiles. Los micrófonos multidireccionales son empleados también para capturar no únicamente lo que se enuncia sino la forma y la frecuencia en la que se presenta, así como la prontitud de respuesta entre los estudiantes. Mediante la cámara de profundidad de un Kinect, se obtiene información sobre el lugar en el que están los alumnos, sus posturas, su relación física entre sí o con la mesa digital. A partir de estos registros, se tiene como fin encontrar cuáles son los patrones de la interacción.
“A pesar de que es bastante incompleto, la idea es ayudar a los profesores a conocer un poco más sobre lo que está sucediendo en sus clases, y eso es a grandes rasgos lo que engloban las analíticas de aprendizaje. Lo multimodal se refiere a que las personas interactúan de múltiples modos y que los datos que se capturan también son de múltiples modos, verbales, físicos, etcétera”, apuntó.
Minería de datos educacional
El primer acercamiento de Roberto Martínez Maldonado a esta línea de investigación fue en el Instituto Tecnológico de Mérida (ITM), mientras laboraba como voluntario en la administración de la base de datos. De esta manera, conocía datos económicos de los estudiantes, materias aprobadas y 
reprobadas, y mediante algoritmos de inteligencia artificial podía obtener las probabilidades de que un alumno se encuentre de perder o continuar con la carrera, entre otros aspectos.
“Ese es uno de los antecedentes de este tipo de investigación, que es tratar de predecir o explicar algo en el futuro con base en datos de su comportamiento, de su interacción con sistemas o de otros factores como los antecedentes y el contexto del alumno”, apuntó.
A partir de esto, Martínez Maldonado se integró a la Universidad de Sidney para trabajar en los temas de minería de datos educacional y analíticas de aprendizaje. Para el investigador, en el área de tecnología, las memorias de conferencias y congresos son muy importantes debido a que su tiempo de publicación es corto comparado al de los artículos publicados en revistas científicas, mientras que un aspecto de la tecnología es que se transforma rápidamente y requiere una continua actualización.
Diseño participativo
La minería de datos inicia con la colección de información, el tratamiento y la elección de algoritmos para responder a alguna pregunta de investigación o producción, tras lo que prosigue la interpretación de los resultados. “Hasta ahora es un proceso lineal, pero en investigación y en desarrollo de software y de innovaciones siempre ayuda hacer un proceso iterativo que puede empezar con pequeñas pruebas piloto en un ambiente controlado donde podemos hacer que los profesores interesados sean parte del diseño, y a esto se le llama diseño participativo, es decir, una forma de incluir a los usuarios dentro del diseño de la solución”, señaló.
Con esto, el usuario puede realizar un diseño durante una sesión o, con base en sus indicaciones, se pueden presentar posibles prototipos del diseño para someterlos a evaluación y su mejoramiento. Martínez Maldonado apuntó que al principio puede hacerse una visualización de datos en papel, donde el prototipo se refina y se elabora una circulación. Con los resultados de su evaluación, se realizan pruebas piloto experimentales en un salón de clases seleccionado, a partir de lo que se realiza el desarrollo de prototipos de diferente fidelidad y se implementa la herramienta en un salón de clases.
La minería de datos secuencial y la minería de procesos son otras herramientas para el análisis. De acuerdo con el investigador, su función es modelar la temporalidad de las acciones y determinar, a partir de que una acción sucede, cuál es la importancia de la siguiente acción. “Me he enfocado en tratar de entender el orden de las pequeñas acciones de los alumnos que pueden dar algunas ideas sobre las estrategias que siguen. Al final, se puede definir en lugar de predecir si el alumno va a reprobar o no; qué estrategias siguieron los alumnos que usualmente no terminan satisfactoriamente el año y qué estrategias siguieron los que tuvieron mejor aprovechamiento escolar. Es decir, es algo más descriptivo”.
Con esto, el investigador tiene como fin que los profesores puedan realizar sus conclusiones al final del curso escolar en lugar de dar resultados de clasificación única de los alumnos, ya que el proceso en realidad es complejo. “Lo que se conoce como analíticas del aprendizaje implica involucrar al usuario en el ciclo de interpretación, damos resultados pero no son resultados finales, pues requieren de la interpretación por parte del profesor”, finalizó.
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