Big data aplicado a la educación

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Desventajas del big data en la educación

El Big Data Educativo (EBD) se enfrenta en la actualidad a un reconocimiento sin precedentes de la psicología educativa existente, con las plataformas tecnológicas jugando un papel cada vez más vital en la adaptación de los enfoques actuales hacia los programas basados en la tecnología. El EBD ha surgido como un área vital de estudio tanto para los educadores como para los investigadores, reflejando la magnitud y el impacto de los problemas relacionados con los datos a resolver en las prácticas educativas, particularmente con la aplicación de tecnologías innovadoras. Hoy en día, los deseos recreativos, las ideas comerciales, las necesidades de investigación y las iniciativas gubernamentales aceleran necesariamente la utilización de dispositivos tecnológicos, produciendo una gran cantidad de datos a una escala sin precedentes. Para bien y para mal, la acumulación y circulación de datos masivos en cada forma se han convertido en una parte integral dentro del desarrollo de la comunidad social contemporánea. Es un tema que merece la atención de todos los sectores de la sociedad, especialmente los de la investigación académica. Para analizar y profundizar en la función subyacente de los grandes datos en beneficio tanto público como privado, los investigadores de diferentes ámbitos han tratado de desentrañar y definir los grandes datos de forma cada vez más potente (Mikalef et al., 2018).

¿Cómo se utiliza el big data en la educación?

Mediante el análisis de big data, los profesores pueden identificar las áreas en las que los estudiantes tienen dificultades o prosperan, comprender las necesidades individuales de los estudiantes y desarrollar estrategias para el aprendizaje personalizado. También permite a los estudiantes elegir su trayectoria educativa.

¿Cómo ha ayudado el big data en la industria de la educación?

Los macrodatos se están convirtiendo en una herramienta transformadora para todos los aspectos de la educación. Los educadores utilizan los macrodatos para elaborar planes de clases personalizados, predecir los resultados del aprendizaje e incluso ayudar a los estudiantes a encontrar universidades y carreras que se ajusten a sus intereses y habilidades.

¿Cómo afectan los datos a la educación?

Con la llegada de los big data, ahora los profesores pueden acceder al rendimiento académico de los estudiantes, a los patrones de aprendizaje y proporcionarles un feedback instantáneo (Black & Wiliam, 2018). El feedback oportuno y constructivo motiva y satisface a los estudiantes, lo que da un impacto positivo en su rendimiento (Zheng & Bender, 2019).

Como estudiante, ¿cuál es el papel del big data en tu vida?

La aplicación de Big Data en la educación ofrece muchos beneficios. La analítica del aprendizaje mejora el futuro de la educación. ¿Qué puede ofrecer a un centro educativo? A continuación, detallamos algunas de las ventajas que podemos encontrar.

Por tanto, no se tiene en cuenta la multitud de datos que genera cada alumno. Implementar el Big Data en la educación supone analizar el registro de datos en tiempo real. De esta manera, se puede ofrecer un aprendizaje óptimo para el alumno. También ayuda a entender el comportamiento de cada alumno.

Las herramientas de Big Data son una auténtica revolución en el ámbito educativo. Cada vez son más los centros que las implementan para ofrecer programas de alta calidad y mejorar los resultados de los alumnos. Siempre cumpliendo con los estándares establecidos para cada asignatura de un curso.

Desarrollar programas personalizados para cada alumno es posible aplicando el Big Data en la educación. Los alumnos pueden estudiar a su ritmo con el seguimiento del profesor. Además, se puede hacer independientemente del número de alumnos que tenga el centro.

Con los algoritmos de Big Data se puede hacer un seguimiento de los alumnos durante su proceso de aprendizaje. Por ejemplo, se puede saber cómo leen los textos, qué partes son más complejas o más fáciles, el tiempo que dedican a la lectura, el número de preguntas que hacen, el número de veces que entran en un enlace, etc.

¿Cómo se puede aplicar el análisis de big data a la educación superior?

Los Big Data pueden ayudar a proporcionar información para apoyar las necesidades de aprendizaje de los estudiantes. Por ejemplo, la analítica del aprendizaje, como componente fundamental de Big Data en la educación superior, ofrece a los investigadores la oportunidad de llevar a cabo un análisis en tiempo real de las actividades de aprendizaje.

¿Qué son las aplicaciones de big data?

Las aplicaciones de big data pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones de negocio analizando grandes volúmenes de datos y descubriendo patrones ocultos. Estos conjuntos de datos pueden proceder de las redes sociales, los datos capturados por los sensores, los registros del sitio web, las opiniones de los clientes, etc.

¿Cómo se utiliza el análisis de datos en la educación?

Asimismo, en el ámbito de la educación y el aprendizaje, la analítica de big data se está utilizando para mejorar el proceso de aprendizaje, para evaluar la eficiencia, para mejorar la retroalimentación y para enriquecer la experiencia de aprendizaje. … Mediante el uso de la analítica de datos, el instructor puede rastrear mejor el proceso de aprendizaje del estudiante y tomar medidas específicas para mejorarlo.

Ejemplos de big data

Fig. 1Proceso de selecciónImagen completaTabla 2Resultados del proceso de selecciónTabla completaEvaluación de la calidadSegún (Kitchenham & Charters, 2007), la evaluación de la calidad desempeña un papel importante para comprobar la calidad de las investigaciones primarias. Las sutilezas de la evaluación dependen totalmente de la calidad de los instrumentos. Este mecanismo de evaluación puede basarse en la lista de comprobación de componentes o en un conjunto de preguntas. El objetivo principal de la lista de comprobación de componentes y de un conjunto de preguntas es analizar la calidad de cada estudio. No obstante, para este estudio, se crearon cuatro estándares de medición de la calidad para evaluar la calidad de cada investigación. Los estándares de medición se dan como:

Los cuatro estándares de evaluación de la calidad se aplicaron a 65 estudios seleccionados para determinar la integridad de cada investigación. Los estándares de medición se clasificaron en bajo, medio y alto. La calidad de cada estudio depende del número total de puntuación. Cada evaluación de la calidad tiene una puntuación de dos puntos. Si el estudio cumple el estándar completo, se le otorga una puntuación de 2. En caso de cumplimiento parcial, se obtiene una puntuación de 1. Si no se cumple ninguna de las normas de evaluación, se otorga una puntuación de 0. En la puntuación total, si el estudio se sitúa por debajo de 4, se contabiliza como “bajo” y un 4 exacto se considera “medio”. Sin embargo, lo que supera el 4 se refleja como “alto”. Los detalles de los estudios se presentan en la Tabla 11 del Apéndice B. Los 25 estudios se excluyeron por no cumplir el estándar de evaluación de la calidad. Por lo tanto, sobre la base de la norma de evaluación de la calidad, se incluyó un total de 40 estudios primarios en esta revisión bibliográfica sistémica (Tabla 10 en el Apéndice A). Las puntuaciones de los estudios (en términos de baja, media y alta) se presentan en la Fig. 2.

¿Por qué es importante que los profesores recojan datos?

Cuando los profesores utilizan los datos para impulsar sus decisiones y planes, son capaces de responder a los problemas con mayor eficacia, construir nuevos métodos de enseñanza y avanzar en sus habilidades con mayor rapidez. Los estudios actuales indican que los profesores de las escuelas con programas centrados en los datos piensan que el uso de los datos mejora significativamente la instrucción.

¿Cree que los big data ayudarán a mejorar a los estudiantes?

Sí, el Big Data sin duda ayudará a mejorar a los estudiantes. Los estudiantes pueden aprender temas/subjetos de acuerdo con sus habilidades y capacidades. Pueden elegir sus carreras después de conocer sus puntos fuertes y débiles, su composición mental y sus habilidades.

¿Cree que los big data ayudarán a mejorar las razones de los estudiantes?

Los macrodatos tienen el potencial de tener un gran impacto en el aula. No solo proporciona información valiosa sobre los modos de aprendizaje preferidos por los estudiantes, sino que también permite experiencias de aprendizaje personalizadas. Esto puede ser muy útil para aquellos estudiantes que tienen problemas de aprendizaje.

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La Dra. Theodosia Prodromou es profesora titular de Educación Matemática en la Universidad de Nueva Inglaterra (Australia). Ha publicado numerosos artículos en revistas, capítulos de libros y libros editados/autorizados sobre una amplia gama de temas, incluyendo el uso de big data en entornos educativos, la relación entre la tecnología y el pensamiento matemático, la integración de las tecnologías digitales en la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas, la educación STEM, la realidad aumentada en entornos educativos, el desarrollo profesional de los profesores de matemáticas y el pensamiento estadístico, incluyendo las percepciones de la probabilidad y el azar.Sus libros editados/autorizados más recientes fueron, Augmented reality in educational settings (2020) y Primary and Middle Years Mathematics: Teaching Developmentally (2019).

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