La mentalidad de Technocrat es rastrear todo, todo el tiempo, y esto es especialmente cierto en todas las fases de la educación moderna. Los estudiantes son simples objetos estadísticos para ser analizados y manipulados. ⁃ TN Editor
En los campus de hoy, casi todas las interacciones educativas dejan huellas digitales. Las asignaciones y comentarios se dan a través de portales en línea; Los debates y las discusiones tienen lugar a través de los sistemas de gestión del aprendizaje, así como en las aulas, cafeterías y dormitorios.
Esas y otras migajas digitales brindan a los tecnólogos la oportunidad de examinar los procesos, las prácticas y los objetivos de la educación superior de una manera que era prácticamente imposible hace una década más o menos.
Hemos informado aquí y aquí sobre la revolución del “aprendizaje activo” del galardonado noble Carl Wieman en física de Stanford.
Otro físico convertido en innovador de la educación (¿hay algo en el agua del laboratorio de física?) Llamado Timothy McKay ve una gran promesa en la “analítica del aprendizaje”: el uso de big data e investigación para mejorar la enseñanza y el aprendizaje.
McKay, profesor de física, astronomía y educación en la Universidad de Michigan, argumenta en un reciente libro blanco, esa educación superior necesita "romper la división percibida entre la investigación y la práctica".
Me comuniqué con el profesor McKay, que también dirige la Invernadero de innovación digital, para profundizar en cómo funcionan los análisis de aprendizaje en la educación superior.
Les daré un ejemplo extraído de mi propia experiencia. He enseñado aquí en la Universidad de Michigan durante más de 20 años. La mayor parte de mi enseñanza ha consistido en grandes cursos de introducción a la física ... de 400 a 700 estudiantes. Ahora, la forma en que las universidades han hecho esto tradicionalmente es proporcionar una especie de enfoque industrial, dirigirse a ese gran grupo de personas y ofrecerles los mismos materiales, pedirles que realicen el mismo tipo de actividades al mismo ritmo y evaluar todas esas personas exactamente de la misma manera. Todos obtienen el mismo curso.
Si está bien diseñado, tal vez esté dirigido al estudiante medio de esa clase. En cierto modo funciona bien para ese estudiante medio, pero no funciona bien para nadie más.
Lo que descubrí cuando comencé a buscar datos sobre mis propias clases es algo que debería haber sido obvio desde el principio, pero no lo fue hasta que examiné los datos. Llegué a comprender cuán diferentes eran todos los estudiantes de mi clase, cuán ampliamente distribuidos están en una variedad de diferentes espectros de diferencia, y que si quería enseñarles a todos por igual, no funciona entregar exactamente el lo mismo para todos los estudiantes.
Es más capaz de personalizar y limitar a los estudiantes que pueden necesitar ayuda, que pueden tener una formación diferente, que pueden tener una perspectiva diferente.
O metas diferentes. Muchas veces, la discusión será sobre estudiantes que podrían estar atrasados o en riesgo, pero también es cierto para estudiantes que realmente están sobresaliendo académicamente. También necesitan tipos especiales de atención. Lo primero que me sucedió fue abrir los ojos al verdadero desafío, la verdadera importancia de la personalización, incluso cuando enseñamos a gran escala.
Entonces, lo que siguió fue darse cuenta de que, dado que teníamos, de hecho, información sobre los antecedentes, intereses y objetivos de cada uno de nuestros estudiantes, si pudiéramos construir herramientas, usar tecnología de la información, podríamos hablar con cada uno de esos estudiantes de diferentes maneras para proporcionarles diferentes comentarios, estímulos y consejos.
Hemos construido esta herramienta aquí llamada ECoach, que es un sistema de comunicación adaptado a la computadora que nos permite hablar con un estudiante con un conocimiento detallado de sus antecedentes, intereses y objetivos, y poder hacerlo a escala.
¿Algo de eso está automatizado, pero puede adaptarlo a cada estudiante?
Es interesante. Está automatizado de alguna manera, pero de otra manera, todo está generado por personas. El contenido que vamos a proporcionar, la forma en que lo creamos, es sentarse juntos y mirar el tipo de personas que están presentes en nuestras clases y pensar cómo cambiaríamos el mensaje si uno de esos estudiantes se sentara en frente a nosotros.
Podríamos estar cambiando, por supuesto, lo que estamos diciendo. Algunos estudiantes están muy bien preparados para tomar una clase de física y, de hecho, pueden haberla estudiado durante dos años en la escuela secundaria antes de llegar a mi clase. Hay un tipo de mensaje para ellos. Hay otro tipo de estudiantes que nunca antes habían visto este tema. Y allí, podría querer centrarme realmente en puntos como cómo tomar una clase de física es diferente de tomar otros tipos de clases que ellos tienen.
Nos sentamos y pensamos en lo que les diríamos a estas personas si se sentaran frente a nosotros, y la tecnología como ECoach simplemente nos permite decirlo a todos los estudiantes, en lugar de a los pocos que pueden obtener citas en nuestras horas de oficina.
De acuerdo, digamos un grupo de estudiantes de primer año en una clase iluminada estadounidense del siglo 20, los documentos que hacen para esa clase, ¿hay datos relevantes allí que podrían ser útiles en una forma de análisis de aprendizaje?
Absolutamente. Ese es un gran ejemplo de los nuevos tipos de datos que están surgiendo, las nuevas formas de datos. Solía ser, cuando tú y yo fuimos a la universidad, que escribías ese trabajo para esa clase y lo entregabas, tal vez, en papel mecanografiado. ¿Derecho? El instructor lo tomó, lo marcó con un bolígrafo y se lo devolvió, y luego desapareció del sistema. No dejó ningún registro. El único registro que dejó, de hecho, fue la calificación que su instructor escribió en una columna en un librito de contabilidad.
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