Más allá de la intuición: Cómo la analítica del aprendizaje está redefiniendo la gestión educativa del siglo XXI
Una guía estratégica sobre datos, liderazgo y personalización del aprendizaje para directivos escolares
La revolución silenciosa en los pasillos de la escuela
El profesor Juan Gómez, un docente con treinta años de experiencia en la enseñanza de literatura, sentía una profunda inquietud. Lucía, una de sus alumnas más brillantes y participativas, había comenzado a flaquear. Sus notas, antes impecables, ahora apenas llegaban al aprobado y su participación en clase se había desvanecido. Gómez, fiel a su vocación, aplicó todo su arsenal pedagógico: habló con ella, intentó nuevos enfoques en clase, le ofreció tutorías adicionales. Pero nada parecía funcionar. Su intuición, esa brújula que lo había guiado durante toda su carrera, le decía que algo más profundo estaba ocurriendo, pero no lograba descifrar el qué. Se sentía frustrado, como si estuviera navegando a ciegas. Lo que el profesor Gómez no sabía es que, en el campus virtual, Lucía había dejado un rastro de pistas invisibles: había dejado de ver las videoconferencias a mitad de camino, sus tiempos de conexión se habían vuelto erráticos y ya no participaba en los foros de debate. Esas eran las huellas de su desmotivación.
La historia de Juan Gómez y Lucía no es una excepción; es el corazón del desafío educativo actual. Durante décadas, la gestión educativa se ha apoyado en dos pilares: la experiencia y la intuición de sus profesionales. Decisiones cruciales sobre pedagogía, asignación de recursos o apoyo estudiantil se han tomado con la mejor de las intenciones, pero a menudo con una visión parcial de la realidad. Hoy, una revolución silenciosa está recorriendo los pasillos de nuestras instituciones. Esta revolución no está impulsada por una nueva teoría pedagógica, sino por la capacidad de escuchar y comprender las miles de huellas digitales que nuestros estudiantes dejan cada día en sus viajes de aprendizaje.
Este fenómeno tiene un nombre: Analítica del Aprendizaje (Learning Analytics o LA). Lejos de ser un concepto abstracto reservado para científicos de datos, la LA se define como la medición, recopilación, análisis e informe de datos sobre los estudiantes y sus contextos, con el propósito explícito de comprender y optimizar el aprendizaje y los entornos en los que ocurre (Siemens, 2012).
El objetivo de este artículo es doble. Primero, desmitificar la analítica del aprendizaje, traduciéndola de la jerga técnica a un marco comprensible y aplicable para los directivos y docentes. Segundo, proponer una hoja de ruta estratégica que vaya más allá de la simple compra de software, enfocándose en el desarrollo de una cultura de datos que es, en última instancia, el verdadero motor del cambio.
Los cuatro niveles de madurez analítica en educación
Para implementar la analítica de forma efectiva, una institución no necesita saltar al vacío. Debe, en cambio, transitar un viaje a través de cuatro niveles de madurez. Cada nivel responde a una pregunta cada vez más compleja y aporta un valor incrementalmente mayor.
Nivel 1: analítica descriptiva – ¿Qué pasó?
Este es el punto de partida, la base de toda la pirámide analítica. La analítica descriptiva resume datos históricos para crear una imagen clara del pasado. En un contexto escolar, esto se traduce en los informes y tableros de control (dashboards) que muchos ya utilizan en sus sistemas de gestión (por ejemplo, Acadeu o Quinttos).
- Ejemplo práctico: Un tablero que muestra que la tasa de finalización de las tareas de Matemáticas en 4º grado fue del 85%, pero el promedio de visualización del video explicativo complementario fue de solo el 30%. O un informe que indica que el ausentismo escolar se incrementa un 20% los días viernes en el nivel secundario.
Este nivel, aunque básico, es fundamental. Sin una comprensión precisa de «lo que pasó», cualquier intento de análisis más profundo es mera especulación.
Nivel 2: analítica diagnóstica – ¿Por qué pasó?
Aquí es donde comienza la verdadera investigación. La analítica diagnóstica profundiza en los datos descriptivos para encontrar las causas y las relaciones subyacentes. Es el paso de ver el «qué» a entender el «porqué».
- Ejemplo práctico: Al cruzar los datos del Nivel 1, el director o la directora descubre que el bajo índice de visualización del video de Matemáticas se correlaciona fuertemente con los estudiantes que acceden a la plataforma después de las 9 p.m. Esto sugiere que el problema podría no ser el contenido del video, sino factores externos como la fatiga o la falta de tiempo. De igual forma, el análisis podría revelar que el ausentismo de los viernes se concentra en un grupo de estudiantes que dependen de una ruta de transporte público específica.
Este nivel transforma los datos de un simple reporte a una herramienta de diagnóstico, permitiendo a los líderes educativos formular hipótesis basadas en evidencia.
Nivel 3: analítica predictiva – ¿Qué pasará?
Este es el cambio de juego. Utilizando modelos estadísticos y algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning), la analítica predictiva utiliza datos históricos para pronosticar resultados futuros. Se pasa de una postura reactiva a una proactiva.
- Ejemplo práctico: Un modelo predictivo, alimentado con datos de participación en el LMS (Learning Management System) y las calificaciones de los primeros dos meses, identifica que un estudiante tiene un 85% de probabilidad de reprobar el curso si su patrón de comportamiento no cambia. Esto genera una alerta temprana para el tutor, mucho antes de que llegue el examen final y sea demasiado tarde.
La predicción de la deserción estudiantil es una de las aplicaciones de mayor impacto y con un retorno de la inversión más claro para las instituciones de educación superior, pero su lógica es aplicable a cualquier indicador de riesgo de cualquier nivel educativo.
Nivel 4: analítica prescriptiva – ¿Qué deberíamos hacer?
Este es el nivel más avanzado y el objetivo final. La analítica prescriptiva no solo predice un resultado, sino que recomienda acciones específicas y optimizadas para alterarlo positivamente. Es el GPS que no solo te dice que habrá tráfico, sino que te sugiere la mejor ruta alternativa.
- Ejemplo práctico: Ante la alerta temprana del Nivel 3, el sistema no solo notifica al tutor, sino que sugiere la intervención más efectiva basada en el perfil del estudiante. Para un estudiante, podría recomendar una sesión de tutoría entre pares; para otro, un módulo de refuerzo sobre un concepto específico; y para un tercero, una reunión con el orientador psicopedagógico.
Este nivel es la cúspide de la personalización del aprendizaje a escala, permitiendo intervenciones precisas y eficientes.
El verdadero desafío: superar la brecha entre la promesa y la realidad
El mercado de la analítica educativa proyecta un crecimiento exponencial, pero la realidad en las instituciones muestra una adopción lenta y, a menudo, frustrante. La razón de esta brecha es clara: la tecnología es una condición necesaria, pero no suficiente. El mayor obstáculo para una implementación exitosa no es técnico, sino humano y cultural.
Recuerdo a una directora, Patricia P., quien me confesó su frustración en una reunión de catarsis de las que solemos realizar en REDIE : “Tengo más datos que nunca. Tengo planillas, informes del Google Classroom, registros de asistencia. Soy rica en datos, pero pobre en información. Mi equipo docente confía en su ‘olfato’ para saber quién necesita ayuda, y muchas veces aciertan, pero no podemos escalar ese olfato a 300 estudiantes. Los datos deberían ayudarnos, pero se sienten como un ruido de fondo que no sabemos cómo interpretar”. La anécdota de la Directora que menciono no es un caso aislado; de hecho, resume a la perfección el escenario global que se refleja en el contexto latinoamericano, donde, a pesar del crecimiento en la demanda, persisten desafíos relacionados con la calidad de los datos y la brecha de habilidades. Sin embargo, es en este contexto donde surgen soluciones locales diseñadas para abordar estas particularidades. Un ejemplo notable en Argentina es The Arena, una plataforma de analítica del aprendizaje que busca precisamente cerrar esta brecha, ofreciendo a las instituciones herramientas contextualizadas y un acompañamiento estratégico para fomentar una cultura de datos desde adentro.
- El factor humano: La necesidad crítica de alfabetización en datos. Proporcionar un sofisticado tablero de control a un docente sin la formación adecuada es como darle la cabina de un avión a alguien que solo sabe conducir un coche. El objetivo no es convertir a los educadores en científicos de datos, sino en consumidores críticos de la información. Deben ser capaces de interpretar un gráfico, cuestionar los posibles sesgos de un algoritmo y, lo más importante, traducir un dato en una acción pedagógica. La inversión en desarrollo profesional continuo es, por tanto, más importante que la inversión en el software mismo.
- El factor estratégico: liderazgo y visión institucional. Los proyectos de LA que fracasan suelen compartir un pecado original: nacen en el departamento de TI y no en la oficina del director. La adopción de la analítica debe comenzar con una pregunta estratégica («¿cómo podemos reducir la deserción en primer año?»), no con una demostración de un producto. Sin una visión clara, un liderazgo fuerte y la participación de todos los actores (docentes, estudiantes, administrativos), cualquier iniciativa está destinada a ser percibida como una carga administrativa en lugar de una herramienta de empoderamiento.
- El campo minado ético: privacidad, sesgo y consentimiento. El uso de datos de estudiantes conlleva una responsabilidad ineludible. Las instituciones deben establecer, desde el día cero, un marco ético robusto que sea transparente sobre qué datos se recopilan, por qué, cómo se protegerán y quién tendrá acceso. Es crucial ser consciente del sesgo algorítmico: si un modelo se entrena con datos históricos que reflejan sesgos sociales, el algoritmo puede perpetuar e incluso amplificar esas injusticias, etiquetando injustamente a ciertos grupos de estudiantes como «en riesgo».
Una hoja de ruta para líderes educativos
Navegar este complejo panorama requiere un enfoque deliberado. Para los directivos y líderes institucionales, el camino hacia una gestión informada por datos puede resumirse en tres directrices estratégicas:
- Invierte en personas, no solo en plataformas. Prioriza el presupuesto y el tiempo en la formación y el desarrollo de capacidades de su equipo. Fomenta una cultura de curiosidad y seguridad psicológica donde los docentes se sientan cómodos explorando los datos, cometiendo errores y compartiendo sus hallazgos.
- Comienza a pequeña escala y de forma local. No intentes implementar un sistema predictivo para toda la institución de inmediato. Comienza con un proyecto piloto, enfocado en resolver un problema específico y bien definido en un solo departamento o nivel. Utiliza las herramientas que ya tienes (como los informes de su LMS) para demostrar el valor y generar aceptación.
- Piensa en aumentar, no en automatizar. El objetivo más poderoso y ético de la analítica del aprendizaje no es reemplazar el juicio profesional del docente, sino aumentarlo. La tecnología puede identificar a un estudiante en riesgo, pero es la empatía, la creatividad y la experiencia de un educador la que convierte esa alerta en una intervención humana y efectiva.
El futuro de la gestión educativa no será sobre tener más datos, sino sobre tener más sabiduría. La analítica del aprendizaje es el puente que nos permitirá construir ese futuro, un futuro en el que cada decisión que tomemos esté un paso más cerca de garantizar el éxito de cada uno de nuestros estudiantes.
Fuentes
- Baker, R. S., & Siemens, G. (2014). Educational data mining and learning analytics. In Cambridge Handbook of the Learning Sciences.
- Clow, D. (2012). The learning analytics cycle: Closing the loop effectively. Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge.
- Drachsler, H., & Greller, W. (2016). The DELICATE framework for ethical learning analytics. Journal of Learning Analytics.
- Ferguson, R. (2012). Learning analytics: drivers, developments and challenges. International Journal of Technology Enhanced Learning.
- Ruipérez-Valiente, J. A. (2020). El Proceso de Implementación de Analíticas de Aprendizaje. RIED. Revista Iberoamericana de Educación a Distancia.
- Siemens, G. (2012). Learning Analytics: The Current State of Play. SoLAR – Society for Learning Analytics Research.
- Viberg, O., Hatakka, M., Bälter, O., & Mavroudi, A. (2018). The current landscape of learning analytics in higher education. Computers in Human Behavior.
