Page 47 - Revista FIUDE 2018

Revista de la Facultad de Ingeniería, Año 5, Número 1

A nivel internacional, se ha fundado la Sociedad para la Investigación de Aprendizaje
Analítico (SoLAR, Society for Learning Analytics Research). Se trata de una red
interdisciplinaria de investigadores internacionales líderes, que están explorando el
papel y el impacto del análisis en la enseñanza, el aprendizaje, la capacitación y el
desarrollo. SoLAR ha iniciado múltiples iniciativas para apoyar la investigación
colaborativa y abierta sobre el análisis de aprendizaje, promoviendo la publicación y
diseminación de la investigación de análisis de aprendizaje y asesorar a los
gobiernos nacionales [3].
En este año (2018), se ha realizado la primera Conferencia Latinoamericana de
Analíticas de Aprendizaje (LALA 2018, Learning Analytics Latin América 2018), en la
ciudad de Guayaquil, lo que evidencia la importancia que la disciplina va
adquiriendo globalmente.
Una aplicación de learning analytics a los datos obtenidos del Plan Ceibal se puede
leer en [4].

Ciencia de datos y Big Data
La ciencia de datos es la disciplina que incorpora estadísticas, visualización de la
información, programación informática, minería de datos, aprendizaje automático y
gestión integral de bases de datos para extraer conocimientos coherentes que
puedan resolver problemas complejos. La fuente donde se originan los datos puede
ser tradicional o caer bajo el paradigma de Big Data. La relación entre la ciencia de
datos y Big Data es que, si se pretende generar conocimiento a partir de esta, la
ciencia de datos la incluye.

Big Data horizontal
Denominamos, con el término de Big Data horizontal, a la superposición de
realidades que presentan fenómenos de Big Data, de la cual se pretende extraer
conocimiento. En general, estas situaciones deben ser enfocadas con metodologías
empleadas en ciencia de datos.

Una aplicación de este arquetipo podría ser, por ejemplo, el análisis horizontal de
Big Data aplicado a los dos casos de estudio presentados (asistencia médica y
analítica del aprendizaje), con el objetivo de generar conocimiento en ambos
sentidos.

A tales efectos, se puede implementar una plataforma que consistiría en el cruce de
datos provenientes del Ministerio de Salud Pública relativos a enfermedades
estacionales (gripes y resfríos, por ejemplo), y datos provenientes del Ministerio de
Educación y Cultura donde se haya detectado, por ejemplo, que la red es poco
empleada en determinadas localidades. De este modo, en un sentido, el sistema
podría alertar a las autoridades de Salud Pública de posibles gripes, ya sea por
medio del control de las inasistencias (actualmente, existe la libreta digital on line
para que los docentes puedan ingresar las faltas de los alumnos en educación
media), o inferida a través de algún programa multimodal de analítica del
aprendizaje (por ejemplo, procesamiento automático de imágenes de las clases
donde se observe que varios estudiantes utilizan pañuelos para los resfríos).
Recíprocamente, datos originados de los prestadores de salud acerca de un
incremento en el consumo de medicamentos para alguna enfermedad de estación,
por parte de la población en general, pueden ser usados por las autoridades
educativas para que los estudiantes tomen las previsiones necesarias para evitar
contraer la enfermedad, reduciéndose las ausencias a los centros educativos.

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