Ya que hemos llegado hasta aquí… Cierra los ojos y piensa que un algoritmo decidiera tu futuro. Que fuera una máquina, y no una persona, quien determine si recibes un tratamiento médico u otro, tu lugar en una lista de espera para un trasplante, si te conceden un crédito o incluso qué camino seguir en tu formación. Suena inquietante, ¿verdad?
Lo más sorprendente es que eso ya está ocurriendo. Hoy, muchos de esos sistemas automáticos, o “sistemas expertos”, toman decisiones que afectan directamente a las personas. Y, aunque nos cueste aceptarlo, en la mayoría de las tareas aciertan más y fallan menos que los humanos.
No obstante, lo que no puede ocurrir, y así lo establece la Ley en Europa, es que esta decisión no pueda explicarse, es decir, que sea una especie de “caja negra” en la que no exista una trazabilidad a sus acciones y respuestas. Es imprescindible que las decisiones apoyadas en datos sean transparentes y no estén apoyadas en sesgos o injusticias. Numerosas publicaciones han abordado este tema, recomendamos la lectura de “Armas de destrucción matemática” de Cathy O’Neil (reseña por Jimena Villacorta), título con el que hemos jugado para titular este post, o “Algoritmos de opresión” de Safiya Noble a quienes deseen profundizar en este tema.
Hemos llegado al final de este MOOC, y lo haremos tratando temas cruciales como son la ética, la privacidad y el futuro de las analíticas de aprendizaje y ciencias de datos en educación. En este bloque hemos profundizado en el concepto de sesgo, la importancia de la calidad de los datos para el entrenamiento en aprendizaje automático, la equidad algorítmica, la confiabilidad de los modelos, la privacidad y la protección de datos de carácter personal. Proporcionamos algunos documentos de interés con recomendaciones de diferentes organizaciones internacionales para el uso de la IA y hemos descrito nuestro marco legislativo, nacional y supranacional.
Las analíticas de aprendizaje se abordan en la competencia 4.2 del MRCDD (Marco de Referencia de la Competencia Digital Docente, enero de 2022). Literalmente se establece que la adquisición de esta competencia debe permitir al profesorado hacer uso de los datos generados para mejorar los procesos de enseñanza y aprendizaje. También para poder realizar un análisis crítico de los desarrollos tecnológicos que incorporan analíticas con fines de predicción o de toma automatizada de decisiones y del uso que de ellos debe hacerse.
Ya han pasado cinco semanas desde que comenzó el MOOC “Analíticas de aprendizaje y ciencias de datos en educación” y, en los retos propuestos, los y las participantes han demostrado tener una visión mucho más clara de qué quiere decir esto de “aprovechar los datos para optimizar la enseñanza, el aprendizaje y los contextos donde se produce”.
En el transcurso de octubre, hemos recorrido un apasionante camino para comprender cómo las analíticas de aprendizaje pueden transformar la educación. Desde los conceptos básicos y la historia de esta disciplina, hasta su aplicación práctica y los desafíos éticos que plantea, hemos explorado juntos el potencial de los datos educativos como una herramienta clave para optimizar la enseñanza, el aprendizaje y la gestión educativa. Este recorrido ha sido una oportunidad para reflexionar sobre cómo podemos, como docentes, utilizar los datos para tomar decisiones más informadas, personalizar las experiencias de aprendizaje y crear entornos educativos más inclusivos y éticos.
Pero este final no significa el cierre de lo aprendido, sino el inicio de nuevos retos. Ahora tienes las herramientas, los conocimientos y las perspectivas necesarias para llevar las analíticas de aprendizaje a tu contexto educativo. Te animamos a seguir explorando, compartiendo y colaborando con tus colegas, llevando a la práctica las estrategias y reflexiones que surgieron aquí.
Gracias por ser parte de esta experiencia. Esperamos que este curso haya sido inspirador y te motive a seguir avanzando en tu desarrollo profesional. Que los datos te ayuden a construir una educación mejor. Y que este sea solo el principio de un recorrido lleno de aprendizajes y transformaciones.
¡Que los datos te acompañen!