Bigdatear el planeamiento educativo: de contar alumnos a anticipar soluciones

Es domingo por la tarde. Un docente se enferma. El médico le prescribe toda la semana de reposo. Abre su aplicación en el teléfono y con un simple click informa la situación y adjunta el código de la orden médica en su propio dispositivo. Gracias a ello la dirección escolar ya sabe que se requerirá una suplencia. Pero nadie tiene que hacer nada. Tal como sucede en la actualidad con múltiples redes sociales o aplicaciones de movilidad, la información sobre posibles suplentes para la educación ya existe. Un algoritmo automatizado evalúa las posibilidades de cobertura considerando variables como titulación, disponibilidad horaria y cercanía. La primera persona en la lista recibirá un aviso para concurrir a esa escuela por el lapso prescripto por el doctor. De rechazarlo, lo recibirá el segundo y así en forma sucesiva con los siguientes en caso de ser necesario. Al día siguiente podrá presentarse directamente. Por supuesto, la dirección ya está informada, pues cuenta con toda esta información en simultáneo. No es ciencia ficción, es Big Data.  

En la última década este concepto ganó importancia en todos los ámbitos de nuestra vida. Nociones como algoritmo, machine y deep learning –aprendizaje automatizado- , clusterización y la super extendida adjetivación de smart a diversos dispositivos, lugares y servicios, hacen que ya se hable de una sociedad de los datos, una nueva etapa dentro de esta era de la revolución tecnológica. En el ámbito educativo, acelerada por la pandemia, esta tendencia se instaló como un posible recurso efectivo para la toma de decisiones y para la automatización de la gestión educativa.  

 ¿Qué es y cómo puede aplicarse Big Data en educación?  

Las posibilidades son incontables; el límite está dado, casi, por nuestro conocimiento e imaginación. 

Volvamos a nuestro ejemplo y vayamos aún más lejos. Supongamos que cada docente tilda en la computadora de la escuela o en una aplicación de su celular, al terminar su clase, cuáles son los puntos del currículo que abordó (los temas ya estaban previamente subidos). Por eso, el docente suplente (o sustituto) luego de aceptar la vacante accede al registro y no solo sabe los temas que se impartieron sino también dónde continuar y qué dar. Si el titular habilitó la opción, el suplente podría ponerse en contacto en forma directa con él a través de la aplicación y pedirle algunas referencias sobre su proyecto de clases.  

 Subamos la apuesta una vez más. Dada la premura, el suplente debe abordar una temática para la cual no tiene secuencias didácticas preparadas. Hace un click sobre el tema del programa y un enlace le lleva a una biblioteca con recursos pedagógico-didácticos para abordarlo, ordenados por edades, cursos, con filtros según disponibilidades tecnológicas de la escuela, cantidad de estudiantes u otras variables. 

Cuando se reintegre, el docente titular estará en condiciones de ver qué pudo dar su suplente del mismo modo que había sucedido unos días antes, pero a la inversa. 

Podríamos seguir ad infinitum, pero el resultado es uno: varias soluciones en forma simultánea para la escuela, para los docentes, para los alumnos y para la administración central. Los registros administrativos estarán actualizándose en el mismo momento que se producen los hechos. Incluso el trámite para el pago de la suplencia se iniciará de inmediato sin las demoras y papeleríos habituales. 

Big Data es mucho más que un gran volumen de datos. Es el resultado del descubrimiento de que, al crear una plataforma, una página web, una aplicación para teléfono, no solo se están digitalizando procesos (como si se volcase el libro de asistencias a un Excel) sino que se están produciendo y analizando datos que, bien empleados y con los resguardos correspondientes, permitirán mejorar las intervenciones educativas.  

Entonces, Big Data es un sistema que produce información basada en lo que hacemos gracias a los múltiples dispositivos de datificación presentes en nuestra vida (celulares, computadoras, relojes, transacciones monetarias, desplazamientos, etc.). Procesa los datos que reúne, nuestras huellas digitales, los analiza y los ordena. A partir de esto nos envía propuestas para orientar nuestras próximas acciones. Por ejemplo, una plataforma de música utiliza nuestra información para recomendarnos canciones o artistas. Una plataforma de series o películas nos sugiere otras producciones sobre la base de nuestras elecciones previas. 

Cuatro rasgos distintivos del Big Data y cómo funciona en educación 

Aplicado a la administración y planeamiento educativos, este sistema tiene cuatro rasgos distintivos que permitirán dar un gran salto:  

1. Utiliza datos existentes que son generados y almacenados digitalmente todo el tiempo (por ejemplo, graduados de carreras docentes). 
2. Resuelve problemas de forma relativamente automatizada (asignación y coberturas de puestos).
3. Permite establecer parámetros y jerarquías en base a ellos (busca a los docentes con mayor probabilidad de cubrir el puesto). 
4. Genera, a su vez, nuevos datos que retroalimentan el proceso y pueden ser utilizados para abordar otros problemas (qué puestos no se cubren, qué docentes no cubren puestos). 

El último punto es central ya que es el nexo entre la administración y el planeamiento educativo. Si el ejemplo resuelve un problema de la administración (la cobertura de puestos por licencias), su implementación y los nuevos datos que genera permiten a los planificadores anticipar problemas futuros elaborando respuestas adaptadas y pertinentes al contexto de estos.  

En nuestro ejemplo, si los datos de uso de la aplicación dan cuenta de dificultades en la cobertura de puestos de una región particular, cruzar eso con la edad de los postulantes y el registro de estudiantes en carreras en esa área permitiría anticipar en qué plazo de años no habrá suficientes docentes para cubrir esa área.  Así, el planificador puede desarrollar un plan de estímulo en estas carreras en esa región. 

Big data para desarrollar sistemas de alerta temprana 

Hay otros desafíos que un abordaje de la administración y el planeamiento educacional con perspectiva de Big Data posibilitarían atender. En los últimos tiempos se extendió en la región la idea de la focalización de acciones para prevenir el abandono escolar. El gran desafío es cómo determinar la población en riesgo sin caer en el amplio tópico de las poblaciones vulnerables. 

Se dio un gran paso cuando se detectó que jóvenes con dos o más años de sobreedad constituyen un predictor razonable de quienes potencialmente podrían abandonar. Pero esto, que a priori permitiría anticipar el problema, desde el punto de vista de las intervenciones posibles ya era (y es) tarde: la situación es inminente; es muy difícil de remediar o revertir. 

Por eso un avance importante, gracias a la mejora de los sistemas de información y registros administrativos de los ministerios de educación, fue el desarrollo de mecanismos de alerta temprana (tal su denominación). Así, en la actualidad, el empleo conjunto de indicadores no solo de extraedad sino de inasistencias, comportamiento escolar, calificaciones y contexto socioeconómico permiten diseñar modelos para conocer los eventuales alumnos que dejarán la escuela.  

Ciertamente, esto supone un manejo y sistematización de una enorme cantidad de datos. También es un cambio significativo respecto del uso de la información. Una gran ventaja y a su vez una gran limitación de estos sistemas es que operan sobre lo evidente, sobre los datos que ya tienen las administraciones educativas. Pero todavía se pueden dar dos pasos más. 

Por un lado, bigdatear el problema es pensar que la alerta temprana es ahora un nuevo dato que podemos analizar. Por ejemplo, las señales, ¿se producen aleatoriamente en el tiempo o en determinados momentos del año? ¿Se dan en cualquier lugar o en zonas con características similares (aunque no estén necesariamente cercanas)? ¿Sucede en cualquier escuela o en escuelas de determinados rasgos?  

Las respuestas a estas preguntas generan nueva información para orientar las acciones de intervención y el diseño de políticas, no ya sobre las alertas actuales sino sobre las potenciales (anticipar acciones en el tiempo, en ciertos lugares o en ciertas escuelas).  

En la lógica Big Data el mejor algoritmo es el que se va transformando y mejorando su capacidad de respuesta hasta volver obsoleto el problema que le dio origen. 

Por otro lado, bigdatear un problema es pensar más allá de las fuentes tradicionales de información, por lo general, las generadas por las propias agencias gubernamentales en sus diferentes dependencias.  

Ética y otros desafíos del uso de Big Data en educación 

Como suele suceder, con las soluciones aparecen nuevos desafíos. Uno de ellos es el de la ética en el uso de los datos. Aun sin haberse desarrollado ninguna de estas herramientas, quienes estamos interesados o vinculados al tema nos preocupan las cuestiones de la disponibilidad de esa información, quiénes podrían acceder a ella y el resguardo de la privacidad de los destinatarios de estos desarrollos. Además, interesa conocer cómo se construyen los algoritmos que alimentan la Big Data de manera que no generen sesgos ni discriminaciones. Encarar este tema forma parte de las tareas a abordar.  

No obstante, debe tenerse en cuenta que cuando hablamos de administración de los sistemas educativos nos referimos a instituciones enmarcadas en acuerdos, declaraciones y legislaciones nacionales e internacionales que regulan el accionar y que, en última instancia, resguardan los derechos ciudadanos. Las dimensiones filosóficas y jurídicas que implica esta nueva era son temas que están yendo a la par del desarrollo de estas posibilidades tecnológicas. En todo caso, lo menos fructífero sería negar la Big Data cuando su existencia ya es un hecho. 

Como decíamos, Big Data ofrece muchas oportunidades para explorar su aplicación en los sistemas educativos. Por sí misma no solucionará los problemas, pero podría proporcionar más evidencia para conocer mejor sus causas y el contexto en que están presentes. Ello permitirá, eventualmente, promover acciones de política más y mejor informadas. Además de los casos de docentes y alumnos, se podrían abordar el seguimiento de lo que se enseña en las escuelas, la liberación de trabajo administrativo por parte de los directores, la simplificación de trámites y la gestión de documentación, entre otras.  

Estas son solo algunas de las decenas de cuestiones que se podrían comenzar a desarrollar para facilitar el diseño y ejecución de políticas educativas. Se trata, ni más ni menos, de contar con una administración que pueda anticiparse a los problemas en lugar de correr detrás de ellos.  

¿Qué otras aplicaciones le ves al Big Data en la educación? Déjanos tu comentario.