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10 tips para implementar el Big Data en la enseñanza

      
Big Data en la educación permite mejorar la capacidad de respuesta y adelantarse a los acontecimientos
Big Data en la educación permite mejorar la capacidad de respuesta y adelantarse a los acontecimientos
  • El Big Data se presenta como una de las tecnologías que abre cientos de posibilidades en la enseñanza, gracias a las funciones de analítica y predicción, a través de datos recogidos.
  • Los centros de enseñanza poseen miles de datos con gran potencial y todo es cuestión de emplear la tecnología Big Data de forma eficaz.
  • Big Data Analytics es la clave para dar un enfoque nuevo a los datos y buscar respuestas a las preguntas correctas.

El análisis masivo de datos es una de las tecnologías más novedosas en el ámbito de la enseñanza, donde aún se está investigando sobre la correcta aplicación e implementación de esta innovadora herramienta.

Educadores y tecnólogos destacan todo el potencial de Big Data, pero también alertan de sus limitaciones y de que no es un reflejo completo de las experiencias de aprendizaje y de las variables que influyen.

Estrategias a tener en cuenta en el uso de Big Data en la enseñanza

1. Buscar un enfoque para los datos

El Big Data Analytics debe responder al objetivo que hemos fijado de la investigación u objeto de estudio.

No todo vale ni se puede meter en el mismo saco.

2. Aprender a visualizar la información y extraerla

Esto supone un detenido proceso de exploración y seguimiento, de manera que todas las respuestas que obtengamos tengan un razonamiento justificado.

3. No forzar la utilidad de los datos

Es decir, no se puede hacer un uso intencionado de los datos y buscarlos para justificar una conclusión que no es fruto de un proceso de análisis.

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4. Comprender qué y quién hay detrás de los datos

A la hora de aplicar las justificaciones e iniciativas, no hay que olvidar el contexto educativo, las experiencias de aprendizaje y a los estudiantes.

5. No usar sesgos que no se pueden justificar

En ocasiones, existe la tendencia de descartar datos que no se consideran relevantes o no se comprenden, consiguiendo realizar una analítica incompleta.

6. Acotar la utilidad de las estadísticas

Son una buena base de análisis, pero no la respuesta completa a todas las cuestiones.

7. Diseñar hipótesis

Es el mejor comienzo para obtener respuestas, a base del análisis de datos, su comprensión y las conclusiones que se extraen.

8. Cuidar la calidad de los datos

Por tanto, cuidando todas las aplicaciones y tecnologías que se emplean para registrar datos y asegurándose que el procedimiento es el correcto.

9. Entender los modelos de predicción

No resulta sencillo comprender todos los algoritmos que facilitan el obtener predicciones y hay que entender cómo trabajan los expertos en analítica y cómo tratan los datos.

10. Aplicar el pensamiento científico en la estadística

Una vez extraídas las analíticas, es hora de trabajar con los datos, buscar patrones, detectar información relevante y realizar estudios completos y prácticos.

Al igual que la escasez de datos no permite realizar estudios completos, emplear millones de datos sin un enfoque determinado también puede ser igual de ineficaz.


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