Big Data en la Educación

El uso de las tecnologías en la educación posibilita la acumulación de grandes cantidades de datos. Cuando se emplean sistemas de e-learning o incluso con las herramientas de la web 2.0 y web 3.0, cada día se contribuye a la producción de una gran masa de datos.

El uso de los LMS (Learning Management System) posibilita que se tengan datos de diferentes fuentes y naturaleza, datos de los estudiantes, de sus rutas de aprendizaje, de los resultados que van obteniendo, de lo que han dejado de hacer, de los fallos que han tenido. Toda esa producción de datos, una vez organizada, permite percibir tendencias, conocer el comportamiento de los estudiantes y su interacción con los contenidos de aprendizaje.

Se consideran varios datos en la evaluación educativa, incluyendo información de estudiantes, características de los contenidos, experiencia de los profesores, y contexto de las instituciones. También se valora la interacción entre estudiantes, profesores y agentes externos a través de redes sociales para enriquecer el aprendizaje.

Toda esta información o, mejor dicho, todos los datos que se generan en este ambiente educativo, demanda el uso de herramientas de minería de datos, puesto que la estadística se queda corta, para poder establecer los análisis y establecer relaciones entre todos esos datos que servirán para la generación de conocimiento para ser usado luego en la personalización de la educación.

Características de Big Data en la educación

Para abordar el Big Data en educación, es fundamental considerar el uso de plataformas tecnológicas como mediadoras del aprendizaje. Los sistemas de gestión de aprendizaje (LMS) almacenan datos del comportamiento de los estudiantes, permitiendo hacer predicciones sobre su éxito y ofrecer tutorías personalizadas.

A pesar de que muchas instituciones online ya utilizan estas técnicas, el campo educativo en general ha tardado en aprovechar los beneficios del Big Data. Esto se debe a la disparidad de datos, la falta de organización y la velocidad de producción de información, lo que complica su análisis. Sin embargo, hay iniciativas que buscan personalizar la educación a partir de estos datos.

La llegada de los MOOC (cursos online masivos y abiertos) ha generado una gran cantidad de datos en educación, así como plataformas como Khan Academy y Gooru, que utilizan Big Data para gestionar y compartir contenidos educativos.

Finalidad de Big Data en la educación.
Son muchos los beneficios que se pueden obtener del uso del Big Data en la educación.
En cualquier caso, lo que se busca es obtener los mejores resultados en todo el proceso, que es bastante complejo, multifactorial y que se encuentra en trasformación por la paralela transformación de la sociedad. Se puede decir que entre los objetivos del uso del Big Data en educación están los siguientes:
» Mejorar el aprendizaje a través de la personalización la educación.
» Predecir y minimizar el fracaso escolar.
» Mejorar las políticas institucionales en función de las analíticas de los datos. 
» Fomento de la innovación.
» Optimización de Recursos.

7 herramientas de big data para tu organización
Software de marketing analytics de HubSpot: Los datos que debes procesar para que tu estrategia de marketing digital tenga buenos resultados no son pocos. Y si los almacenas en diferentes lugares, se dificulta su análisis. Gracias a esta herramienta, le darás seguimiento completo al ciclo de vida de los consumidores y obtendrás informes que encontrarán tendencias clave para predecir comportamientos más fácilmente. Puedes vincularla a tu CRM y es perfecta para empresas pequeñas o grandes, pues se adapta a la medida que necesitas.
 
Apache Hadoop: Esta solución maneja datos a nivel masivo, tanto que Amazon la utiliza. Es un software de código abierto, por lo que también tiene la opción de ser escalable: lo que empieza en un simple servidor, puede crecer hasta miles de máquinas.
Te ofrece soporte multiplataforma y desarrolla proyectos relacionados con su herramienta principal, por lo que podrás contar también con opciones para la gestión de clústeres de información, desarrollo de machine learning, entre otros.
 
Cloudera: Tiene un servicio de ingeniería de datos para la gestión de la información rápida y eficiente, machine learning, nube privada, y no tendrás que depender de ningún proveedor. Se especializa en distintas industrias como venta retail, telecomunicaciones, seguros, educación y tecnología.
 
RapidMiner: Si necesitas una herramienta para la minería de datos, RapidMiner es una de las más socorridas. También tiene funciones para el análisis de la información y el machine learning. Cuenta con una versión demo y soluciones para empresas de todos los tamaños.
 
Python: Python es un lenguaje de programación que tiene el fin de ejecutar de tareas que ayuden a procesar datos de manera más sencilla. Es una opción recomendable porque tiene una amplia comunidad de profesionales que mejoran, transforman y ayudan a darle mantenimiento a las instrucciones y funcionalidades disponibles.
 
Terracota: Es un servidor que te permite alojar y gestionar cientos de terabytes con funciones de escala de datos, disponibilidad y supervisión del buen funcionamiento de tus datos. Tiene una versión de código abierto que es gratuita y opciones de pago para mayores beneficios, como atención técnica personalizada.
 
Kafka: Esta herramienta te da la oportunidad de manejar grandes cantidades de lectura como actualizaciones de redes sociales en tiempo real. Es parte de la familia de Apache, así que tiene buena reputación. Kafka te ayuda a monitorear transacciones financieras, envíos de productos por paquetería o interacciones de clientes al realizar compras, todo en tiempo real.