Métricas de aprendizaje y otras medidas

Una de las palabras de moda en el contexto de la enseñanza es 'learning analytics' (métricas de aprendizaje). Como en tantas ocasiones, se trata de medir la interacción de los estudiantes con los sistemas que se ponen a su disposición con el objetivo de detectar comportamientos que podrían conducir al fracaso y tratar de llevarlos por el buen camino.
En The History of the Pedometer (and the Problems with Learning Analytics) Audrey Watters hablaba del tema desde un punto de vista crítico.
Primero, recordar que cuando se recopilan datos, se están dejando estos datos en manos de alguien, aunque el fin sea beneficioso (mejores resultados, más eficiencia, ...):
... much related to learning analytics and to education technologies more broadly – to how we’re asked to hand over our personal data to various hardware and software companies, to our employers, to the government, to our schools under the guise of better "outcomes," more productivity, and so on.
Hace un paralelismo con el pedómetro y su implantación después de quinientos años. Y el escepticismo sobre la velocidad de adopción de la tecnología (que es, me consta, uno de los problemas con muchas de ellas; las ponemos, están ahí, y luego las usan una parte no-tan-grande de quienes podrían usarlas):
500 years, and still less than 12% of Americans own a fitness tracker. Be a little skeptical of those who insist that technologies are changing faster than ever or that we’re adopting new technologies more quickly than ever before.
Luego, claro, las mediciones no son perfectas (ni mucho menos):
Surprise, surprise. They’re far from perfect. It depends on where you wear
the device [...]
A recent study from Stanford found that six out of seven wristband activity monitors measured heart rate with an error rate of less than 5%
¿Vamos a tomar decisiones basándonos en eso?
These errors are really important if someone else is making decisions about you based on this data – like your employer deciding whether your participation in the company wellness program is adequate.
Algunos pueden hablar de la motivación que introduce la medida:
I hear a lot of people say – anecdotal data – that they like their fitness tracker because it motivates them to move. They say they like the "gamification" of exercise – earning points and badges, sharing their efforts via social media, and so on.
Y, a menudo, olvidar que tal vez estamos midiendo (porque es lo que podemos medir) datos que no son importantes para el resultado que perseguimos.
Is this meaningful data? Are "steps" or "calories" meaningful units of measurement, for example? What can we truly know based on this data?
Naturalmente, si a las medidas les añadimos nuestros propios sesgos, el resultado puede ser completamente desastroso.
Como siempre, no digo que no haya que medir, y que no valga la pena echar un vistazo a los indicadores. Pero todo tiene un contexto que también hay que tener en cuenta.
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2018-07-11
18:19
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