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Uso de datos en educación: intercambio de experiencias internacionales
El evento EdTech Exchange Meeting: Korean & Latin American Experiences: Data-driven educational policies, organizado en Uruguay, tuvo como objetivo promover el intercambio de experiencias, conocimientos y buenas prácticas sobre la integración y el uso de datos para toma de decisiones. Se buscó comprender los desafíos de la actualidad a la vez que se debatieron algunas recomendaciones un futuro próximo. La minería de datos, el análisis del aprendizaje, inteligencia artificial y aprendizaje fueron algunos de los temas en los cuales estuvo el foco, así como métricas, enfoques y metodologías innovadoras en investigación.
En los últimos años, las organizaciones internacionales y los sistemas educativos de todo el mundo han intensificado sus esfuerzos para promover las mediciones y evaluación, centrándose en el uso y la integración de datos para la toma de decisiones en materia de educación y la adopción de políticas basadas en evidencia. Las intervenciones eficaces requieren datos e información de calidad, una evaluación constante, métricas e indicadores sólidos para evaluar a docentes, estudiantes, políticas y sistemas educativos (Banco Mundial, 2018).
En los últimos tiempo, se ha producido un cambio cultural gradual mejorándose la recolección y la utilización de datos sobre educación, así como su integración y análisis, a fin de promover el monitoreo y la evaluación. Estos no solo se han convertido en pilares para abordar las necesidades de los procesos de aprendizaje y enseñanza, sino que además han evolucionado gradualmente los métodos, los recursos y las prácticas. A pesar de que las evaluaciones estandarizadas, como el PISA, siguen siendo uno de los instrumentos más relevantes a nivel mundial, las transformaciones impulsadas por la tecnología en áreas como Big data, Analytics e inteligencia artificial, han aumentado considerablemente el potencial para introducir nuevos enfoques en la evaluación de la educación.
Específicamente, su uso ha mostrado un gran potencial para comprender los factores subyacentes que influyen en los resultados y prácticas del aprendizaje y la enseñanza; para mejorar la gestión y la toma de decisiones en materia de educación, y para comprender y abordar mejor el desempeño de los estudiantes y los docentes (Cobo, C., Zucchetti A., Rivas, A., 2018).
En este marco, la cooperación técnica entre Uruguay y Corea, a través del Banco Interamericano de Desarrollo, pretende implementar un sistema de monitoreo de Learning Analytics que permita la integración y análisis de datos masivos de diferentes fuentes del Plan Ceibal. La cooperación técnica se inició en 2015 y requirió el desarrollo de varios procesos entre los que se encuentran: la creación de capacidades dentro de la organización en el campo de la analítica de aprendizaje y Big Data; el trabajo en la calidad de datos, metadatos y conjuntos de datos; el diseño e implementación de la plataforma para su análisis; la creación de dos Comités -uno interno para la privacidad y la protección de datos- y otro externo e institucional para el análisis y tratamiento de los riesgos éticos en el uso de datos masivos para la educación; el fortalecimiento de la investigación en el área de la analítica de aprendizaje y Big Data, entre otras áreas. Esas medidas tienen por objeto proporcionar respuestas específicas y abordar algunas de las dificultades del sistema educativo, así como generar evidencia para la toma de decisiones en el plano de las políticas educativas.
EdTech Exchange Meeting: Korean & Latin American Experiences: Data-driven educational policies, parte de las acciones comprendidas en esta cooperación técnica, se llevó a cabo durante la primera semana de octubre, en Montevideo, con la participación de una amplia gama de expertos uruguayos, regionales e internacionales de prestigiosas instituciones: Universidad Sungkyunkwan (Corea), Universidad Nacional de Chungbuk (Corea), Banco Interamericano de Desarrollo, Universidad de Tel Aviv (Israel), Universidad Abierta (Portugal), Universidad de Monash (Australia), INEEd (Uruguay), Banco Mundial, USP – Universidade de São Paulo (Brasil), Universidad Católica de Uruguay, EDUY21 (Uruguay), CAF – Banco de Desarrollo de América Latina, Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República (Uruguay), ANII (Uruguay), Plan Ceibal (Uruguay), Universidad ORT (Uruguay), Fundación Ceibal (Uruguay), Universidad de Montevideo (Uruguay), DIEE-ANEP (Uruguay), IESTA de la Universidad de la República (Uruguay), UTEC – Data Science Programme (Uruguay), Facultad de Psicología (Uruguay), ICT4V (Uruguay).
Documentos de interés:
Presentaciones:
- EdTech for the future: practices and experiences in Korean Education
- Ethics, privacy and data protection
- Learning Analytics: The state of the art, latest improvements, current and future challenges
- New frontiers for educational policy: the potential of AI and ML
- Plan Ceibal: the use of data for research and evidence-based decision-making
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- Research projects and data-driven best practices in educational policy making
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- Julian Cristia-Using Platform Data to Search for Bottlenecks
- Natalia da Silva-Statistical technologies for evaluating and monitoring VLEs
- Roberto Martinez Maldonado-Moving from multimodal data to higher-order educational constructs
- Seiji Isotani-A new paradigm to evaluate educational technologies
- Virginia Robano-Innovative Education spurring an entrepreneurial ecosystem
