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Computación

Los cursos masivos online evolucionan gracias al big data

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Ahora que las empresas de educación en línea hacen un seguimiento del comportamiento de los alumnos y experimentan con distintos métodos de actuación, se desafían las ideas preconcebidas sobre su eficacia.

  • por Tom Simonite | traducido por Lía Moya (Opinno)
  • 10 Junio, 2013

En 2012, las start-ups dedicadas a la educación atrajeron a millones de estudiantes -y despertaron el interés de las universidades y de los medios- al ofrecer cursos masivos abiertos en línea (MOOCs en sus siglas en inglés). Ahora algunas de las características centrales de estos populares cursos se están diseccionando, con lo que también aprenden los proveedores de los cursos. Al analizar los datos de usuarios y experimentar con distintas características, los proveedores exploran cómo personalizar la experiencia de aprendizaje de cada estudiante y reúnen un montón de trucos pedagógicos para ayudar a más estudiantes a terminar sus cursos. 

"Los datos que estamos recogiendo no tienen precedentes en la educación", afirma Andrew Ng, cofundador de Coursera, un proveedor de MOOCs y profesor asociado en la Universidad de Stanford (EE.UU.). "Vemos cada clic del ratón y cada tecla presionada. Sabemos si un usuario le da a una repuesta y después a otra, o si avanza rápido en algunas partes de un vídeo".

Hace tiempo que Ng y otras figuras clave del mundo de los MOOCs preveían que estos proporcionarían una infinidad de datos sobre cómo aprenden de verdad los estudiantes. Sin embargo, hasta hace poco estas pequeñas empresas han estado demasiado preocupadas por escalar su infraestructura para poder hacer frente a la demanda creciente como para poder investigar estos datos en profundidad.

Hallazgos recientes reivindican algunos aspectos del diseño de los MOOCs. Investigadores de la Universidad de Princeton (EE.UU.) usaron datos de Coursera para demostrar que el sistema de la empresa de evaluación entre pares, que calcula la puntuación que dar a los trabajos del curso basándose en feedback proporcionado por otros alumnos, es eficaz. Otros hallazgos han desafiado las ideas preconcebidas sobre cómo un curso en línea puede atender con éxito a cientos de miles de estudiantes o más.

Desde que aparecieron los MOOCs, los vídeos breves han supuesto el grueso de la enseñanza, acompañados por evaluaciones y ejercicios en línea para consolidar el contenido en las mentes de los alumnos. Sin embargo, tanto los datos de Coursera como los de Udacity revelan un gran subgrupo de estudiantes que prefieren hacer avanzar los vídeos todo lo rápido que puedan o se los saltan directamente. "Hemos empezado a reestructurar nuestros cursos para que tengan mucho menos vídeo, y a regrabar algunos vídeos", explica Sebastian Thrun, profesor de robótica de la Universidad de Stanford, vicepresidente de Google y cofundador y director ejecutivo de Udacity. "Nuestros cursos populares están cambiando mucho basándonos en nuestros datos".

Gran parte de la investigación que se está llevando a cabo para analizar el rendimiento de los cursos viene motivada por un deseo de aumentar las tasas de finalización de cursos, que están en torno al 10 por ciento, según la mayoría de los proveedores de MOOCs y las cifras que manejan académicos que han enseñado usando los cursos. Hace poco, un proyecto de investigación de Udacity sugería que es posible que los retos técnicos sean culpables de una parte importante de los abandonos. En el experimento, a algunos usuarios de Udacity se les invitaba a tener una charla vía texto con un sistema de ayuda "automatizado" que en realidad usaba operadores humanos, y muchos usuarios mencionaron problemas relacionados con la capacidad para manejar los ordenadores.

"Cómo se atasca la gente es muy distinto de lo que esperábamos", afirma Thrun. "Algunos estudiantes simplemente no saben manejar un teclado o un sitio web. Esto demuestra que el MOOC básico para todos no es adecuado para afrontar el problema de la retentiva".  Udacity se encuentra trabajando en técnicas de análisis capaces de clasificar a los estudiantes basándose en su comportamiento y poder ofrecer así ayuda específica o adaptar los cursos para serles más útiles.

Hacer MOOCs a medida es una idea que tiene mucho mérito, según Chris Piech, estudiante de doctorado de la Universidad de Stanford que investiga el aprendizaje en línea. En un estudio reciente, Piech y otros dos compañeros examinaron tres de los MOOCs sobre informática de Stanford y descubrieron que quieres abandonaban entraban dentro de tres posibles grupos: "los auditores" que no tenían ninguna intención de completar el curso pero lo usaban como un recurso, igual que un libro; los estudiantes que participaban en el curso pero iban quedándose atrás; y aquellos que "picaban" esporádicamente a lo largo del curso.

Es probable que gran parte de los miembros de los dos últimos grupos completaran un curso si se les ofrece la ayuda adecuada, afirma Piech, y los datos recogidos en el estudio sugieren que animar a los estudiantes a interactuar unos con otros a través de foros u otros medios sociales, serviría para ello.

Piech prevé un diluvio de investigaciones públicas e internas de los proveedores de MOOCs informando sobre avances significativos en la eficacia del aprendizaje en línea. "Cuando las plataformas de MOOCs sean más robustas y su arquitectura quede resuelta, la investigación se convertirá en una prioridad y será más útil", afirma. "Proporcionan las grandes cifras para resolver las preguntas difíciles sobre la educación".

Algunos de los análisis que tienen lugar en las empresas dedicadas a los MOOCs parecen estar respondiendo a preguntas más modestas. Se están usando "pruebas A/B", una metodología común en las empresas de Internet, para probar pequeños ajustes del diseño que puedan animar a los estudiantes a hacerlo mejor. Las pruebas A/B muestran diferentes versiones de un servicio a distintos segmentos de la audiencia de un sitio para ver cómo reaccionan.

Ng explica que recientemente Coursera ha descubierto, a través de pruebas A/B, que su práctica de mandar correos electrónicos a la gente para recordarles fechas tope de los cursos reducía la probabilidad de que los alumnos siguieran con el curso. Pero enviar correos resumiendo la actividad reciente en el sitio potenciaba el compromiso "en varios puntos porcentuales". Una prueba A/B hecha por Udacity enfrentó una versión en color de una lección con una versión en blanco y negro. "Los resultados de las pruebas fueron mucho mejores para la versión en blanco y negro", afirma Thrun. "Eso me sorprendió".

No queda claro si la lista de retoques a los que dan lugar las pruebas A/B producirán una gran teoría sobre el aprendizaje y la enseñanza que desafíe a la tradición. Ng afirma que no cree que haga falta una gran teoría para que los MOOCs tengan éxito. "He leído las obras de Piaget y Montessori, y ambas me resultan atractivas, pero en general los educadores no tiene forma de elegir lo que realmente funciona", sostiene. "En la actualidad la educación es una ciencia anecdótica, pero creo que podemos convertir la educación en una ciencia movida por los datos, donde haces lo que sabes que funciona".

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