Miros

La gama DATA SCIENCE: oportunidades para la educación

Desde el principio de la humanidad hasta el año 2005 habíamos generado entre toda la humanidad cinco exabytes (mil millones de gb) de información. Aproximadamente desde el 2015 esa información se genera cada 48 horas. Para analizar tal volumen de datos fue necesario crear una serie de tecnologías de big data que permitan procesar cantidades masivas de información. Esto, referido a la parte cuantitativa de los datos.

Pero esos datos acumulados en gran cuantía, resultan espesos y deben abordarse dentro de un contexto. Es lo que Tricia Wang llama “”datos densos” o thick data: datos humanos como historias, emociones, interacciones que no se pueden cuantificar”. Los datos solo tienen sentido en la medida en que tengamos marcos para darles connotación.

Tenemos otra visión de la data que es la open data, es decir los datos abiertos. No se trata de una tecnología, sino de un imperativo categórico que pretende que la mayor cantidad de datos posibles esté publicada de manera abierta, libre, sin restricciones de patentes ni de copyright. Forma parte de un movimiento enfocado en la transparencia y que se vincula al software libre o al código abierto.

Aparte, está el linked data (datos enlazados). Surge dentro del marco general de la web semántica y lo que pretende es definir una serie de formatos estándares para que se puedan intercambiar información entre sí. Una manera para integrar bases de datos que en un principio estaban inconexas. Ahora disponemos de unos estándares que nos permiten integrar rápidamente esas bases de datos.

Gama DATA SCIENCIE

Big data

Thick Data Open data

Linked data

Cuantitativos

Cualitativos Abiertos

Enlazados

Con todos estos datos disponibles de manera libre, abierta y gratuita me pregunto: ¿Cómo trabajan las instituciones educativas con esta información?, ¿Cómo ayudan a los estudiantes a navegar en este mundo digital?, ¿Cómo se construye el conocimiento a este nivel? O, por el contrario, ¿siguen impartiendo lo mismo o casi lo mismo, o casi del mismo modo que hace un siglo atrás?

¿Cuáles son los retos de la enseñanza en la era de la gama DATA SCIENCE? Esto más o menos se sabe, creo que la siguiente pregunta es: ¿Esta tarea es para mañana o era para ayer?

Voy a replantear la pregunta como si fuera ayer: ¿cómo adecuar nuestra enseñanza para que los alumnos enfrenten con éxito los retos futuros?

Personalmente hay un grupo de asignaturas que deben reemplazar, sustituir o engrosar las que ya existen. Por ejemplo, Estadísticas, Pensamiento crítico y Argumentación efectiva, y cuando lo digo soy consciente que se requiere una didáctica para introducirla desde el nivel primario.  Pero son necesarias, porque a medida que cualquier entidad aumente su capacidad de reunir más datos, la diferencia la harán las personas que puedan formular las preguntas correctas para obtener el mayor provecho de ellos.

El valor cuantitativo del dato se resuelve con la parte tecnológica y la inteligencia artificial, pero el análisis de los datos densos (thick data), requiere la participación, la creatividad, la intuición y el trabajo en equipo, que solo puede provenir de las personas. Esta vez es la escuela, el colegio y la universidad quienes se llevan la tarea para la casa.

El lado cuantitativo de la gama parece más adelantado desde el punto de vista de la vocación y la formación profesional; pero se comporta de manera asimétrica respecto al enfoque cualitativo. Reitero que se debe poner más empeño en la capacitación que permita el análisis de los datos densos.

Conviene para esto, y es una sugerencia, utilizar como estrategia el aprendizaje basado en retos. Los estudiantes tendrán que elaborar proyectos de investigación sobre problemáticas reales, indicar el problema, recolectar la información, analizarla, interpretarla y encontrar los hallazgos relevantes del análisis en el contexto del problema. En este tipo de proyectos, se hace uso de herramientas tecnológicas y se documentan los hallazgos del análisis en reportes escritos y también de manera oral.

Nadie dijo que iba a ser fácil, solo que ya debíamos haber empezado. Para lograrlo, opino que podemos enfocarnos en el trabajo colaborativo en red, entre docentes, y compartir nuestras ideas y experiencias. Además, agregar a los directores de instituciones educativas, porque a veces siento que los maestros hacen un gran esfuerzo y que se queda en el aire porque no logran movilizar a las autoridades que deben tomar las decisiones pesadas al respecto.


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