Cómo contribuir a mejorar la educación digital a través del Desafío Aporta

Fecha de la noticia: 08-10-2020

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El Desafío Aporta, en línea con otras muchas iniciativas promovidas por las administraciones públicas, no podía ser ajeno a los grandes retos a los que nos estamos enfrentando en este año 2020. Por ello su tercera edición, a la vez que cumple con su habitual objetivo de fomentar el uso de datos y las tecnologías relacionadas, pretende contribuir en la resolución de problemas relacionados con la educación digital. Sin duda uno de los ámbitos en los que más se ha puesto de manifiesto la necesidad de proponer nuevas innovaciones para garantizar que la pandemia no cause un grave daño en el potencial de las generaciones más jóvenes.

Con el lema “El valor del dato en la educación digital”, desde datos.gob.es se propone un Desafío Aporta que en 2020 premie ideas y prototipos que identifiquen nuevas oportunidades de captar, analizar y utilizar la inteligencia de los datos en el desarrollo de soluciones para el ámbito educativo en cualquiera de sus etapas.

Identificar un problema

Si afrontásemos la participación en el desafío como un proyecto de ciencia de datos, lo primero que haríamos es determinar la pregunta que nos gustaría resolver, en definitiva, elegir un problema en el que valga la pena trabajar.  En este artículo proponemos algunas líneas de trabajo, pero no son restricciones, tan sólo pretenden servir de inspiración para que nos sea más fácil elegir un reto en el ámbito de la educación con el que podamos tener un gran impacto. Siempre hay que aspirar a mejorar el mundo.

Por otra parte, podemos fijarnos en las  grandes brechas educativas que define el programa Educa en Digital, cuyo objetivo es complementar el Plan de Digitalización y Competencias Digitales y fomentar la transformación digital de la educación en España, haciendo un uso intensivo de las TIC tanto en el aula, como en los formatos no presenciales, y abordando problemas específicos gracias a desarrollos ligados a los datos y la inteligencia artificial. Para cada uno de los objetivos específicos podemos pensar en un buen número de cuestiones en las que podemos trabajar:

  1. La dotación de dispositivos y de recursos educativos digitales. Por ejemplo, ¿cómo podríamos ayudar a que el acceso a la tecnología no sea una barrera para acceder a la educación, especialmente para los colectivos más vulnerables?, ¿cómo podemos reducir los requisitos necesarios para acceder a los programas educativos de forma remota?, ¿cómo podemos apoyarnos en los dispositivos más económicos y de más amplia disponibilidad entre los estudiantes?, etc.
  2. La dotación de recursos educativos digitales, sobre todo en relación con el punto anterior. En muchas ocasiones el problema en el que podemos trabajar no tiene por qué ser completamente nuevo, sino que podemos encontrar un enfoque más eficiente para una cuestión aparentemente resuelta.  Por ejemplo, ¿cómo podemos ayudar a que un docente pueda realizar un mejor seguimiento a un número elevado de alumnos?, ¿cómo podemos mejorar la seguridad de las aplicaciones que utilizan los alumnos a través de redes públicas? ¿cómo podemos garantizar la privacidad de los alumnos?, etc.
  3. La adecuación de las competencias digitales de los docentes. En esta línea existen también un importante número de cuestiones que resolver: ¿cómo podemos mejorar la usabilidad de las herramientas para docentes y alumnos?, ¿cómo podemos fomentar competencias relacionadas con la colaboración o la comunicación cuando las personas no están en un mismo espacio físico?, ¿cómo podemos ayudar a que las competencias STEM se perciban como transversales?, etc.
  4. La aplicación de la inteligencia artificial a la educación personalizada, que es casi un santo grial de la Educación. ¿cómo podemos crear itinerarios de aprendizaje personalizados para cada grupo de alumnos?, o mejor aún ¿optimizando el ritmo de aprendizaje de cada alumno atendiendo a sus características individuales?, ¿cómo podemos predecir el impacto de los cambios en los programas en la evolución del aprendizaje de los grupos o los alumnos?, ¿cómo podemos detectar y evitar sesgos de género en los modelos que trabajen sobre cualquiera de los problemas anteriores?

En definitiva, con las sugerencias que se publican en las bases y un poco de investigación es fácil localizar un buen número de cuestiones en las que podemos aportar nuestro grano de arena para mejorar la educación digital. Sin olvidarnos de nuestra propia experiencia. Todos hemos sido al menos estudiantes, y quizá también docentes, en algún momento.

Examinar el ‘arte previo’

Antes de comenzar a trabajar tenemos que plantearnos que es muy probable que, con o sin éxito, otros hayan identificado y propuesto soluciones al problema que hemos elegido. De su éxito o fracaso también podemos extraer lecciones así que revisar bien el estado del arte, es clave para enfocar bien nuestro proyecto. En relación con la tecnología educativa es interesante revisar recursos como:

Como veréis muchos de los proyectos están centrados en resolver problemas mayoritariamente presentes en países menos desarrollados que el nuestro. Sin embargo, la pandemia ha cambiado las reglas del juego de lo que habríamos podido prever y nos vuelve a desafiar con problemas que en circunstancias normales daríamos por superados.

Localizar conjuntos de datos

Los datos abiertos están presentes en casi cualquier problema que se resuelve con tecnologías relacionadas con datos y lo habitual es que sean un ingrediente más, no el único. Las bases del Desafío Aporta reflejan esta realidad e imponen muy pocas restricciones a los creadores, ni siquiera es obligatorio utilizar fuentes de datos listadas en datos.gob.es, a pesar de ser el impulsor del desafío. Debe utilizarse, eso sí, al menos un conjunto de datos generados por las AAPP para su reutilización, pero puede provenir de cualquier fuente y puede tener cualquier papel dentro del proyecto.

Para localizar datos relacionados con nuestro proyecto podemos comenzar por los más de 1.700 conjuntos de datos del catálogo de datos de datos.gob.es, el cuál federa una buena parte de los datos disponibles en portales españoles. En el portal europeo de datos podemos encontrar más de 8000 conjuntos de datos relacionados con la educación de todos los países de la UE y otros 3000 conjuntos de datos más del catálogo del portal de datos abiertos de la Unión Europea.

Las instituciones internacionales que trabajan por el desarrollo de la educación como UNICEF o el Banco Mundial también disponen de catálogos de datos abiertos en los que podemos localizar recursos que nos ayuden en alguna parte de nuestro proyecto.

El buscador de conjuntos de datos de Google, el registro de datos abiertos de  AWS o los conjuntos de datos de Microsoft Azure son recursos en los que también podemos encontrar conjuntos de datos con los que enriquecer cualquier proyecto basado en datos.

El catálogo de datos de instituciones como el Institute of Education Sciences del Gobierno de los Estados Unidos, que aunque está centrado en este país, sin duda contiene datos de gran valor  para medir y entender el impacto de las iniciativas que se desarrollan para mejorar la educación y que pueden enriquecer muchos proyectos.

Otra opción que debemos tener en cuenta es que es posible que para resolver el problema que hemos elegido no sea suficiente con limpiar, reconciliar y transformar conjuntos de datos de cualquiera de las fuentes que están disponibles de forma pública y abierta. En ocasiones es necesario que trabajemos en generar o construir nuestro propio conjunto de datos. Y en ese caso una muy buena opción es hacerlo disponible de forma pública y abierta para que pueda ser reutilizado y mejorado por otros.

Definir el producto

Por último, tenemos que pensar en la mejor forma de entregar el resultado de nuestro trabajo para que pueda ser utilizado por sus destinatarios y tenga el impacto que deseamos. Las opciones son múltiples y de nuevo las bases no imponen restricciones. Algunas posibilidades podrían ser:

  • Apps móviles: La enorme penetración de las plataformas iOS y Android hace que cualquier producto que construyamos para estas plataformas y publiquemos en sus respectivos stores tenga garantizada una enorme difusión potencial. Además, existen opciones para realizar desarrollos multiplataforma e incluso para realizar los desarrollos con pocos (low-code) o nulos (no-code) conocimientos de desarrollo de software.
  • Sitios web: Las aplicaciones web siguen siendo probablemente el mecanismo más habitual para hacer disponible un proyecto de cualquier tipo a la sociedad en general. Los avances en servicios gestionados de los grandes proveedores de cloud y las facilidades que ofrecen para disponer de infraestructura de forma gratuita hacen que nunca haya sido más fácil comenzar un proyecto. También es posible utilizar plataformas no-code como appypie o low-code como Appian para reducir la barrera inicial si no tenemos un desarrollador de software en el equipo.
  • Algoritmos de Inteligencia Artificial: Cada vez es más frecuente que un proyecto basado en datos se entregue en forma de un modelo de aprendizaje automático o de inteligencia artificial. Por ejemplo Amazon AWS ofrece la posibilidad e listar algoritmos al igual que Microsoft Azure en su Machine Learning Marketplace para que puedan ser consumidos por otras aplicaciones.
  • Historias y Visualizaciones: En ocasiones la mejor forma de entregar resultados es a través de una visualización o de una DataStory que permita comunicar el resultado del trabajo realizado. Para ello existen múltiples opciones que van desde las utilidades que incorporan la mayor parte de las herramientas genéricas de Business Intelligence como Tableau hasta otras especializadas en localización espacial como la española Carto.

Os deseamos mucha suerte a todos los participantes y os animamos a trabajar en un reto que tiene un gran impacto para la sociedad.


Contenido elaborado por Jose Luis Marín, Head of corporate Technology Strategy en MADISON MK y CEO de Euroalert.

Los contenidos y los puntos de vista reflejados en esta publicación son responsabilidad exclusiva de su autor.