Historia Atributos Aplicaciones
La Big Data en la educación
1. Introducción 2. Big Data para la información masiva 3. Atributos de la Big Data
10. Más de la Big Data en educación. 11. El Big Data y la analanalítica.
4. Aplicaciones de la Big Data 5. Las tres v de la Big Data 6. Tremendo volumen de datos 7. Tipos de datos para analizar 8. Historia sobre la big data 9. Educación personalizada y la Big Data.
12. Posibilidades del Big Data y la analítica de aprendizaje 13. Conclusión 14. Bibliografía
INTRODUCCIÓN En la siguiente revista usted podrá informarse acerca de los conceptos generales de la big data, así como de algunas aplicaciones del mismo tomando en cuenta que existen diversos tipos de datos lo que significa que todo ese contenido requiera de una gran capacidad de cómputo para poder gestionarlo. https://www.ambientum.com/ambientum/energia/ el-futuro-de-la-energia-big-data-y-analisis-dedatos.asp
La información masiva es recibida en forma no estructura y por ello esta tecnología tiene la función de procesarla para poder tener resultados limpios y acertados, a través de la big data la educación puede ser desarrollada por individuo y proporcionar nuevas estrategias curriculares dentro de una región en específico. Incluso desde un dispositivo móvil es posible la recolección de datos que ayudaran a desarrollar un perfil digital del estudiante. Esta revista le ofrece un panorama general acerca de que trata la big data y su implicación en la educación.
BIG DATA PARA AL CONTROL DE INFORMACIÓN MASIVA Big Data se refiere a un fenómeno tecnológico que ha surgido desde mediados de los años ochenta. A medida que las computadoras han mejorado en capac idad y velocidad, las mayores posibilidades de almacenamiento y procesamiento también han generado nuevos problemas. Pero estos nuevos requisitos, que pueden observarse en patrones y tendencias producto del conjunto de datos extremadamentes grandes, pueden ser difíciles de implementar sin nuevas herramientas analíticas que permitan ir orientando a los usuarios, destacando los posibles puntos de interés. En la Big Data se puede manejar un gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados. Pero no es la cantidad de datos lo que es importante. Lo que importa con el Big Data es lo que las organizaciones hacen con los datos. La información se puede analizar para obtener ideas que conduzcan a mejores decisiones y movimientos estratégicos.
En la Big Data en gran volumen de datos y variabilidad dificultan su captura, gestión, procesamiento o análisis mediante tecnologías y herramientas convencionales, tales como bases de datos relacionales y estadísticas convencionales o paquetes de visualización, dentro del tiempo necesario para que sean útiles. Aunque el tamaño utilizado para determinar si un conjunto de datos determinado se considera Big Data no está firmemente definido y sigue cambiando con el tiempo, la mayoría de los analistas y profesionales actualmente se refieren a
conjuntos de datos que van desde 30-50 Terabytes a varios Petabytes. La naturaleza compleja del Big Data se debe principalmente a la naturaleza no estructurada de gran parte de los datos generados por las
tecnologías modernas, como los webs logs, la identificación por radiofrecuencia (RFID), los vehículos, las búsquedas en Internet, las redes sociales como Facebook, computadoras portátiles, teléfonos inteligentes, dispositivos GPS y registros de centros de llamadas etc.
ATRIBUTOS DE LA BIG DATA Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas y por tanto para el sector educativo es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia. Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo, las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible. La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten
que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación. La Big Data es la tendencia en el avance de la tecnología que ha abierto las puertas hacia un nuevo enfoque de entendimiento y toma de decisiones, la cual es utilizada para describir enormes cantidades de datos estructurados, no estructurados y semi estructurados que tomaría demasiado tiempo y sería muy costoso cargarlos a un base de datos relacional para su análisis. Los
seres humanos estamos creando y almacenando información constantemente y cada vez más en cantidades astronómicas. Se podría decir que, si todos los bits y bytes de datos del último
año fueran guardados en CD’s, se generaría una gran torre desde la Tierra hasta la Luna y de regreso.
APLICACIONES DE LA BIG DATA El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades. Eso, a su vez, conduce a movimientos más inteligentes. Las grandes tecnologías de datos, y análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos.
Cuidado de la salud
Administración
Empresas manufactureras
Publicidad
•El Big Data se puede utilizar en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave una vez que se aplican las analíticas. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para el cuidado de la salud. Al analizar grandes cantidades de información tanto estructurada como no estructurada rápidamente, se pueden proporcionar diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.
•La administración se encuentra ante un gran desafío, mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. La tecnología agiliza las operaciones mientras que da a la administración una visión más holística de la actividad.
•Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Ésta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.
Publicidad La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.
LAS TRES V DE BIG DATA Para entender mejor la Big Data, a continuación, le ofrecemos la definición de Gartner, aproximadamente en el 2001: Big data son datos que contienen una mayor variedad y que se presentan en volúmenes crecientes y a una velocidad superior. Esto se conoce como las tres V.
Variedad: La variedad hace referencia a los diversos tipos de datos disponibles. Los tipos de datos convencionales eran estructurados y podían organizarse claramente en una base de datos relacional. Con el auge del big data, los datos se presentan en nuevos tipos de datos no estructurados. Los tipos de datos no estructurados y semiestructurados, como el texto, audio o vídeo, requieren un preprocesamiento adicional para poder obtener significado y habilitar los metadatos
TREMENDO VOLUMEN DE DATOS Como ya hemos visto, el volumen de datos es enorme, y eso complica la ejecución de un proceso de calidad de datos dentro de un tiempo razonable. Es difícil recolectar, limpiar, integrar y obtener datos de alta calidad de forma rápida. Se necesita mucho tiempo para transformar los tipos no estructurados en tipos estructurados y procesar esos datos. Esta contribución a la acumulación masiva de datos la podemos encontrar en diversas industrias, las compañías mantienen grandes cantidades de datos transaccionales, reuniendo información acerca de sus clientes, proveedores, operaciones, etc., de la misma manera sucede con el sector público. En muchos países se administran enormes bases de datos que
contienen datos de censo de población, registros médicos, impuestos, etc., y añadiendo las transacciones financieras realizadas en línea o por dispositivos móviles, analizando las redes sociales en Twitter son cerca de 12 Terabytes de tweets creados diariamente y Facebook almacena alrededor de 100 Petabytes de fotos y videos, y a través de la ubicación geográfica mediante coordenadas GPS, en otras
palabras, todas aquellas actividades que la mayoría de nosotros realizamos varias veces al día con nuestros smartphones, estamos hablando de que se generan alrededor de 2.5 quintillones de bytes diariamente en el mundo.
Pero no solamente somos los seres humanos quienes contribuimos a este crecimiento enorme de información, existe también la comunicación denominada máquina a máquina cuyo valor en la creación de grandes cantidades de datos también es muy importante. Sensores digitales instalados en contenedores para determinar la ruta generada durante una entrega de algún paquete y que esta información sea enviada a las compañías de transportación, sensores en medidores eléctricos para determinar el consumo de energía para que sea enviada esta información a las compañías del sector energético. Se estima que hay más de 30 millones de sensores interconectados en distintos sectores como automotriz, transportación, industrial, etc. y se espera que este número crezca en un 30% anualmente. Por tanto, cuando se habla de datos masivos, se está refiriendo a una generación de datos del orden de los Pb y Eb o superior. Por lo tanto, uno de sus primeros distintivos es el volumen.
TIPOS DE DATOS PARA ANALIZAR
Web and Social Media: Incluye contenido web e información que es obtenida de las redes sociales como Facebook, Twitter, LinkedIn, etc, blogs.
Machine to Machine (M2M):
Big Transaction Data: Incluye registros de facturación, en telecomunicaciones registros detallados de las llamadas (CDR), etc. Estos datos transaccionales están disponibles en formatos tanto semiestructurados como no estructurados.
Human Generated: Las personas generamos diversas cantidades de datos como la información que guarda un call center al establecer una llamada telefónica, notas de voz, correos electrónicos, documentos electrónicos, estudios médicos, etc.
Se refiere a las tecnologías que permiten conectarse a otros dispositivos. Utilizando dispositivos como sensores o medidores que capturan algún evento en particular como velocidad, temperatura, presión, variables meteorológicas, variables químicas como la salinidad, etc. los cuales transmiten a través de redes alámbricas o inalámbricas a otras aplicaciones que traducen estos eventos en información significativa.
Biometrics: Información biométrica en la que se incluyen huellas digitales, escaneo de la retina, reconocimiento facial, etc. En el área de seguridad e inteligencia, los datos biométricos han sido información importante para las agencias de investigación.
HISTORIAS SOBRE LA BIG DATA Si bien el concepto big data en sí mismo es relativamente nuevo, los orígenes de los grandes conjuntos de datos se remontan a las décadas de 1960 y 1970, cuando el mundo de los datos acababa de empezar con los primeros centros de datos y el desarrollo de las bases de datos relacionales. Alrededor de 2005, la gente a darse cuenta de la cantidad de que generaban los usuarios a través Facebook, YouTube y otros servicios Ese mismo año, se desarrollaría un marco de código abierto creado específicamente para almacenar y grandes conjuntos de datos. En esta también empezaría a adquirir popularidad NoSQL.
empezó datos de online. Hadoop, analizar época,
El desarrollo de marcos de código abierto t ales como Hadoop y, Spark sería esencial para el crecimiento del big data, pues estos hacían que el big data resultase más fácil de usar y más barato de almacenar. En los años transcurridos desde entonces, el volumen de big data se ha disparado. Los usuarios continúan generando enormes cantidades de datos, pero ahora los humanos no son los únicos que lo hacen. Con la llegada del Internet de las cosas, hay un mayor número de objetos y dispositivos conectados a Internet que generan datos sobre patrones de uso de los clientes y el rendimiento de los productos. El surgimiento del aprendizaje automático ha producido aún más datos. Aunque el big data ha llegado lejos, su utilidad no ha hecho más que empezar. El Cloud Computing ha ampliado aún más las posibilidades del big data.
EDUCACIÓN PERSONALIZADA Y LA BIG DATA Para Salvador Rojas, pedagogo, formador y asesor en innovación educativa, el éxito del big data radica, precisamente, en que permite mejorar los procesos de enseñanza/aprendizaje, en cuatro niveles: descriptivo (qué ocurre), diagnóstico (por qué ocurre), predictivo (qué puede suceder) y prescriptivo (cómo se puede mejorar). Como dice Julià Minguillón, responsable del área de investigación del E-Learn Center de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) los datos aportan a los docentes mucha información sobre sus alumnos. Mediante su análisis, un profesor podría descubrir si su alumno progresa adecuadamente o no, por qué no lo hace y, lo más importante, poner una solución en tiempo real. Todo ello, Según él, “nos permite caminar hacia una personalización del proceso de aprendizaje”, afirma.
En esta misma línea se expresa Teresa Sancho, profesora de Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación también de la UOC: Está muy bien poder reaccionar al instante, no solo cuando ha terminado el curso, y dar a cada cual lo que necesita, pero para poderlo hacer, necesitamos unos indicadores adecuados que nos permitan tomar el pulso al aula y tomar decisiones, comenta Sancho.
Tomar el pulso al aula es, precisamente, lo que está haciendo AltSchool, una start up educativa de Estados Unidos que cuenta con cuatro escuelas y que ha puesto en marcha un ambicioso proyecto de big data con el fin de mejorar la educación de los estudiantes de 0 a 12 años.
El grupo escolar cuenta para ello con aplicaciones que controlan la asistencia de los alumnos y ordenadores y otras herramientas tecnológicas que registran permanentemente su actividad académica. Además, disponen de cámaras de vídeo para grabar constantemente lo que sucede en las aulas desde múltiples ángulos, con el fin de capturar las expresiones faciales de los niños, registrar su forma de hablar, el vocabulario, qué cosas les llaman más la atención, etc. El análisis de toda esa información proporciona una comprensión integral de cada alumno basada en sus patrones de conducta, estados de ánimo, rendimiento, etc., que permite darle a cada uno la educación que necesita atendiendo a sus necesidades y diferencias. Y aunque la idea de poner cámaras en las aulas y analizar el comportamiento de los niños genera debate y controversia, todavía no resuelto, para el CEO de AltSchool, Max Ventilla, es el futuro de la educación.
MÁS DE LA BIG DATA EN EDUCACIÓN Puesto que el análisis masivo de información permite realizar diagnósticos en tiempo real, el big data también se está convirtiendo en una herramienta importante para detectar casos de riesgo y actuar antes de que el problema llegue. Uno de los mayores retos para los profesores es mantener el interés e implicación de los alumnos en clase. En este sentido, Óscar Sanz, director de Educación de Microsoft Ibérica, asegura que en países como España, que cuentan con clases más grandes que la media internacional, puede resultar difícil para los profesores monitorizar el gran número de factores que influyen en la forma de aprender de un estudiante. Al igual que un entrenador puede realizar un estudio del rendimiento individual de cada jugador, los profesores también pueden hacerlo
aprovechando el poder de las tecnologías de big data y analítica de datos, que permiten poner en práctica un enfoque más personalizado. Sanz asegura que, con determinadas herramientas se pueden llegar a predecir cambios en los patrones de aprendizaje antes incluso de que se produzcan. Si los profesores son conscientes de la situación individual de cada estudiante, pueden intervenir de forma anticipada. Esto es
especialmente importante en los casos de estudiantes con necesidades especiales como la dislexia, que requiere de ayuda adicional para superar determinadas barreras, afirma.
Las ventajas del big data e s un tren de largo recorrido que, como reconocen la mayorĂa de los expertos, apenas acaba de salir. A pesar de las enormes posibilidades que ofrece el estudio de los datos en los entornos educativos, su implantaciĂłn todavĂa no estĂĄ generalizada. Para que esto suceda es necesario incorporar una cultura de datos en las instituciones educativas para tomar decisiones basadas en evidencias, no solo en suposiciones, formas de hacer o experiencias que no hayan sido validadas formalmente.
EL BIG DATA Y LA ANALITICA DE APRENDIZAJE Últimamente se está hablando mucho de Big Data, de Learning Analytics o de Minería de Datos. Un primer punto a considerar sería la definición de todos estos términos y la relación que se establece entre ellos. A grandes rasgos, y para entenderlos, podríamos decir que, en el ámbito educativo, el Big Data supone el empleo de herramientas tecnológicas para la recolección y tratamiento de datos masivos. El uso de estos datos ofrece la posibilidad de llevar a cabo Minería de Datos esto es, una búsqueda de patrones, dando lugar a una analítica de aprendizaje que supone un paso más allá de la recolección, ya que sirve para analizar e interpretar esos datos, mediante técnicas pedagógicas y algoritmos propios de la Minería de Datos, con la finalidad de obtener información para mejorar la práctica educativa, optimizando el rendimiento de alumnos y profesores, así como el modelo educativo. El uso del Big Data y del Learning Analytics deriva, necesariamente, en la incorporación de nuevas metodologías activas que pueden beneficiarse de esa recopilación y análisis de datos. En este sentido, el Aprendizaje Adaptativo, es el máximo exponente de la propuesta en torno a la que giran los dos elementos mencionados. Como su nombre indica, supone un aprendizaje personalizado que se va adaptando y modificando en tiempo real según las necesidades y progresos detectados a través del análisis de datos. Las nuevas tecnologías son parte fundamental de la propuesta adaptativa. A través del uso de herramientas y plataformas digitales se recopilan los datos que posteriormente serán monitorizados para plantear, de forma automática, nuevas propuestas personalizadas y adaptadas a cada alumno. De todo ello, el profesor podrá obtener información de cómo aprenden sus alumnos, a qué ritmo, con qué estrategias, qué recursos les son más útiles o qué aspectos les están resultando más complicados. Al mismo tiempo, los alumnos desarrollarán la competencia digital.
POSIBILIDADES DEL BIG DATA Y LA ANALÍTICA DE APRENDIZAJE Todo lo comentado tiene una finalidad clave, personalizar el aprendizaje de los estudiantes. Big Data y Learning Analytics suponen posibilidades que se enumeran brevemente: Guiar a los estudiantes a través de itinerarios personalizados, suponiendo una mayor motivación para los alumnos, al ver que tienen una enseñanza que se adapta a ellos. Predecir el abandono y desempeño de los participantes en un curso o asignatura. Adaptar las clases a los conocimientos reales de los alumnos. Identificar necesidades de aprendizaje. Conocer el comportamiento de los estudiantes en relación a la plataforma de trabajo. Optimizar los recursos formativos, teniendo en cuenta el empleo efectivo de los contenidos y herramientas de un curso o una asignatura. Comprobar el número de visitas de una página, descargas de un documento o visualización de un vídeo. Obtener y proporcionar feedback en tiempo real, o de un modo muy rápido, y poder actuar en consecuencia. Transformar enfoques, modelos, metodologías, técnicas y estrategias de enseñanza y evaluación. Mejorar la comunicación entre tutores, alumnos y otros agentes educativos. Evaluar cursos o asignaturas en línea para adaptarlos según las posibilidades de mejora detectadas.
CONCLUSIÓN
La Big Data representa un ante y un después en el ámbito educativo al igual que en todos los sectores, la enorme cantidad de información que manejamos han hecho surgir innovaciones en área de bases datos. Anterior a él esa masiva cantidad de datos era imposible de manejar, sin embargo, el este siglo esa información es de suma importancia permitiendo moldear la realidad a raíz del análisis por medios como la minería de datos, por ejemplo, esto tiene implicaciones ramificadas de largo alcance incluso el hecho de tener su teléfono inteligente ya genera datos para poder predecir sus futuros movimientos. Cada año se genera más información y el aprendizaje automático produce más por lo cual estos sistemas gestores de datos permitirán sacarles resultados a todas esas tendencias, el sector educativo sería muy beneficiado pudiendo crear programas personalizados por cada estudiante incluso impidiendo futuras deserciones. Todo esto debe ir acompañado de una cultura de datos tomando en cuenta los grupos en contra, no hay lugar a dudas que la big data lejos de ser un obstáculo es una oportunidad para evolucionar la educación a una condicionada a cada estudiante permitiéndoles explotar todo su potencial.
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