Analíticas de aprendizaje: consideraciones éticas (parte II)

Como ya mencionaba en “Analíticas de aprendizaje: consideraciones éticas (parte I)”, las analíticas pueden generar una predicción acerca de los resultados académicos que obtendrá un alumno a partir de los datos registrados pero pueden no predecir las causas que los originan. Veamos las implicaciones de ésta o otras cuestiones.

Perfiles
La creación de perfiles puede servir bien para plantear determinadas medidas correctoras durante el proceso de aprendizaje, o bien para predecir simplemente el éxito de un alumno por lo que cabe preguntarse lo siguiente:

• ¿Conocer este perfil puede sesgar nuestra expectativas y conductas frente a los demás? Tengamos muy presente el efecto que causa en nosotros el conocido, y a pesar de ello muchas veces ignorado, efecto Pigmalión.
• ¿Deberían las instituciones crear perfiles que ayuden a hacer generalizaciones acerca de los alumnos?
• ¿Deberían ser prohibidos el uso de estos perfiles?

Compartir la información
Si se emplean modelos predictivos hay que pensar en cómo se gestionan los resultados que se obtengan:

• ¿Debe esta información ser compartida con los profesores, alumnos o con cualquier otro actor del proceso?
• ¿Quién determina qué información se comparte y cómo?

Obligación de actuar
Dado que las analíticas de aprendizaje pueden arrojar datos acerca de la probabilidad de éxito de los estudiantes, ¿qué obligación tienen profesores, estudiantes o la propia institución educativa de actuar de acuerdo a dicha información?

Distribución de recursos
Con el uso de modelos predictivos cuantificables la distribución de recursos podría presentarse como un problema.

• ¿El acceso a estos servicios de apoyo se limitará a aquellos con mayores necesidades o será para aquellos quienes tienen mayor interés en recibir ayuda?
• ¿Cómo se asignará la prioridad de acceso a estos recursos si son limitados?

En resumen, las analíticas de aprendizaje pueden ser una herramienta muy potente para la educación pero también puede incrementar problemas existentes o bien generar otros nuevos. Sea como sea, lo que parece claro es que el sistema educativo necesitará equilibrar las expectativas de los profesores, garantizar la privacidad y uso de estos datos a través de una regulación estricta y adoptar unos criterios de aplicación encaminados a reducir la brecha social y no a aumentarla.