Consideraciones éticas en las Analíticas de Aprendizaje

Los datos recolectados a partir de las Analíticas de Aprendizaje contienen información sensible, por lo que las instituciones deben tener consideraciones éticas para proteger eficientemente a su comunidad institucional.

Consideraciones éticas en las Analíticas de Aprendizaje
Imagen: freepik, freepik.es
Una lectura de 3 minutos

Las Analíticas de Aprendizaje (AA) son una disciplina centrada en la experiencia de aprendizaje para las y los estudiantes, donde se integran métodos avanzados de ciencias de datos para comprender profundamente el proceso educativo de los mismos. Estas herramientas pueden ser un recurso informativo muy preciado para las instituciones educativas, ya que a través de ellas pueden realizar actividades de monitoreo, evaluación, detección, etc., en distintos ámbitos académicos para mejorar sus procesos.

Los estudiantes son beneficiados al brindar un aprendizaje más personalizado en el cual pueden acceder a sus estudios de una manera más personalizada; por otro lado, las y los docentes también se benefician al contar con el apoyo de esta herramienta para identificar patrones de desempeño de su alumnado y así crear intervenciones personalizadas con el objetivo de mejorar resultados académicos. 

Además de las ventajas comentadas anteriormente, existen muchas más que benefician la calidad educativa de muchas instituciones, y esto es posible debido a la gran cantidad de datos valiosos que el alumnado genera, y que el sistema almacena para que luego sean procesados para el uso del profesorado. 

Sin embargo, y como en todo ámbito, la ética juega un papel fundamental en el uso de esta información, en donde las instituciones deben implementar políticas para utilizar estos datos que llegan a ser muy sensibles. Los dispositivos que recolectan estos datos capturan cifras a través de movimientos en un dispositivo electrónico, audio o video, pero existen otros que registran datos fisiológicos y analizan la actividad neuronal de las personas; siendo esta información tan vulnerable, es importante que las instituciones sepan proteger la privacidad y reconocer los derechos de sus colaboradores y alumnado.

Isabel Hilliger, profesora asistente de la Planta Especial y subdirectora de Medición, Evaluación y Calidad de la Escuela de Ingeniería de la Pontificia Universidad Católica de Chile (PUC-Chile) y quien tiene años de experiencia en el campo de las AA, puntualiza tres puntos importantes para proteger exitosamente los datos de una institución:

  • Debe existir una noción con respecto a las investigaciones que ya se han emitido sobre la ética de las AA, considerar de donde emergen ciertos códigos de ética y tener una mirada consecuencialista: que busque maximizar la mejora de los aprendizajes y evitar la deserción oportunamente, versus los perjuicios o riesgos que se podrían tener desde la protección personal. Existen códigos ya escritos y una discusión académica que puede retroalimentar un diálogo a nivel institucional desde la percepción de los propios actores educativos de la organización: gestores, docentes y estudiantes.
  • La normativa o el marco legal tiene que ver con la Ley de protección de Datos Personales, establecida por la Constitución de cada país; la cual rige de alguna manera a la institución educativa, circunscrita a un contexto legal. Más allá de lo que sea deseable desde los actores o la investigación en las AA, es esencial cumplir con ese marco legal y disponer cómo se operacionaliza. 
  • Existen ciertas capacidades o una normativa propia que puede tener la institución, empero, en la comunidad puede haber otras organizaciones con preferencias distintas, o considerando la rápida evolución de las tecnologías, es posible que se instauren técnicas que antes no se podían realizar.

Por ejemplo, el IFE Living Lab otorga a los participantes una carta de consentimiento que aclara que los registros serán convertidos a valores numéricos; donde el equipo se encarga de construir bases de colecciones de datos donde la información es totalmente despersonalizada.

Asimismo, Joanna Alvarado, líder del IFE Living Lab, comenta que con el fin de proteger el anonimato de las personas, lo recolectado es sometido a una metodología de anonimización antes de transmitir la información. Por ejemplo, en vez de comunicar textualmente lo que el alumno dijo en alguna entrevista, en datos se traduciría solamente como una respuesta donde se difunde la impresión (positiva, negativa, neutra) que tuvo con respecto a lo que se le preguntó.

Más allá de ser una herramienta novedosa, las AA potencializan el aprendizaje y desarrollo del cuerpo estudiantil. No obstante, las mismas instituciones deben asegurarse de que los beneficios de la implementación de las Analíticas de Aprendizaje no comprometan los principios éticos de la educación.

Para conocer más en profundidad distintos aspectos relacionados con las AA, te invitamos a descargar nuestro más reciente reporte IFE Insights Analíticas de Aprendizaje: el poder de los datos en la educación, el cual es completamente gratuito. Los IFE Insights son una serie de reportes desarrollados por el Observatorio del Instituto del Futuro de la Educación en colaboración con expertos de distintas instituciones para informar sobre distintos temas relacionados con la innovación educativa. Encuentra todas las ediciones haciendo clic aquí.

Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0