Alfabetización en datos en las IES: una cuestión que implica a todos los grupos de interés

Prácticas y Culturas de Datos: su impacto en la Calidad Educativa

Un nuevo seminario Web de la Serie “Culturas de Datos en la Educación Superior”

INSCRIPCIONES ABIERTAS

La cuestión de la calidad educativa en la educación superior nos ha desvelado en los últimos 50 años, desde que comprendiéramos que al hablar de calidad, no todos nos representábamos las mismas imágenes.

En la inmensa mole de bibliografía y documentos de recomendación de políticas educativas, intuiremos mensajes sobre la calidad educativa como…”superioridad o excelencia (de ciertas prácticas o modelos o materiales educativos)”…”alinear las necesidades de la demanda (estudiantes y mercado de trabajo) con las de la oferta (cursos universitarios)…”determinar con claridad las propiedades inherentes a los contenidos y metodologías didácticas, que permitan juzgar su valor”… “generar sistemas de métricas para analizar la calidad y adecuar los servicios de acuerdo a estándares” …”llegar a todos los que necesitan la educación universitaria y ofrecer un servicio contextualizado de manera glocal” . Todas estas acepciones ponen de manifiesto lo que el clásico texto de Harvey y Green de hace ya casi 30 años subrayaran (Harvey & Green, 1993): la calidad puede ser definida de varias maneras, según los objetivos que tenga una organización.

Conocí este texto a inicios del 2010 cuando trabajando con una experta en el tema de calidad del eLearning, Patrizia Ghislandi, tuve la oportunidad de reflexionar sobre la necesidad de pensar la calidad como un proceso complejo, multiperspectiva y multinivel. Un proceso que requiere continuos ajustes por parte de los grupos de interés. Fue así también que conocí a Nan Yang, cuyo trabajo en el explorar el problema de la calidad educativa en la educación superior ha ido evolucionando con éxito. En su reciente libro “eLearning para una enseñanza de calidad en la educación superior: Percepción, práctica e intervenciones de los docentes universitarios” Nan reflexiona sobre aspectos fundamentales: como perciben los docentes la calidad, y en su definir la calidad cómo orientan sus prácticas intervenciones e innovación didáctica. Su investigación se desarrollaba entre la primera mitad del 2010 y hacia el final de la década. En ese interín, ambas vimos crecer una fuerte preocupación en los sistemas de calidad de las instituciones de educación superior, a partir de la entrada en una nueva era del análisis de calidad: la metrificación de los atributos que definen la calidad y los ránking universitarios.

Materialidad de los datos en las IES: ránking y evaluaciones de la calidad de la docencia.

Poco podría agregar sobre el problema de los ránking universtarios, que no haya sido ya tratado por Albert Sangrà desde su trabajo de investigación. En dos de sus recientes artículos, “Recolección de datos para alimentar la dimensión online de los ránking universitarios: un test de factibilidad” y “Los ránking encuentran la educación a distancia: definiendo criterios e indicadores relevantes para las universidades online” , justamente discute los meandros de generar indicadores para señalar una dimensión frecuentemente escondida, poco considerada de la educación superior: el aprendizaje en línea. ¿Y por qué queda escondida? Justamente por la presencia de una cultura de calidad educativa donde la presencialidad ha ganado siempre, con un prejuicio bien establecido contra la educación en línea como sustituto poco fiable de la primera. Varias discusiones COVID19 y la fuerte insistencia de volver a una presencialidad total no obstante las dificultades de mantenerla en esta era de pandemia, dan cuenta de la terrible resistencia. Como resultado, los indicadores sobre la calidad educativa en las IES no representan con mucho cuidado ni dan un peso relevante al uso eficaz de metodologías de educación en línea.

En un ejemplo mucho más local, con Patricia Ghislandi y el mismo Albert reflexionábamos sobre la “paradoja de la lámpara“: evaluamos aquello que nuestros instrumentos de evaluación nos permiten ver, es decir, buscamos (y encontramos) área iluminada por la lámpara. Todo aquello que nuestros instrumentos no “iluminan”, queda en un territorio desconocido. Y sin embargo, como lo indicamos en ese trabajo, muchas veces es lo que no vemos/medimos aquello que da forma a la percepción de experiencia de calidad de los estudiantes universitarios.

Estos ejemplos hace bien visible una cuestión: la metrificación de la calidad en los ránking y la evaluación de la docencia, correlativa a los procesos de datificación de la sociedad y las instituciones universitarias, conlleva todos los aspectos que hemos venido analizando en esta serie de seminarios web. Hemos hablado de cómo se construyen las analíticas de aprendizaje por ejemplo, con todos sus problemas; y hemos discutido sobre los problemas de construcción de los algoritmos a partir de datos recogidos. Es decir, existe una construcción del dato que depende de un sistema de medidas generado al interior de una cultura institucional. Esta última impone valores y perspectivas de lo que es bueno, de lo que podemos definir como de “calidad” y entonces impone las condiciones de captura, elaboración y representación de performance (ránkings). Lo que Luci Pangrazio llama “la materialidad de los datos“, en su trabajo de investigación.

Tenemos entonces una materialidad del dato concebido como instrumento objetivo, que tiene una serie de consecuencias. Si pensamos en los ránking, éstos implican desde la orientación de la selección de las instituciones universitarias donde estudiar por parte de los jóvenes en mejores condiciones socio-económicas; hasta la captación de talento (investigadores y docentes universitarios) y con ello fondos de investigación. Todo podría crear un círculo vicioso con implicaciones sobre el prestigio de las universidades.

La importancia de la alfabetización en datos crítica por parte de todos los actores pertenecientes a grupos de interés en las IES

Estos fenómenos requieren no sólo la reflexión por parte de expertos. Puesto que atraviesan cotidianamente las prácticas de todos los grupos de interés de una institución universitaria, desde los estudiantes y docentes al personal administrativo y de gestión, no podemos evitar considerar la relevancia de promover una alfabetización en datos crítica por parte de los mismos, que también queda ligada a una alfabetización en calidad (aspecto que también tratamos con Patrizia, basándonos en el trabajo de Ulf Ehlers).

Pues bien, ésta ha sido justamente la línea adoptada por Nan: a través de un reciente trabajo de investigación, ha explorado la alfabetización en datos de los varios grupos de interés preguntándose (y preguntando) qué necesitan saber y como aprenderlo, para participar activamente en la construcción de la calidad educativa.

Nan señala que la mayoría de los datos recogidos masivamente en la educación superior no se han transformado en conocimientos prácticos para mejorar la calidad. Sin embargo, esto no se relaciona sólo con un problema de naturaleza técnica. Los datos son producidos socialmente por todas las partes interesadas en un proceso de gestión, docencia e investigación académica. Las motivaciones de los participantes y  la comprensión de los flujos de trabajo digitales influyen en las prácticas de datos. Como resultado, la alfabetización en datos de las partes interesadas podría influir en la efectividad del uso de datos para el éxito de los estudiantes, como concepto complejo integrado a una visión más amplia de la calidad en la educación superior.
De hecho, dado que la mayoría de los estudios se centran en la alfabetización de datos de los estudiantes, la alfabetización de datos de las partes interesadas para apoyar la calidad educativa sigue siendo un problema a explorar.

Nan Yang es una estudiosa del tema de calidad educativa desde varias perspectivas y dentro de varios contextos, como clases virtuales y presenciales numerosas, así como en relación a los sistemas de educación superior en general. En este seminario web, ella explicará por qué una visión compleja y multiperspectiva de la alfabetización de datos dentro de las instituciones de educación superior puede marcar la diferencia en el éxito de los estudiantes a través de una visión integral.
Discutiremos algunos de los instrumentos que utiliza en su investigación a este respecto, incluida una matriz de competencias de alfabetización de datos adoptada para discutir lo que los “stakeholder” en las IES deben saber para promover el éxito de los estudiantes y con ello, la calidad educativa.



Published by jraffaghelli

Professor at the Faculty of Education and Psychology (Universitat Oberta de Catalunya). PhD in Education and Cognitive Science (Ca' Foscari University of Venice) Master in Adult Education (Ca' Foscari University of Venice) Degree in Psychology (University of Buenos Aires)

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