Cada vez más estamos inmersos en un mundo de datos; se habla permanentemente de Big Data y de su importancia para la economía actual. Estamos pasando desde una gestión en la que se tomaban decisiones por intuición a una que toma decisiones basada en los datos disponibles. Pero cómo esa tendencia a trabajar con los datos puede convertirse, en una escala de micro política escolar, en una tendencia de educación basada en datos.
Para entender esta temática, nos basamos en la descripción que hace Paul Bambrick Santoyo en su libro “Driven by Data: A Practical Guide to Improve Instruction”. La educación basada en datos nos brinda la idea de que las escuelas deberían enfocarse en unas pocas y sencillas cuestiones: ¿Cuánto aprenden los estudiantes? y ¿Cómo podemos garantizar que nuestros alumnos aprendan lo que ellos necesitan para tener éxito?
Bambrick-Santoyo menciona que el principal escollo con el que las escuelas tropiezan al utilizar datos: son las pocas o infrecuentes evaluaciones intermedias; una desconexión entre el curriculum y las evaluaciones, o entre la enseñanza y el análisis; resultados atrasados o demorados, un seguimiento poco efectivo, e insuficiente tiempo para trabajar con los datos. Todo esto arruina las chances de que las escuelas utilicen efectivamente los datos para mejorar los logros de sus estudiantes.
El autor también expone los recorridos que comúnmente nos llevan a obtener fracasos; la búsqueda de un convencimiento total (una pérdida de tiempo), la confianza en “comunidades de aprendizaje profesional” de pobre implementación (a menudo con un enfoque insuficiente), y el análisis de la evaluación final (que, como una autopsia, llega demasiado tarde para tener impacto).
En cambio, destaca cuatro conductas fundamentales de las escuelas exitosas en el campo de los datos.
1. Evaluación: Se deben crear evaluaciones intermedias rigurosas que provean datos significativos. Realizar evaluaciones no sólo al finalizar el proceso de enseñanza aprendizaje, ya que las mismas no son el punto final sino el principio, el itinerario y el objetivo.
2. Análisis: Hay que examinar los resultados de las evaluaciones para identificar las causas tanto de las fortalezas como de las deficiencias. Realizar un análisis de datos es el comienzo del encuentro con la problemática de “¿que es lo que los datos dicen sobre tu trabajo?” ¿Por qué los alumnos hicieron tanto esfuerzo en este tema? ¿Qué errores cometieron?
En cuanto al análisis, se debe tener en cuenta que hay que trabajar con reportes de datos claros y amigables, en general que ocupen una sola página y que combinen los siguientes datos: el nivel del tema, el nivel de concreción del objetivo de la evaluación, el resumen de los datos de un individuo y de toda la clase.
3. Acción: La evaluación será inútil a menos que influya en la educación y en el proceso de enseñanza aprendizaje. Para eso debemos convertir el análisis en un plan de acción para poder ajustar efectivamente la enseñanza con el fin de que los alumnos puedan aprender. El cambio rápido generado por el feedback es una prioridad. Con ellos lograremos que los estudiantes comprometidos conozcan el objetivo a alcanzar, cómo lo lograran y qué acciones deben tomar para mejorar.
Aplicación: Se debe crear un clima propicio de desarrollo profesional que contemple un programa de inducción de nuevos profesores y un entrenamiento en servicio que incluya los criterios sobre los que se trabajará, el establecimiento de un calendario para diseñar las evaluaciones, la realización de encuentros de análisis, la planificación de la acción y un tiempo para volver a enseñar.
Los datos no son la panacea, pero si usamos este modelo de educación basada en datos, muy pronto puede conducirnos a un mejoramiento de nuestras escuelas.
