Es evidente que la tentación está ahí para responder a la pregunta de todas las preguntas: ¿quién y cómo valorar el rendimiento de un estudiante en la universidad? Sí, podemos echarnos en manos de la analítica masiva. Cada día crecen las interacciones con contenido online, ¿no? ¿Y qué me decís de lo que está por venir? El Quantified Self ya lleva danzando unos cuantos años por aquí y a menos no parece que va. Así que, ¿vamos a asistir a un giro copernicano en la evalución de nuestras chicas y chicos en la universidad? Tiempo al tiempo.
En Francia se acaba de celebrar la tercera edición de la Learning & Student Analytics Conference. La Universidad de Lorraine en Nancy ha hecho las veces de anfitriona. Entre otras líneas de trabajo, se incluían el análisis de los efectos de learning analytics en la evaluación, la predicción del rendimiento del estudiante o la evaluación del aprendizaje social y la interacción entre estudiantes. Puedes consultar el programa completo y ya me dirás qué te parece. Como es evidente, el tema está que arde. Una de las ponencias principales, de Han van der Maas, parece que metía el dedo en el ojo: Learning analytics in online adaptive training and monitoring systems. Sí, la monitorización avanza a velocidad de vértigo.
Entonces, disfrazada de imparcialidad de los algoritmos, ¿la evaluación va a ser cosa de las máquinas? Y no solo en el ámbito docente, sino ¿también en la calidad de un paper académico o en cualquier otro aspecto del rendimiento de los humanos? El culto a la imparcialidad no deja otro camino: a mí no me digas, lo dice el algoritmo. Lo siento, los datos son los que son. Punto final a la discusión.
Claro que, frente a la imparcialidad, podemos dibujar otro sistema –mucho más caro– que juega en otra liga. Hoy lo llamamos evaluación 360. Allí entra todo lo habido y por haber. Empezamos por la introspección: cada cual es responsable de mirarse hacia dentro y comenzar a hacer girar la rueda. Y, sí, por supuesto que las compañeras y compañeros de clase algo podrán aportar al feedback. Por nuestra parte, quienes desempeñamos el rol docente tampoco podemos eludir nuestra responsabilidad. Y ya, si se puede y hay un entregable que llega a manos de alguien ahí fuera, que se sume a la fiesta de la evaluación. Lo ideal, por cierto, es que todo ese cóctel se agite en sesudas sesiones en las que se comparte tiempo y espacio. ¿Imparcial? ¿Aplicarías este concepto? De nuevo échate a temblar con los argumentos de Kahneman y compañía: sesgos, para qué os quiero.
Ahora mismo, como decía, ya colocamos contenidos de estudio y trabajo en una plataforma online y supongo que con el tiempo no irá a menos. Si bien la presencialidad es importante, el diseño de la experiencia digital en su más amplio sentido irá cobrando más relevancia. Millenials y lo que venga por detrás serán humanos acostumbrados a la pantalla como interfaz natural para estar y vivir en este mundo. Así que, pantalla mediante, habemus huella digital. Y todos sabemos que la huella digital es alargada. El principio del student analytics.
La lógica nos lleva a argumentar que la solución ideal pasa por un mix: lo mejor de cada lado. La huella digital nos explicará muchas cosas del comportamiento de quien está estudiando en la universidad y las personas que están implicadas en su aprendizaje sumarán su punto de vista. Sin embargo, la tentación vive en el piso de arriba: delegar en los algoritmos abaratará de forma espectacular el proceso y le quitará al docente una tensión que a veces conduce a malos ratos. ¿Nos quitamos el muerto de encima con los algoritmos?