La fluidez de datos como imperativo estratégico
Una conversación con Ellen Wagner
Han pasado décadas desde que los líderes y analistas de educación superior alertaron por primera vez a las instituciones sobre un «tsunami de datos» que desafiaría tanto la infraestructura como los programas académicos. ¿Cómo se mantendrían los centros de datos heredados? ¿Y cómo cambiarían el plan de estudios en la mayoría de las disciplinas, así como cambiarán la investigación y la administración?
Le preguntamos a Ellen Wagner, pionero de informes de análisis de análisis predictivos (marco par), consultora experimentada a la educación superior y quizás al activista de aprendizaje digital definitivo, por una idea de dónde hemos estado en nuestro viaje de datos, y para una visión estructurada de las capacidades de datos, las instituciones de educación superior pueden fomentar el éxito.
Mary Grush: ¿Cómo fue estar en las trincheras de datos de educación «en el día»?
Ellen Wagner: Hubo muchas personas, incluido yo, participando en una amplia conversación sobre «big data en educación», que era, en particular, una tendencia nacional alimentada sustancialmente por la Fundación Bill & Melinda Gates. La idea era centrarse en el éxito de los estudiantes y aprovechar el creciente interés en Big Data para explorar cómo abordar los problemas de retención, progresión y finalización. ¡Hubo quizás 7 años cruciales, desde 2009 hasta 2016 más o menos, durante los cuales el análisis predictivo maduró lo suficiente como para no ser visto como «el trabajo del diablo» en la educación!
¡Hubo quizás 7 años cruciales, desde 2009 hasta 2016 más o menos, durante los cuales el análisis predictivo maduró lo suficiente como para no ser visto como «el trabajo del diablo» en la educación!
Rubor: Obviamente, hubo muchas pruebas y descubrimientos a lo largo de los años, pero ¿podría elegir una lección aprendida sobre el valor y el papel de los datos, uno que quizás fue el más importante?
Wagner: Seguro. Los datos son los medios para lograr varios fines, a través del análisis y la toma de decisiones. Tener claro que su Los fines son, y encontrar la información esencial necesaria para respaldar la búsqueda de respuestas sobre la mejor manera de lograr esos fines, es lo que es realmente importante.
Los datos son los medios para lograr varios fines, a través del análisis y la toma de decisiones. Tener claro que su Los fines son, y encontrar la información esencial necesaria para respaldar la búsqueda de respuestas sobre la mejor manera de lograr esos fines, es lo que es realmente importante.
Obtuvimos ideas para explorar patrones de datos; Evaluamos la tenabilidad de nuestras hipótesis. Probamos nuestras afirmaciones una y otra vez para garantizar esa tenabilidad. Pero entonces, nosotros aún Necesitaba averiguar qué íbamos a hacer, en realidad, con la información que aprendimos, en términos de apoyar mejor a los estudiantes.
Por lo tanto, terminó no siendo realmente «todo sobre los datos», o tener los «más» datos …
Rubor: … se trata de claridad.
Wagner: Sí.
Rubor: Y para plantear un problema más actual relevante para nuestras políticas y prácticas de datos, hoy a menudo escuchamos un grito quejumbroso en la educación superior, especialmente en los círculos instructivos: «¿Estoy perdiendo mi estado experto ante la IA?»
¿Es esto una preocupación que algún día resolveremos?
Wagner: Creo que una pregunta muy importante en las mentes de las personas en estos días gira en torno a la precisión y eficacia de los datos de rendimiento de los estudiantes junto con el papel que la IA es y/o no va a jugar para resolver esto para las instituciones.
Una pregunta muy importante en las mentes de las personas en estos días gira en torno a la precisión y eficacia de los datos de rendimiento de los estudiantes junto con el papel que es AI y/o no va a jugar para resolver esto para las instituciones.