¿Data Driven en educación? Conoce los 7 pasos para aplicarlo en una universidad

El uso de los datos y la forma de gestionarlos no es exclusivo de una industria o sector. Hay una enorme cantidad de casos recientes que, si bien no se asocian de manera cotidiana a su uso, están presentes en industrias que parecieran ser tan lejanas a la tecnología como el cine, la música, publicidad, deportes, seguridad y muchos otros ejemplos. Incluso reconocidas plataformas de streaming como Netflix o Spotify, los utilizan a diario. Al respecto, un hecho que causó sorpresa es que la afamadas series utilizaban tecnología asociada a Big Data y Machine Learning para asegurar el éxito de cada una de sus temporadas.

En las redes sociales, tampoco es un secreto que los algoritmos de cada una de las plataformas van perfilando el comportamiento de sus usuarios para sugerir nuevos usuarios o temáticas que seguir o también, cuál es el tipo de publicidad que pueden mostrar a cada usuario.

En industrias tradicionales, cada día son más las empresas y organizaciones que implementan estrategias basadas en el uso de los datos para una mejor toma de decisiones; en qué época del año deben lanzar un determinado servicio o producto; cuál es la línea de negocio de mayor impacto; cómo hacer que procesos internos o externos sean más eficaces y eficientes. En fin, un sinnúmero de aplicaciones que, a través de la recopilación, análisis y procesamiento de datos, les permiten tomar mejores decisiones, ya sea para el día a día, o para proyectarse en un periodo determinado.

Entonces, si en todas las áreas de desarrollo social, de entretenimiento o de negocios se utiliza, transformando empresas, organizaciones e iniciativas tradicionales en compañías, entidades y proyectos “Data Driven” (que impulsan el uso de datos para toma de decisiones), ¿pueden hacerlo también las instituciones de educación superior? La respuesta es un sí contundente, pero al igual que en los sectores mencionadas, se deben tener en cuenta algunos pasos para conseguir que esta iniciativa tenga éxito:

1. Saber cuáles son los datos con los que cuenta

En una institución cohabitan profesores, alumnos, autoridades, personal administrativo y de servicios, entre otros. De la misma forma, cuenta con infraestructura física y tecnológica, como salas de clase, recursos de las mismas salas, biblioteca, casino, oficinas, gimnasio, servicios sanitarios, espacios de esparcimiento y otros relevantes, como los planes de estudio de pre y post grado, mallas curriculares, etc.

En ese sentido, todo lo anterior, es un aporte de una enorme cantidad de datos y como tal, es muy necesario recopilar esa información para luego trabajar con ella.

2. ¿Para qué se necesita la información?

Así el uso de tecnología e innovaciones requiere de una estrategia o de un sentido para ser implementadas, para que el uso de los datos ayude a tomar decisiones acertadas o enmarcadas en un plan puntal o integral, se requiere entender cuál es la hipótesis que lo sustenta y cuáles son las razones para utilizar un determinado tipo de data y no otro.

Un escenario habitual que enfrentan las instituciones de educación superior, son los procesos de acreditación, que comúnmente son aplicados por una entidad externa supeditada al Estado, que aplica una serie de exámenes que miden y certifican la calidad de los procesos internos y servicios que se entregan. De esa forma, las universidades deben estar preparadas para esas auditorías, con información ordenada, estructurada y disponible para sortear de manera óptima la revisión.

Pero no solo eso. Con la información que se recopila, se puede realizar una planificación eficiente de infraestructura, organización de agendas horarias y validación de planes curriculares, entre otros.

Aliat, la red de universidades más grande de México que nació hace unos 50 años, cuenta con más de 50 mil alumnos en 30 campus en distintos puntos del país. Dada la envergadura de la red, en 2016 entendieron que la creciente demanda y el formato actual de organización que tenían, era ineficiente y que requerían apoyo para solucionar un problema que cada vez se hacía más complejo y que ellos abordaban de manera “manual”. Encontraron junto a uPlanner una solución que les permitió no solamente enfrentar ese problema, sino que además, les ayudó a obtener  mejoras sustanciales en el desempeño de los docentes, que ya no tenían que asignar tiempo a las antiguas labores de planificación, redestinando ese tiempo a sus clases y estudiantes.

3. Una cultura interna Data Driven

El temor al cambio no es una novedad. Independiente del tamaño de la empresa, se debe procurar tener una cultura organizacional flexible. Un ejemplo no menor, es el gigante tecnológico Microsoft, que aún cuando es uno de los líderes de la industria, el cambio de su cultura organizacional impulsado por su CEO, Satya Nadella, ha sido clave para fortalecer a la compañía y se basó en cuatro pilares: Centrarse en el cliente; ser una organización más diversa e inclusiva; terminar con los “silos” entre las distintas áreas y por último, causar impacto en la vida de las personas.

En el caso particular de las universidades que pueden transformarse en entidades Data Driven, este ejemplo de Microsoft es un buen punto de partida: Transformar su cultura organizacional hacia una más flexible, que tenga en el centro a sus alumnos y que sea inclusiva. Que comprenda que si bien hay áreas o departamentos determinados, pueden trabajar como una sola unidad y que los datos que cada una posee, pueden ayudar a las otras áreas en sus operaciones y por último, que lo que están haciendo mediante el uso de los datos, las decisiones que están tomando, tienen como fin optimizar la labor que tienen, que es brindar la mejor educación posible a los alumnos.

4. Big Data: A mayor cantidad de datos, mejores resultados

Hace varios años que se acuñó el concepto “los datos son el nuevo petróleo o la nueva moneda” y no es una exageración. El combustible permite energizar vehículos e infraestructura, mientras que los datos permiten transformar las organizaciones y empresas, en entidades más eficientes, dinámicas y de decisiones más acertadas para su funcionamiento. Pero no funcionan por si solos. Si bien la abundancia de datos es óptima, se requiere que sean de buena calidad, que sean analizados y clasificados para su uso, un proceso en el que la Inteligencia Artificial es una pieza clave, pues a través de ella, se estructura de manera rápida y precisa, para ser un aporte y un activo fundamental en las organizaciones.

5. Gobierno y gestión de los datos

Un primer punto y fundamental, es el resguardo y la privacidad de los datos. No da lo mismo dónde se almacenan y quién tiene acceso a ellos. Si bien se debe procurar que las distintas unidades puedan utilizar la información que se desprende de su análisis, esto debe ser controlado por una entidad interna que facilite y resguarde su uso. En ambos puntos, es relevante que se elijan las herramientas adecuadas tanto para la seguridad y privacidad, como también para su gestión.

6. Buenos ejemplos

En el mundo existen universidades reconocidas que se han transformado en instituciones Data Driven. La Universidad de South Bank de Londres es una de ellas, que utilizó herramientas basadas en Big Data e Inteligencia Artificial para identificar cuáles son los problemas que inducían a los estudiantes a abandonar los estudios y en este proceso no solo pudieron identificar problemas que ocasionaban esa deserción, sino que además les permitió predecir quienes podrían ser los alumnos de mayor riesgo de abandono e intervenir a tiempo.

Una de las instituciones de educación superior más reconocidas por estar entre las más innovadoras del mundo, la Universidad Estatal de Arizona, implementó una tarjeta estudiantil que los alumnos utilizaban para ingresar a los edificios institucionales, a la biblioteca, compras dentro del campus y otros. Esto le permitía recoger información valiosa para perfilar a los estudiantes, por supuesto que resguardando su privacidad al máximo. Con el análisis de Big Data, podrían disminuir los factores de riesgo de abandono y tomar las acciones de manera temprana para revertir esas posibilidades.

Otro ejemplo, pero esta vez en Latinoamérica, es el Instituto San Ignacio de Loyola en Perú, que a través del uso adecuado de herramientas tecnológicas como uPlanning, consiguió mejorar no solo la planificación de horarios y asignación de aulas, sino que además ayudó a aumentar el número de cursos al que en promedio accedían los alumnos, además de optimizar la asignación de docentes y generar eficiencias en los recursos.

7. Utilizar las herramientas adecuadas para mayor beneficio

Las aplicaciones son tantas, como la multiplicidad de necesidades, pero siempre utilizando las soluciones tecnológicas adecuadas y especializadas en educación superior: Una mejor gestión financiera, mejorar la asignación de horarios de académicos y alumnos; hacer más eficiente la gestión de la infraestructura; mejorar la experiencia de los estudiantes en el campus; fortalecer los planes educativos y prevenir la deserción de estudiantes, entre otras.

Cada vez son más las instituciones de educación que descubren que el uso de la tecnología puede fortalecer no solo su capacidad de gestión administrativa, sino que además, puede incrementar positivamente la satisfacción de sus estudiantes y de paso, mejorar su calidad de vida.

Si bien elegir las mejores herramientas tecnológicas conlleva una inversión, los resultados a corto, mediano y largo plazo, tienen un retorno mucho mayor para ellas.