Big Data en la educación: personalización del aprendizaje y predicción del rendimiento estudiantil para la mejora de los resultados académicos

Nubia María Lozano Reinoso, Dalia Eloisa Obregoso Peñafiel, José Fernando Toala Mosquera, Natalia Gabriela Llerena Robles, Barrera Cueva Marcelo

Resumen


El presente articulo analiza el impacto del Big Data en la educación ecuatoriana, destacando cómo esta tecnología está revolucionando los procesos de enseñanza y aprendizaje mediante el análisis de grandes volúmenes de datos sobre el comportamiento, rendimiento y necesidades de los estudiantes. El uso de Big Data permite la personalización de los programas educativos, la anticipación de dificultades y la optimización de recursos, contribuyendo así a mejorar la calidad educativa y reducir la deserción escolar. La metodología empleada en el estudio es de tipo mixto, integrando enfoques cualitativos y cuantitativos, y enfatizando la triangulación de fuentes mediante revisión sistemática, análisis de casos y encuestas. El análisis abarca datos recolectados de unidades educativas de todo el país, desde la etapa inicial hasta el nivel secundario, durante un periodo de cuatro años. Se incluyen enfoques transversal y longitudinal para captar tanto la situación acumulada como las diferencias entre zonas rurales y urbanas. Los resultados muestran que el sistema de sostenimiento fiscal concentra la mayoría de estudiantes (73.65%), seguido por el particular (19.87%), mientras que los sostenimientos municipal y fiscomisional tienen una participación significativamente menor (1.15% y 5.33%, respectivamente). El análisis gráfico, a través de un diagrama de calor y un diagrama de caja y bigote, evidencia la marcada concentración de la matrícula en el sector fiscal y la gran disparidad respecto a los otros tipos de sostenimiento. En la discusión, se destaca que el Big Data permite personalizar el aprendizaje, predecir el rendimiento académico y optimizar recursos pedagógicos, lo que representa una solución innovadora a las limitaciones actuales del sistema educativo. Modelos predictivos y redes neuronales inteligentes facilitan la adaptación de contenidos y metodologías a las necesidades individuales, contribuyendo a disminuir las tasas de abandono académico. Las conclusiones subrayan que el Big Data está transformando la educación, que la mayoría de estudiantes se concentran en el sector fiscal y que la aplicación de estas tecnologías, aunque incipiente, ha demostrado su potencial para optimizar la gestión educativa. Entre las recomendaciones se encuentra fomentar la capacitación en Big Data, desarrollar políticas públicas para su integración y fortalecer la infraestructura tecnológica, especialmente en los tipos de sostenimiento menos representados, para lograr una planificación educativa más equitativa y eficiente.


Palabras clave


Big Data; educación; personalización del aprendizaje; predicción del rendimiento; abandono escolar.

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DOI: https://doi.org/10.23857/pc.v10i4.9488

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