Data-Driven: La clave para avanzar en educación
Cerrando Brechas
Acompañamos a los líderes educacionales a desarrollar una cultura de mejoramiento dentro de sus organizaciones.
La utilización estratégica de datos en la gestión escolar es un diferenciador clave en la toma de decisiones informadas y mejora de los resultados educativos. La progresión hacia una analítica educativa avanzada se desarrolla a través de etapas fundamentales, desde el reconocimiento básico hasta la aplicación transformadora de datos.
1. Conciencia y Experimentación
Las instituciones educativas son conscientes de la cantidad de datos disponibles. Inician su exploración con herramientas de visualización y alianzas con proveedores de servicios. Es crucial superar este estadio experimental para alcanzar una utilización más profunda y sistemática de los datos.
2. Integración y Utilización
La evolución hacia una integración de datos requiere la interconexión de sistemas y la implementación de dashboards y herramientas comunicativas para el cuerpo docente y el estudiantado. Este avance facilita una gestión más precisa y personaliza la experiencia educativa, optimizando los métodos de enseñanza.
3. Transformación Organizacional
La adaptación organizacional abarca cambios en las estructuras y prácticas internas relacionadas con los datos. Con este cambio, las instituciones pueden asignar recursos eficientemente, favoreciendo una educación inclusiva y equitativa.
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4. Transformación del Sector
Finalmente, el sector educativo experimenta una mejora integral. La cooperación y el intercambio de datos entre instituciones promueven un ecosistema educativo colaborativo y avanzado.
Desde Cerrando Brechas , observamos que la mayoría de los colegios fluctúan entre las dos primeras etapas.
¿Cómo logramos el funcionamiento de los datos en la educación?
La analítica en educación se basa en un ciclo claro de flujo de datos, desde su origen hasta su aplicación efectiva. Este ciclo abarca la recopilación de datos, almacenamiento en repositorios accesibles, análisis para la identificación de patrones y la generación de insights accionables. La limpieza y preparación de datos son críticas y resaltan la importancia de habilidades especializadas en ciencia de datos y un conocimiento pedagógico sólido. Es en este paso donde los colegios experimentan mayores barreras, ya que requiere mucho esfuerzo humano al no tener un proceso automatizado.
Otra barrera a la que se encuentran las instituciones educativas es la falta de cultura respecto de los datos. Una analítica educativa efectiva demanda un enfoque colaborativo y una cultura organizacional que valore el potencial de los datos para perfeccionar los procesos educativos. Esto incluye capacitación continua y sistemas de analítica diseñados con una interfaz intuitiva para los usuarios.
La integración de la analítica en educación tiene el potencial de revolucionar tanto las instituciones como el sistema educativo en su totalidad, pasando de la acumulación de datos a su aplicación estratégica para mejorar continuamente los procesos de enseñanza y aprendizaje. Este éxito se basa en un enfoque colaborativo, la inversión en formación y la creación de una cultura proactiva en la gestión de datos.