La analítica del aprendizaje como herramienta de evaluación del rendimiento de las bibliotecas universitarias: ética y analítica

Ethics of Analysis: Learning Analytics and Academic Libraries
por Kelly Bilz,October 8, 2019

El uso de la analítica de aprendizaje, implica la extracción y el análisis de los datos de los estudiantes para hacer mejoras o predicciones basadas en el comportamiento de los estudiantes en el pasado, se ha intensificado en toda la educación superior. Las bibliotecas universitarias son parte de esta tendencia, vinculando el uso de los materiales y servicios de la biblioteca a las medidas de rendimiento de los estudiantes, tales como el éxito y las tasas de retención de los estudiantes.

La analítica de aprendizaje fue catalogada como una de las principales tendencias de 2018 para las bibliotecas universitarias por la Association of College and Research Libraries. La analítica de aprendizaje, dice la ACRL, significa “vincular el uso de los materiales y servicios de la biblioteca a las medidas de rendimiento de los estudiantes, como el existo académico y las tasas de retención de los estudiantes.” Algunos bibliotecarios y administradores consideran que el uso de la analítica de aprendizaje es una herramienta prometedora para lograr resultados positivos para los estudiantes y las instituciones, así como para ilustrar las maneras en que las bibliotecas universitarias contribuyen a la productividad institucional y al rendimiento académico. Sin embargo, ACRL señala que la analítica del aprendizaje ha suscitado críticas de los defensores de la privacidad y la libertad intelectual.  

La recopilación de datos en un entorno bibliotecario no es nueva: las estadísticas de circulación, las medidas de evaluación y las encuestas a los usuarios no sólo son útiles, sino que son fundamentales para mejorar los servicios de la biblioteca, así como para comunicar el valor de la biblioteca a las partes interesadas. Entonces, ¿qué hace que la analítica del aprendizaje sea tan diferente?

En primer lugar, existe la preocupación por la recogida y el uso de los datos de los usuarios de forma ética. Kyle M. L. Jones y Dorothea Salo, en su artículo “Learning Analytics and the Academic Library: Professional Ethics Commitments at a Crossroads“, plantean la cuestión de los datos de los estudiantes a la hora de negociar con los proveedores de contenidos: “(la analítica del aprendizaje) crea condiciones en las que las instituciones y los proveedores de contenidos pueden utilizar los datos como moneda de cambio en las negociaciones de los contratos”. Jones y Salo también sostienen que la analítica del aprendizaje es una amenaza para la libertad intelectual, ya que “afecta negativamente a las condiciones necesarias para la libre búsqueda y difusión de ideas al rastrear e influir en los comportamientos.” Los estudiantes podrían ser más reacios a investigar sobre lo que tienen curiosidad, ¿y no socava eso por completo la misión de la biblioteca?

La recopilación de datos, de hecho, es sólo la mitad de la historia. El siguiente paso de la analítica del aprendizaje es la analítica predictiva, que incluye un proceso llamado nudging. Nudging significa “incitar a los individuos a modificar su comportamiento de forma predecible (normalmente para tomar decisiones más sabias) sin coaccionarlos, prohibirles acciones o cambiar las consecuencias”, según este artículo de Educause Review. Existe una teoría en torno al nudging que es anterior a la analítica del aprendizaje, y se distingue de sus homólogos, el “empujón” y el “coscorrón”, que son coercitivos o punitivos. La idea que subyace a la analítica del aprendizaje es que, si los estudiantes muestran signos de retraso, se les puede “empujar” de alguna manera para que, por ejemplo, se reúnan con un asesor o acudan a una sesión de tutoría. En el caso de las bibliotecas, se puede “empujar” a los estudiantes a reunirse con un bibliotecario de referencia o a utilizar cualquier otro servicio de la biblioteca.

El objetivo de la analítica del aprendizaje es influir en el comportamiento de los estudiantes, en su propio beneficio. Como dijo un profesor en un artículo de  The Chronicle of Higher Education: “Si los estudiantes saben que el profesor puede sacar todos los datos, puede que se esfuercen más”. La lógica de esta afirmación puede ser sólida, pero recuerda a Orwell: El Gran Hermano está observando, y quiere que te esfuerces un poco más. Además, tus notas en O-Chem están bajando; ¿has probado a ir a la biblioteca?

Con sistemas de gestión del aprendizaje como Canvas y Blackboard, que trasladan gran parte de las clases al ámbito digital, el aula se ha convertido menos en una sala de conferencias y más en un panóptico informatizado en el que los estudiantes están constantemente vigilados. Zoe Fisher, que dio una excelente refutación de la práctica en la conferencia de California Academic & Research Libraries de 2018, argumentó que la analítica de aprendizaje “confunde el seguimiento de datos y la vigilancia con la evaluación de la biblioteca.” Jones y Salo, así como Sarah Hartman-Caverly, en su capítulo del libro  “Our ‘Special Obligation’: Library Assessment, Learning Analytics, and Intellectual Freedom”, también reconocen que la analítica del aprendizaje es una forma de vigilancia. Incluso si los datos son efectivamente anónimos, los estudiantes siguen sabiendo que están siendo observados, y eso no hace que la biblioteca -o la universidad- sea un espacio seguro para la investigación.

Uno de los mayores logros de Georgia State University (GSU) gracias al uso de la analítica del aprendizaje fue el aumento de los estudiantes de grupos subrepresentados. Sin embargo, April Hathcock remonta la recopilación y el análisis de datos a la historia de la colonización y la esclavitud. Para GSU, la analítica del aprendizaje podría haber supuesto un apoyo para los estudiantes de las minorías, pero en la mayoría de los casos, la recopilación de datos tiene como objetivo -y amenaza- a los estudiantes de las minorías. Hathcock también plantea la cuestión del consentimiento de los estudiantes a esta amplia recopilación de datos. Hartman-Caverly, de forma similar, se refiere a los métodos de recogida de datos de los estudiantes como “subrepticios”.

La crítica de Fisher incluye la siguiente cita de la investigadora canadiense Lise Doucette: “Siempre pregunto: ‘¿Qué harías si los resultados fueran los contrarios a los que esperabas? ¿Qué pasaría si el uso de la biblioteca estuviera correlacionado con los resultados NEGATIVOS de los estudiantes? Por ejemplo, cuanto más usaban los estudiantes la biblioteca, peores eran sus notas?” Estas preguntas señalan el mayor problema de la analítica: si hubiera una correlación negativa, ¿qué peaje tendría en la opinión de la universidad sobre la biblioteca, o en el presupuesto de la biblioteca, o en la confianza de los estudiantes?

Por otro lado, si sólo confirma la suposición de la biblioteca, ¿qué utilidad tiene la analítica del aprendizaje como herramienta de evaluación? Si no es para mejorar los servicios, y si es una amenaza para la ética, ¿para qué hacemos todo esto? Tal vez deberíamos tener una respuesta clara antes de poner en juego la profesión.