Los big data, la minería de datos, la analítica, el aprendizaje automático o de máquina y la inteligencia artificial (IA) se han convertido en algunas de las novedades técnicas y los conceptos más importantes de los últimos años. Las empresas de mayor éxito son hoy las que pueden ofrecer un servicio digital atractivo y, a la vez, incitar al usuario a proporcionar datos que después se puedan explotar mediante complejas tecnologías de análisis. Los algoritmos de busca de Google dan acceso a la información al tiempo que siguen los hábitos online del usuario. Facebook recoge datos sobre los usuarios para monitorizar y mejorar la adaptación a sus horarios y el suministro de noticias. Amazon, Netflix y Spotify analizan la información del usuario para hacer recomendaciones automáticas sobre medios que puedan gustarle. Y dispositivos ponibles1 como los relojes inteligentes recogen información sobre la salud y la forma física y proponen al usuario opciones sanas de modo de vida. Igualmente, existen softwares de inteligencia empresarial que ayudan a tomar mejores decisiones estratégicas en los negocios.
Nos pasamos la vida entre hardware y software digitales, generamos constantemente información que se puede emplear para determinar adónde vamos, qué nos gusta, cómo nos sentimos, qué consumimos, etc. Una consecuencia es que podemos ser observados por organizaciones que pueden acceder a nuestros datos. Las agencias del Estado pretenden acceder a las redes de los medios sociales para identificar y seguir la actividad online de los ciudadanos. Las fuerzas policiales experimentan con tecnologías analíticas predictivas que pueden calcular dónde y cuándo es más previsible que se cometa un delito, y quién es más probable que lo cometa. Facebook experimenta con sus usuarios manipulando el suministro de noticias para cambiar su estado de ánimo. Incluso las batallas electorales se libran hoy mediante propaganda informática que se extiende por las redes de los medios sociales mediante los algoritmos de tendencia y los detallados perfiles de las conductas, las preferencias y los gustos de los usuarios.
Nos guste o no, ahí está nuestra versión personal basada en datos, esparcida por diferentes bases de datos como puntos de información en torrentes masivos de big data. Los procesos de la minería de datos, los algoritmos y la analítica se aplican cada vez más para conocernos y comprendernos personalmente, y también para conocer y entender las ciudades, las comunidades y las sociedades a las que pertenecemos. Y a medida que la innovación tecnológica aplicada al propio aprendizaje de las máquinas2 y la inteligencia artificial hace más inteligentes a las tecnologías, surgen nuevos tipos de máquinas diseñadas para interactuar con nosotros mediante la recolección y el análisis de datos sobre lo que hacemos en tiempo real para averiguar nuestras circunstancias, y adaptarse para atender a nuestras necesidades e intereses.
El incremento de la cobertura mediática sobre los medios sociales, la vigilancia online por parte del Estado y la propaganda computacional, ha despertado la conciencia pública de todas estas actividades. Algunos de estos temas se han convertido en materia de la cultura popular. El programa Humans de la televisión británica, por ejemplo, escenifica las preocupaciones actuales sobre la robótica, la automatización y la inteligencia artificial, con un reparto de “humanos sintéticos” sometidos al “aprendizaje automático” para poder sobrevivir en el mundo humano. La versión cinematográfica de la novela satírica El círculo, de Dave Eggers, sobre una empresa de medios sociales que se propone perfeccionar los conocimientos mediante una vigilancia ininterrumpida, ha cobrado un importante prestigio. La serie de televisión australiana The Code muestra un turbio mundo de agencias estatales de big data y agencias privadas de vigilancia. Por último, la película Margin Call cuenta lo ocurrido con la crisis económica cuando modelos informáticos y algoritmos arriesgados desarrollados para procesar grandes datos económicos comenzaron a operar fuera del control de sus creadores. El código, los datos, los algoritmos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, lejos de ser asuntos meramente técnicos, están hoy firmemente integrados en la sociedad y la cultura, en la economía y en la política.
Los big data han pasado a formar parte fundamental también del panorama educativo. Las mismas máquinas de aprendizaje que comparten con nosotros nuestra vida en los medios sociales, en los teléfonos inteligentes y en la Red, cobran especial importancia cuando empiezan a llenar el campo educativo. Según muchos de los entusiastas que conoceremos en este libro, los macrodatos nos pueden ayudar a aprender más, a mayor velocidad y mejor. Las aplicaciones y los servicios que procesan los big data pueden ayudar al alumno de los centros no universitarios y universitarios facilitándole retroalimentación sobre la medida de su progreso, y recomendándole lo que pueda hacer para mejorar. Pueden ayudar a los legisladores a determinar el rendimiento institucional y del sistema, y a generar ideas para la futura intervención política. La inteligencia de datos puede ayudar a los profesores a revisar y evaluar los programas mediante el seguimiento de la participación y los logros de los estudiantes, y a los líderes de los centros y las universidades a revisar y evaluar a la vez el rendimiento de la institución y de los profesores. A medida que el diseño las vaya haciendo cada vez más inteligentes, receptivas y adaptativas gracias a su aprendizaje a partir de los datos, se dice, las máquinas se integrarán en todos los ámbitos de la educación, desde la política hasta las prácticas educativas.
“Big data” se ha convertido en un término polémico que diferentes grupos utilizan en sentidos diversos. La definición técnica simple es que los big data ofrecen una enorme cantidad de información, extremadamente diversa, reunida a una velocidad extraordinaria. En vez de trabajar con una definición técnica estricta de big data, el término se puede entender mejor como un fenómeno social emergente y como un concepto de enorme fuerza que ha cobrado una importancia enorme en los últimos años. Los macrodatos son también inseparables de los programas de software, los algoritmos y la analítica necesarios para reunirlos y gestionarlos, todo lo cual requiere la actuación de diversos tipos de expertos. Quien quiera especializarse en la minería de datos, la analítica y el aprendizaje automático, cuenta hoy con todo un mercado de libros de texto, manuales, conferencias y cursos de formación. Detrás de los big data están las personas: no solo especialistas en datos, sino programadores de software y diseñadores de algoritmos, además de agentes políticos, científicos y economistas cuyo objetivo es desarrollar y utilizar sistemas de macrodatos para sus diversos fines. Y los big data tienen que ver también con las personas que los forman, cuyas vidas se registran individualmente y a gran escala. En otras palabras, los macrodatos son simultáneamente técnicos y sociales. Técnicos porque son producto de programas y procesos informáticos, sociales porque los producen y usan operativos humanos que trabajan en empresas concretas y se generan a partir de la vida cotidiana de las personas de todo el planeta. Como fuente de conocimiento, los macrodatos tienen también el poder de cambiar lo que sabemos de la sociedad y cómo lo sabemos, así como a las personas y a las instituciones que viven en ella.
Los big data incitan con fuerza a contemplar el futuro. Parece que el acceso a enormes cantidades de información genera el potencial de un mejor conocimiento de los comportamientos, las instituciones y hasta de la sociedad entera. De modo que el mejor conocimiento impulsado por los macrodatos se puede emplear para catalizar innovaciones o intervenciones nuevas en todos los ámbitos, desde el empresarial y el del entretenimiento, al del gobierno y el de los servicios públicos. El campo de la educación emerge como enclave fundamental para la producción de visiones del futuro impulsado por los datos. Este libro ilustra cómo las visiones de la educación han estado animadas por ideas clave relacionadas con los big data.
Como concepto y como conjunto de posibilidades técnicas, los big data atraen por igual la imaginación de las empresas, los laboratorios de ideas, las fundaciones filantrópicas y benéficas, los políticos y los legisladores, que ven en ellos una nueva reserva potencialmente ilimitada de ideas sobre el funcionamiento de las entidades y los sistemas educativos, sobre el rendimiento de los profesores, y sobre los logros de los estudiantes. Para sus defensores, las ideas potenciales que la inteligencia de datos genera se pueden emplear para diseñar nuevos cursos, nuevos recursos, nuevas políticas y nuevas prácticas. Incluso se puede disponer de máquinas de aprendizaje basadas en la inteligencia artificial que pueden actuar de asistentes digitales tanto del profesor como del alumno, determinando inteligentemente en cualquier actividad educativa unos patrones que puedan servir después para ofrecer una retroalimentación inmediata que mejore esa actividad o, tal vez, hasta la automatice.
En educación, los big data son tanto un recurso imaginativo que hay que explotar en busca de posibilidades futuras como una realidad técnica emergente. Sin embargo, como demuestra este libro, imaginar el futuro de la educación con los big data significa poner en marcha avances reales que van a afectar a los procesos educativos de todo el mundo.
