El Colegio Europeo de Madrid, centro internacional privado de 0 a 18 años referente en innovación y tecnología en el aula, dispone de una herramienta, Student Performance Analytics, que permite trabajar en la diferenciación de los alumnos y hacer un seguimiento más exhaustivo de su progreso, rendimiento y potencial, a final de curso.
El CEM, que destaca a nivel nacional por su innovación educativa, sigue demostrándonos su afán por mantenerse a la vanguardia y apostar la tecnología en el aula. De este modo, este nuevo proyecto educativo tiene como objetivo principal proporcionar al profesorado una comprensión más profunda del rendimiento académico y las habilidades de los estudiantes, mediante el uso de análisis de datos.
Este innovador proyecto ha tenido en cuenta dos factores importantes para analizar el rendimiento y la visualización de los estudiantes. En primer lugar, se ha extraído una base de datos que abarca las pruebas EFAI (Evaluación Factorial de las Actitudes Intelectuales), realizadas por el departamento de orientación en los últimos 8 años. Las pruebas EFAI son una batería de evaluación que abarca aptitudes espaciales, numéricas, de razonamiento abstracto, verbales y de memoria, y se pueden aplicar a estudiantes de diversas edades. Para este proyecto en particular, se ha evaluado a estudiantes desde 2º EP a 2º Bach cada dos años, todos los cursos pares, de manera que los resultados puedan aportar una visión global del alumno. Por otro lado, se ha realizado un análisis de las notas académicas correspondientes al período en el que se realizaron las pruebas EFAI. De este modo, se buscó establecer una relación entre las asignaturas que podrían correlacionarse más fuertemente con las diferentes áreas evaluadas en estas pruebas. Según los estudios de los descriptores de cada área y la aportación de especialistas del departamento, se concluyó que las notas académicas que estaban más correlacionadas con los factores EFAI eran Matemáticas, Lengua Española, Primer idioma extranjero (inglés), Ciencias (media aritmética de CCSS y CCNN) e Historia.
Así pues, la herramienta Student Performance Analytics, desarrollada por Jorge Calvo, profesor y director de tecnología e innovación en CEM, y en colaboración con Esmeralda Velasco, Orientadora del centro, sirve para visualizar, explicar y describir los datos recopilados en el proyecto y se ha implementado en un entorno web para facilitar el acceso y la compatibilidad para el usuario final.
La herramienta proporciona diferentes apartados que permiten un análisis detallado de los datos desde un enfoque pedagógico. En el apartado EFAI Clases, se realiza un análisis visual de la correlación entre las pruebas EFAI y las notas académicas de las asignaturas mencionadas anteriormente. Se utilizan colores para resaltar los factores o notas que son más desfavorables para los estudiantes.
En el apartado Descriptores, se ofrece información y explicaciones sobre los diferentes descriptores obtenidos en las pruebas EFAI. Este apartado tiene como objetivo contextualizar al usuario final, que no es especialista en los factores, para que pueda comprender el significado de ciertos comportamientos mostrados en las gráficas.
Además, se ha implementado una función llamada Predict Grade que permite al profesorado valorar, analizar y comprender con un grado más alto de objetividad la evolución académica y personal de los estudiantes. Se ha realizado un pilotaje con los cursos de secundaria, donde el profesorado proporcionó una nota predictiva al comienzo del curso, la cual se compara posteriormente con la nota real del alumnado para obtener un valor añadido que permita estudiar su progreso.
“Esto nos sirve para hacer una previsión de rendimiento que podemos obtener de cada alumno. De este modo, partiendo de su capacidad innata, podemos estimar cuál puede ser su grado de consecución de los aprendizajes y predecir en que valor le situamos, cuál es su horquilla de crecimiento y qué podemos hacer nosotros para que esto sea así” afirma Jorge Calvo.
Sin duda, el proyecto representa un paso significativo hacia la utilización de datos para mejorar la educación y brindar un apoyo más efectivo al profesorado en su labor de enseñanza.
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