El aprendizaje basado en datos es un enfoque que utiliza la información de manera sistemática para mejorar los procesos de enseñanza, considerando la importancia de abordar los desafíos del aprendizaje de una manera científica. En este sentido, adoptar una metodología flexible que aproveche las ventajas del uso de datos en la toma de decisiones conducirá a la mejora continua de los procesos educativos.
Para ello, no solo es necesario contar con los sistemas necesarios para la recogida de datos, sino también contar con las habilidades necesarias para saber analizarlos y utilizarlos de manera efectiva.
Implementar exitosamente una estrategia basada en datos puede conducir a una metodología educativa más eficaz, al permitir a los instructores adaptar su enseñanza a las necesidades individuales de los usuarios. Además, también ayuda a identificar áreas de mejora y a tomar mejores decisiones. Más concretamente, una buena interpretación de los datos permite evaluar las necesidades, las fortalezas, el progreso y el desempeño del alumnado, así como analizar la instrucción en el aula.
En el ámbito de la Educación y la Formación Profesional, los simuladores de Realidad Virtual han irrumpido como una herramienta poderosa para recrear entornos seguros, controlados y realistas. Su capacidad para ofrecer experiencias inmersivas permite a los estudiantes practicar tareas complejas sin riesgos, pero su verdadero potencial radica en algo que muchas veces pasa desapercibido: la capacidad de generar datos significativos a través del registro de las interacciones de los estudiantes, lo que permite monitorizar exhaustivamente su rendimiento.
¿Cómo podemos aplicar el aprendizaje basado en datos a la formación con Realidad Virtual?
Cada sesión en un simulador de VR produce una enorme cantidad de datos: tiempo empleado en cada tarea, errores cometidos, rutas tomadas, decisiones adoptadas bajo presión y muchos otros indicadores de desempeño. Este flujo de información puede ser abrumador si no se gestiona correctamente. Por ello, no basta con recopilar datos; es imprescindible transformarlos en información relevante para mejorar el aprendizaje.
Por ejemplo, un simulador de carretilla elevadora puede registrar si el alumno ha colocado correctamente las horquillas, pero también cuántas maniobras innecesarias ha realizado o si ha priorizado la seguridad frente a la velocidad. Estos detalles, analizados correctamente, permiten identificar patrones y áreas de mejora que de otro modo pasarían desapercibidas.
El análisis de los datos obtenidos durante las prácticas realizadas con los simuladores puede ayudar a identificar áreas en las que los estudiantes destacan, ya sea por fortaleza o por necesidad de mejora.
Para poder identificar esto, no vale con obtener los resultados de una sola sesión formativa, sino que es esencial medir la variabilidad en el rendimiento del estudiante en diferentes sesiones. Por ejemplo, si un alumno realiza consistentemente bien una tarea del simulador, esta se identificará como fortaleza. Si, por el contrario, hay una mejora inconsistente, se considerará mejorable.
Pero, además, es necesario contextualizar esa variación en el rendimiento, lo que permitirá la identificación de patrones y tendencias. Por ejemplo, un estudiante puede mostrar una mejora en el rendimiento en una tarea concreta en una situación normal, y mostrar un bajo rendimiento en esa misma tarea en situaciones de alta presión o cuando cuenta con un tiempo de ejecución limitado.
Las mejoras pueden ser medidas en términos de velocidad, precisión o eficiencia. Una vez que deje de haber mejora sostenida, puede ser el momento de introducir variaciones en el tipo de tareas o introducir nuevas complejidades.
El análisis de los datos de las evaluaciones a lo largo del tiempo también puede proporcionar una medida del progreso general del estudiante. Los simuladores VR facilitan la tarea de evaluar la capacidad de aplicación de lo aprendido en el contexto del mundo real.
Esto puede ser especialmente útil para la formación a largo plazo, donde es importante poder demostrar que los estudiantes están mejorando y desarrollando sus habilidades. Esto implicará definir metas claras y específicas al inicio del proceso de aprendizaje y, después, evaluar el grado de cumplimiento de estas metas. Idealmente, estas metas deberían ser personalizadas según las necesidades y capacidades del estudiante.
Es importante entender que los puntos anteriores no son independientes. La identificación de fortalezas y debilidades puede informar sobre patrones y tendencias que, a su vez, afectan a cómo evaluamos el progreso general del estudiante. Además, el uso de datos de evaluación debe ser un proceso continuo, donde la retroalimentación inmediata y el ajuste del enfoque de enseñanza son claves para mejorar la efectividad del aprendizaje.
Por otro lado, para que los datos tengan un impacto real en la formación, deben ser analizados de manera global, permitiendo hacer comparativas entre los estudiantes. Por ejemplo, si varios usuarios cometen errores en un punto específico de una simulación, en análisis podría revelar si se trata de una falta de formación previa o un diseño confuso del escenario virtual. Estas conclusiones permiten a los formadores realizar ajustes para optimizar el aprendizaje.
El análisis de datos también abre la puerta a un enfoque más personalizado de la enseñanza. Mediante el seguimiento detallado del progreso de cada estudiante, es posible identificar sus puntos fuertes y áreas de mejora, adaptando los contenidos y los retos de manera específica.
Por ejemplo, un estudiante que ya domina ciertas tareas podría avanzar más rápidamente a niveles más complejos, mientras que otro que tiene dificultades recibiría retroalimentación adicional y más oportunidades de practicar. Este tipo de adaptación dinámica maximiza la eficacia del aprendizaje y garantiza que cada alumno aproveche al máximo el tiempo en el simulador.