Big data y analítica del aprendizaje en aplicaciones de salud y educación médica

Big Data and Learning Analytics in health and medical education applications
Marcela Juliana Peñaloza Báeza

a Dirección General de Cómputo y de Tecnologías de Información y Comunicación, Universidad Nacional Autónoma de México, Ciudad de México, México

Recibido el 15 de septiembre de 2017; aceptado el 15 de noviembre de 2017

Palabras Clave

Big data; Analítica del aprendizaje; Procesamiento de datos automatizado; Análisis de datos; Toma de decisiones

Keywords

Big Data; Learning Analytics; Automatic data processing; Data analysis; Decision making


Resumen

Big data y la analítica del aprendizaje son herramientas que permiten aprovechar enormes cantidades de datos que hoy existen en formato digital, y que se generan durante la prestación de servicios de salud y cuando se incorporan plataformas digitales al proceso de enseñanza-aprendizaje en la formación de médicos. El objetivo es diseñar proyectos que exploten las ventajas de las capacidades técnicas actuales para el procesamiento automatizado de datos en grandes volúmenes y distintos formatos, para buscar su entendimiento y mejorar la toma de decisiones. Las asociaciones, los patrones y las tendencias que pueden emerger del análisis de datos generados en la educación médica pueden facilitar el seguimiento e incluso modelar la conducta de los estudiantes, y perfilar su desempeño. Con big data y la analítica del aprendizaje es posible transformar grandes cantidades de datos en información de muy alta calidad. Lo anterior es un área que puede ser aprovechada por el educador médico, quien conoce la información que tiene disponible y la que puede obtener mediante alianzas y acuerdos legales, a partir de un problema que se requiera resolver; se necesita apoyo de expertos técnicos pero, en todo momento, el rumbo del proyecto le corresponde a quien ha definido el problema, pues es quien conoce el marco de referencia y las posibles acciones a tomar con los hallazgos y las ideas que surjan. Ciertamente se requiere infraestructura, pero con las posibilidades para el trabajo en la nube, y los recursos disponibles en las instituciones médicas y de educación superior, se puede partir de un primer nivel de hardware y software, y escalar a plataformas más sofisticadas cuando la combinación de hallazgos en los datos y de los volúmenes a procesar lo justifique. Sin duda, big data y analítica del aprendizaje son herramientas en las que el educador médico debe poner atención.