febrero 21, 2024
Student Performance Analytics: herramienta de evaluación
¡En el Colegio Europeo de Madrid (CEM) seguimos apostando por la diferenciación y la educación individualizada basada en las aptitudes de cada alumno! Por eso, estamos emocionados de presentar nuestra innovadora herramienta: Student Performance Analytics. Desarrollada por nuestro director de Innovación y Análisis de Datos, Jorge Calvo, esta herramienta nos permite hacer un seguimiento exhaustivo del progreso, rendimiento y potencial de nuestros estudiantes.
En el CEM, como centro internacional privado de referencia en innovación y tecnología en el aula, nos esforzamos por mantenernos a la vanguardia y aprovechar al máximo la tecnología. Con este nuevo proyecto educativo, nuestro objetivo principal es proporcionar a nuestros profesores una comprensión más profunda del rendimiento académico y las habilidades de los estudiantes, gracias al análisis de datos.
Este innovador proyecto se basa en dos factores fundamentales para analizar el rendimiento y la visualización de nuestros estudiantes. En primer lugar, hemos utilizado una base de datos que abarca las pruebas EFAI (Evaluación Factorial de las Actitudes Intelectuales) realizadas por nuestro departamento de orientación en los últimos 8 años. Estas pruebas evalúan aptitudes espaciales, numéricas, de razonamiento abstracto, verbales y de memoria, y se aplican a estudiantes de diferentes edades. Para este proyecto en particular, hemos evaluado a estudiantes desde 2º de Primaria hasta 2º de Bachillerato cada dos años, en todos los cursos pares, para obtener una visión global de cada alumno. Además, hemos realizado un análisis de las notas académicas correspondientes al período en el que se realizaron las pruebas EFAI. De esta manera, hemos establecido una relación entre las asignaturas que tienen una correlación más fuerte con las diferentes áreas evaluadas en estas pruebas. Según los estudios de los descriptores de cada área y la aportación de especialistas del departamento, hemos concluido que las asignaturas más correlacionadas con los factores EFAI son Matemáticas, Lengua Española, Primer idioma extranjero (inglés), Ciencias (media aritmética de CCSS y CCNN) e Historia.
Así es como surge nuestra herramienta, Student Performance Analytics, desarrollada por Jorge Calvo, profesor y director de tecnología e innovación en el CEM, en colaboración con Esmeralda Velasco, orientadora del centro. Esta herramienta nos permite visualizar, explicar y describir los datos recopilados en el proyecto, y la hemos implementado en un entorno web para facilitar el acceso y la compatibilidad para el usuario final.
Student Performance Analytics proporciona diferentes apartados que permiten un análisis detallado de los datos desde un enfoque pedagógico. En el apartado “EFAI Clases”, realizamos un análisis visual de la correlación entre las pruebas EFAI y las notas académicas de las asignaturas mencionadas anteriormente. Utilizamos colores para resaltar los factores o notas que son menos favorables para los estudiantes, lo que nos permite identificar áreas de mejora.
En el apartado “Descriptores”, ofrecemos 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 evaluados, para que pueda comprender el significado de ciertos comportamientos mostrados en las gráficas.
Además, hemos implementado una función llamada “Predict Grade” que permite al profesorado valorar, analizar y comprender con mayor objetividad la evolución académica y personal de los estudiantes. Realizamos un piloto con los cursos de secundaria, donde el profesorado proporcionó una nota predictiva al comienzo del curso, la cual se comparó posteriormente con la nota real del alumnado para obtener un valor añadido que nos permite estudiar su progreso.
Jorge Calvo afirma: “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 qué valor le situamos, cuál es su horquilla de crecimiento y qué podemos hacer nosotros para que esto sea así“.
Este proyecto representa un paso significativo hacia el uso de datos para mejorar la educación y brindar un apoyo más efectivo al profesorado en su labor de enseñanza. En CEM, estamos comprometidos con la excelencia educativa y seguiremos innovando para ofrecer una educación de calidad adaptada a las necesidades individuales de nuestros alumnos.
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.