Como Se Puede Trabajar En La Escuela Con Big Data?

Como Se Puede Trabajar En La Escuela Con Big Data

¿Cómo puede el Big Data mejorar la educación? – Hay una gran variedad de beneficios que el Big Data ofrece en la educación, todos los cuales tienen el poder de cambiar y mejorar el futuro de la educación, y revolucionar la forma en que analizamos y evaluamos la experiencia del e-learning.

Éstos son sólo algunos de los más significativos: Mejorar los resultados de los estudiantes El objetivo general de Big Data dentro del sistema educativo debería ser mejorar los resultados de los estudiantes.

A día de hoy, únicamente se dispone de la nota de los exámenes, la respuesta a las tares, y la actitud en general de los estudiantes para valorar el desempeño de los alumnos. Sin embargo, durante su vida estudiantil, cada alumno genera miles de datos únicos.

Este registro de datos puede analizarse en tiempo real para proporcionar un aprendizaje óptimo para el estudiante, así como para obtener una mejor comprensión del comportamiento individual de los alumnos.

Esta recopilación de datos puede englobar desde cuánto tiempo tardan en responder una pregunta, hasta qué fuentes utilizan, qué preguntas omiten, cuánta investigación realizan, cuál es la relación con otras preguntas contestadas, qué consejos funcionan mejor para qué estudiante, etc.

  1. Los datos obtenidos se pueden comprobar de forma instantánea y automática para dar retroalimentación inmediata a los estudiantes;
  2. Además, Big Data puede ayudar a crear grupos de estudiantes complementarios, en vez de aleatorios;

Con algoritmos es posible determinar las fortalezas y debilidades de cada estudiante, para crear grupos más fuertes que permitirán tener una curva de aprendizaje más pronunciada y ofrecer mejores resultados en grupo. Crear programas personalizados para cada estudiante El Big Data puede ayudar a crear un programa personalizado para cada estudiante, sin importar cuantos tenga el centro, para que puedan seguir las clases que les interesan, trabajar a su propio ritmo, y siempre contando con la orientación por parte de los profesores.

Esta personalización masiva en la educación es un desafío, pero gracias a los algoritmos, es posible rastrear y evaluar a cada estudiante individualmente. Con el Big Data, los profesionales de educación adquieren la habilidad de seguir a todos sus estudiantes a lo largo de todo el proceso educativo, de principio a fin.

Ser capaz de atender a miles de estudiantes a la vez, permitirá a las universidades encontrar a los mejores estudiantes de todo el mundo. Basándose en su comportamiento individual, sus calificaciones, su perfil social y sus algoritmos de habilidades de red, podrán encontrar rápidamente a los mejores estudiantes.

Esto servirá para aumentar el nivel general de la universidad. Mejorar la experiencia de aprendizaje en tiempo real Cuando los estudiantes comienzan a trabajar por su cuenta, el profesor puede monitorear a todos sus alumnos en tiempo real, y solucionar las dudas al momento.

Esto ofrece a los estudiantes la posibilidad de obtener una mejor comprensión de los temas. El aprendizaje en tiempo real puede ayudar a mejorar la experiencia de usuario, mejorando los libros de texto digitales y los esquemas de los cursos. Los algoritmos pueden monitorear cómo los estudiantes leen los textos, qué partes son difíciles de entender, qué partes son fáciles y qué partes no están claras; basándose en la frecuencia con la que se lee un texto, el tiempo que se tarda en leerlo, el número de preguntas que se hacen sobre ese tema, el número de enlaces en los que se hace clic para obtener más información, etc.

Esto permite a los profesionales identificar las áreas que pueden necesitar ser afinadas dentro del libro, curso o módulo, para satisfacer las necesidades de los estudiantes, mejorando así los resultados generales.

Además, el Big Data puede dar una idea de cómo aprende cada estudiante individualmente. Esta información puede ser utilizada para proporcionar un programa personalizado a cada estudiante, lo que ofrecerá una experiencia de aprendizaje significativa y de alta calidad.

Reducir la tasa de abandono y aumentar los resultados Todos estos análisis mejorarán los resultados de los estudiantes y reducirán las tasas de abandono en las universidades o institutos. Cuando los estudiantes reciben retroalimentación instantánea y son instruidos en base a sus necesidades personales, esto puede ayudar a reducir la deserción.

Todos los datos recopilados ofrecerán a los centros la información que necesitan sobre los resultados futuros de los estudiantes. Estas predicciones se pueden utilizar para cambiar un programa si predicen malos resultados, optimizando la eficiencia de los programas educativos que aumentará los resultados, minimizando así el ensayo y error.

¿Cómo se aplica el Big Data en la educación?

El siguiente nivel de la industria EdTech – El Big Data en la educación se puede utilizar para analizar el rendimiento de un estudiante en función de los resultados de sus exámenes y tareas. Estos resultados pueden conducir al desarrollo de planes y metas de educación personalizados.

  • Al obtener datos de una variedad de canales diferentes, se puede examinar más información;
  • Esta información adicional puede mejorar, aún más, los métodos de enseñanza basados ​​en comportamientos y patrones específicos;

Además, al agrupar a los estudiantes en función de los patrones y las dificultades de aprendizaje, se pueden asignar los recursos y cambios necesarios adicionales. A esto se suma la capacidad de las subvenciones del Big Data para crear grupos personalizados de alumnos en función de diferentes necesidades y requisitos.

¿Qué beneficios aporta el Big Data a la educación?

Introducción – El uso de la tecnología de big data en la educación ha comenzado ya a brindar grandes beneficios en lo referente a la mejora de la gestión educativa, el desarrollo de nuevos métodos para la enseñanza y el aprendizaje, la creación de nuevas carreras y opciones profesionales para los estudiantes, así como en la explotación y aprovechamiento de acervos digitales generados por las instituciones educativas. Sección de logo tomado de: http://www. ididactic. com/edblog/big-data-y-educacion-ii/ , Nivard Arboix, enero 26, 2015. La tecnología de big data permite recolectar, almacenar y preparar grandes volúmenes de datos para analizar o visualizar la relación entre ellos. Esto inclusive a partir de datos que se estén generando en tiempo real y que provienen de redes sociales, sensores, dispositivos de diversa índole o de fuentes de audio y video.

  • Es la analítica del big data el recurso clave actual para analizar, visualizar, entender y mejorar la educación;
  • Por tal motivo, en este artículo, dirigido a los responsables de guiar el rumbo de ésta, académicos, investigadores, docentes y público en general, se intenta dar una visión del actual grado de avance de esta tecnología en la educación, así como las facilidades que hay para su instrumentación en las instituciones educativas;

De esta manera, es posible identificar y predecir con detalle las causas o efectos de eventos, sucesos o procesos complejos. En el ámbito educativo, esta tecnología ciertamente ha comenzado a brindar grandes beneficios. Por ejemplo, en la mejora de la gestión educativa, al desarrollo de nuevos métodos para la enseñanza y el aprendizaje, la creación de nuevas carreras y opciones profesionales, así como en la generación y almacenamiento de acervos digitales que constituyen el producto de años de actividad académica, docente y de investigación.

  1. Actualmente, se ha trascendiendo hacia un estado en el cual se necesitan de nuevos métodos sustentados en la tecnología para poder hacer el seguimiento de los alumnos, mejorar sus tutorías, obtener datos objetivos de sus evaluaciones, predecir los riesgos académicos o simplemente comprender el comportamiento de los grupos escolares;
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En este continuo cambio los profesores están más conscientes de la necesidad de actualizarse tecnológicamente para poder ofrecer una educación más efectiva y adecuada a las necesidades de la población escolar actual. El método de observación en el aula ha dejado de ser la forma más efectiva para mejorar el proceso educativo.

¿Qué es Big Data y analiticas de aprendizaje?

Big datay 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.

¿Qué es un ejemplo de Big Data?

Marketing, política, salud, deportes. Si miramos detenidamente a nuestro alrededor, las aplicaciones de Big Data son infinitas y cuentan con propósitos muy variados. Desde UNIR Colombia te traemos algunos ejemplos actuales de sus distintos usos. – El Big Data es un término que se utiliza para definir un gran conjunto de datos o combinación de estos. El almacenamiento, observación y procesamiento de estos para obtener información relevante está ampliamente extendido en la actualidad. Veamos algunos ejemplos de Big Data en nuestro entorno. Nuestro día a día se ve afectado por la utilización de los macrodatos como, por ejemplo, en las sugerencias que nos muestran aplicaciones como Spotify, Netflix, Amazon, Twitter, Facebook… Detrás de todas ellas encontramos algoritmos de machine learning que procesan los datos relativos a nuestras acciones en esas plataformas y que, en base a ellos, generan sugerencias para nosotros.

¿Por qué Big Data se ha vuelto tan importante para las empresas?

La importancia del Big Data y su utilidad para las empresas – La importancia del Big Data no viene dada por el simple hecho de recopilar los datos, sino por el análisis y la posterior utilización qué podemos hacer de esos datos. Sin duda, el Big Data es una herramienta de gran utilidad entre las empresas y está revolucionando la forma de ver los negocios. Es un hecho que las empresas que incorporan entre sus instrumentos de trabajo el Big Data consiguen valor en los siguientes aspectos:

  • Costes: se detectan maneras más eficientes de hacer negocios e incluso se puede restructurar la forma de trabajar un departamento con el fin de aumentar su productividad.
  • Toma de decisiones más eficaz y rápida: la recopilación de datos a tiempo real nos permite ser más resolutivos. Determinar las causas del origen de fallos, problemas y defectos casi en el momento en que se están produciendo.
  • Nuevos productos y servicios: podemos saber las necesidades concretas de nuestros clientes y su nivel de satisfacción. Con toda esta información podemos crear productos y servicios que se adaptan 100% a su perfil.

¿Cómo funciona el aprendizaje adaptativo?

Los educadores se apoyan cada vez más en las herramientas de aprendizaje adaptativo y EdTech que personalizan y mejoran la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Daniele Loffreda de Ciena describe el papel fundamental que desempeña la red para hacer realidad estas nuevas y disruptivas herramientas de aprendizaje.

En sus esfuerzos por mejorar el rendimiento de los estudiantes y los índices de graduación, los docentes y administradores están utilizando cada vez más la tecnología educativa (EdTech) para ofrecer una experiencia de aprendizaje de calidad superior.

Las aplicaciones digitales como transmisión continua de video, realidad mixta, gamificación y otras herramientas de colaboración global y en línea permiten un ” aprendizaje en un entorno más allá del aula “. Sin embargo, los educadores se están dando cuenta rápidamente de que incluso con las innovaciones EdTech, el enfoque educativo tradicional y ” único para todos ” no logra resultados satisfactorios.

Las poblaciones de estudiantes son cada vez más diversas en términos de cultura, lugar de residencia, contexto económico y estilos de aprendizaje. Los docentes son cada vez más conscientes de que no todos los alumnos pueden absorber el plan de clase de la misma manera y que la enseñanza tiene que ser más personalizada para cada uno de los estudiantes.

Para proporcionar a los alumnos una experiencia de aprendizaje personalizado, y al mismo tiempo, asegurar el cumplimiento de los estándares de rendimiento del gobierno, los educadores están adoptando los sistemas de aprendizaje adaptativo. ¿Qué es el aprendizaje adaptativo? El aprendizaje adaptativo usa algoritmos informáticos de inteligencia artificial que ajustan el contenido educativo al estilo y ritmo de aprendizaje del estudiante. En función de la reacción del estudiante frente a los contenidos, los algoritmos detectan patrones y responden en tiempo real con instrucciones, revisiones e intervenciones según las necesidades y habilidades únicas de cada estudiante. Combinar plataformas de aprendizaje adaptativo con analítica predictiva y otras aplicaciones EdTech ayuda a transformar la experiencia de aprendizaje tanto para el estudiante como para el maestro.

Si bien el aprendizaje adaptativo se aleja de los métodos de enseñanza tradicionales, los educadores esperan que pronto se convierta en la nueva normalidad, donde los cursos estarán adaptados a las necesidades únicas de cada estudiante.

De acuerdo con Markets and Markets, se prevé que el tamaño del mercado de la EdTech global y el aula inteligente llegará a $181 mil millones para el año 2025, con una CAGR del 16,1%. De acuerdo con una encuesta reciente realizada por el Consorcio para Redes Escolares (Consortium of School Networks, CoSN), las tecnologías adaptativas se encuentran entre las 5 tecnologías más desplegadas en 2020:

  • Plataformas de colaboración digital
  • Herramientas para privacidad y seguridad en línea
  • Analítica y tecnologías adaptativas
  • Infraestructura de nube
  • Dispositivos móviles

El rol esencial de la red de comunicación La conectividad y disponibilidad de la red es cada vez más importante para los educadores y administradores. Si los estudiantes tienen que salir constantemente de una aplicación, si sus pantallas se congelan o si se cae la red, rápidamente se sienten frustrados, no pueden cumplir con sus tareas y se atrasan en sus cronogramas de estudio. Las interrupciones debido a la tecnología afectan el rendimiento de los docentes, generan quejas al director del distrito y desalienta el uso de las tecnologías entre los maestros luego de que tuvieron problemas al usarlas.

Las plataformas de aprendizaje adaptativo y las aplicaciones digitales de la EdTech suelen usar enorme ancho de banda y ser sensibles a la latencia. Cuando se combinan con otras demandas en la red del districto como evaluaciones en línea, videovigilancia y sistemas de información de estudiantes, pueden generar rápidamente una sobrecarga en la red.

Como los estudiantes acceden a estas aplicaciones desde los campus, desde sus casas o desde ” cualquier lugar “, la red puede sufrir una degradación de su rendimiento o una interrupción total del servicio que tiene un impacto adverso en la capacidad de los alumnos y de los maestros para acceder a ellas. La Asociación de Directores de Tecnología Educativa Estatal (State Education Technology Directors Association, SETDA) formuló las siguientes recomendaciones para el acceso a internet, la nube y la red de área amplia del distrito: Como Se Puede Trabajar En La Escuela Con Big Data Las redes de educación necesitan evolucionar Para brindar un mejor soporte a las aplicaciones de aprendizaje cada vez más digitales, las redes de educación necesitan evolucionar de varias maneras:

  • Las redes de educación todavía tienen capacidad estática y fija que requiere arduos ciclos de expansión o contracción según fluctúen las necesidades de la red.
  • Las configuraciones de la red normalmente agregan las necesidades de conectividad a internet y a la nube de cada uno de los campus a través de un centro de datos del distrito centralizado en lugar de hacerlo con una conexión directa en cada campus.
  • La gestión de red tiende a ser reactiva e involucra procesos manuales que requieren la intervención humana en cada paso.
  • Típicamente cada campus tiene dispositivos separados para conmutación, enrutamiento, firewall y optimización. Modernizar, cambiar o reparar estos dispositivos requiere una visita en persona a cada campus por parte del personal de TI del distrito o de un técnico del proveedor de servicios.
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La combinación de estos problemas hace que las redes de educación sean estáticas, inflexibles, costosas e ineficientes. Para respaldar las nuevas aplicaciones de la EdTech y del aprendizaje adaptativo, las redes de educación deben evolucionar para ser más rápidas, estar más cerca del borde y ser más inteligentes y seguras:

  • Más rápidas : tanto en términos de capacidad como en velocidad de los datos
  • Más cerca del borde : las funciones de computación basadas en la nube estarán más cerca del borde de la red
  • Más inteligentes : a través de la automatización, análisis, inteligencia artificial y capacidades de virtualización.
  • Más seguras : con tecnologías que mejoran el conocimiento del estado de la red para abordar problemas de manera proactiva antes de que ocurran

Resumiendo, las redes de educación necesitan ser más adaptativas. Adaptive Network Ciena ha liderado un nuevo enfoque de redes que se conoce como Adaptive Network TM , que combina: Infraestructura programable : elementos de red físicos y virtuales sumamente instrumentados en un entorno de múltiples dominios y múltiples proveedores que brinda telemetría de red en tiempo real Análisis e inteligencia : plataforma basada en el aprendizaje automático que utiliza telemetría de streaming para predecir proactivamente cuándo y dónde puede ocurrir un evento que impacta en el rendimiento de la aplicación Control y automatización mediante software que con inteligencia orquesta los componentes de múltiples proveedores, automatiza los procesos de red manuales y toma medidas para evitar una situación adversa en la red sin necesitar la intervención humana Servicios: se requieren servicios técnicos y profesionales de gran experiencia con metodologías probadas para ayudar a los clientes a crear, operar y mejorar sus redes continuamente, acelerando su viaje a la Adaptive Network Como Se Puede Trabajar En La Escuela Con Big Data Los beneficios de la Adaptive Network para la educación La Adaptive Network permite la automatización y control mediante software para ofrecer servicios de ” banda ancha bajo demanda ” más flexibles que hacen más fácil ampliar o reducir la capacidad de ancho de banda con rapidez, según sea necesario. El análisis predictivo permite la identificación proactiva de los causas potenciales de congestión y corte del servicio, y el control basado en software ayuda a evitarlos sin necesitar la intervención humana. La sustitución de múltiples dispositivos de red físicos por equipos en las instalaciones del cliente universales (uCPE) que alojan funciones de red virtualizadas permite la gestión y solución de problemas en forma remota, lo que reduce costos y complejidad.

Las aplicaciones de EdTech y aprendizaje adaptativo y los recursos de computación se trasladan más cerca del borde, donde se crean y consumen los contenidos, para reducir significativamente la latencia y las causas potenciales de congestión, lo que ayuda a garantizar una experiencia de alta calidad tanto para los estudiantes como para los docentes.

El aprendizaje adaptativo y las innovaciones en EdTech son el futuro de la educación. Los estudiantes y maestros tendrán la posibilidad de personalizar los cursos y módulos de aprendizaje en función de cómo los alumnos prefieren y necesitan aprender. .

¿Cuáles son los principales beneficios del Big Data?

¿Qué tipo de aprendizaje hay?

¿Qué es la educación analitica?

La analítica de aprendizaje describe el uso de datos para comprender las necesidades de los alumnos y, en consecuencia, mejorar los servicios educativos. Puede usarse para probar la efectividad de diferentes técnicas de aprendizaje, hacer seguimiento al progreso de los estudiantes e identificar áreas de mejora, y brindar a los educadores información sobre las tácticas más exitosas.

La analítica de aprendizaje utiliza tecnologías como la minería de datos, la analítica y la inteligencia artificial (AI) para mejorar la experiencia de aprendizaje y brindar un mejor apoyo a los estudiantes con enfoques basados en datos.

A través de la analítica de aprendizaje, las instituciones podrán observar una mejora en las calificaciones de los estudiantes, la retención y los porcentajes de graduación. La analítica de aprendizaje se ocupa de recopilar datos escolares y universitarios, medir la comprensión y el éxito de los estudiantes en diferentes áreas o materias, y evaluar los recursos y las estrategias de seguimiento que funcionan mejor para los educadores. La analítica puede ayudar a los educadores a comprender las áreas problemáticas de los estudiantes y las oportunidades de aprendizaje. Es un enfoque educativo basado en datos porque no todos los estudiantes tienen los mismos problemas o aprenden de la misma manera.

  1. La analítica de aprendizaje les ayuda a los educadores a individualizar sus planes para abordar esas necesidades y desafíos específicos;
  2. Muchas plataformas brindan resultados personalizados y recomendaciones para los estudiantes que pueden ayudar a los docentes a desarrollar planes de futuras lecciones, pero también brindar a los estudiantes una mejor idea de dónde enfocar sus estudios;

La analítica de aprendizaje puede emplear macrodatos recopilados por escuelas, universidades, fuentes en línea, gobiernos y otras instituciones educativas. Al minar estos enormes orígenes de datos se obtiene una gran oportunidad para mejorar los resultados educativos.

¿Qué potencial se le atribuye Learning Analytics en educación?

” data-placement=”top”>Learning analytics es una herramienta para mejorar la tasa de retención de alumnado y su desempeño formativo. – Además, la analítica del aprendizaje puede utilizarse para identificar los factores que determinan el éxito académico, y ayudar al diseño del currículo del estudiante. Finalmente, es un apoyo fiable para el diseño de estrategias y la distribución de costes, al señalar qué recursos formativos funcionan bien y cuáles no.

¿Dónde se aplica el Big Data?

Sostenibilidad e igualdad  – Según el informe Smart Cities de McKinsey, el big data puede tener importantes aplicaciones en el ámbito de la sostenibilidad, mejorando diversos indicadores de calidad de vida entre un 10% y un 30%. En este sentido, podemos mencionar las siguientes aplicaciones:

  • En el ámbito de la seguridad , puede utilizarse, entre otras muchas opciones, para la predicción de conflictos, para sistemas de alerta temprana y vigilancia, para gestión de multitudes en emergencias.
  • En el sector energético , puede aplicarse para diseñar sistemas de automatización en edificios, control de consumo o mejoras en el alumbrado público.
  • En cuanto a movilidad , nos encontramos con aplicaciones como el control de transporte público en tiempo real, señales inteligentes o servicios de transporte compartido (car sharing, bike sharing, etc.
  • En las aplicaciones en salud pública , podemos mencionar el control de la calidad del aire o la gestión de alertas sanitarias.
  • Otros ámbitos relevantes son la gestión del suministro de agua, de residuos, o de vivienda.

Por otra parte, también desde la Organización de Naciones Unidas se han destacado las aplicaciones del big data en relación con la detección de desigualdades, la evaluación del bienestar y la intervención temprana en grupos vulnerables. De este modo, el big data podría convertirse en una valiosa herramienta para alcanzar algunos de los objetivos mundiales en materia de igualdad y desarrollo sostenible.

¿Dónde se aplica la Big Data?

Muchas fuentes y tipos de datos – Con tantas fuentes, tipos de datos y estructuras complejas, la dificultad de integración de datos aumenta. Las fuentes de datos de big data son muy amplias:

  • Datos de internet y móviles.
  • Datos de Internet de las Cosas.
  • Datos sectoriales recopilados por empresas especializadas.
  • Datos experimentales.
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Y los tipos de datos también lo son:

  1. Tipos de datos no estructurados : documentos, vídeos, audios, etc.
  2. Tipos de datos semi-estructurados : software, hojas de cálculo, informes.
  3. Tipos de datos estructurados

Solo el 20% de información es estructurada y eso puede provocar muchos errores si no acometemos un proyecto de calidad de datos.

¿Qué lenguajes y herramientas se usan en Big Data?

¿Qué relación tiene Big Data con los procesos de administración de una empresa?

¿Por qué el Big Data es tan importante? – Lo que hace que Big Data sea tan útil para muchas empresas es el hecho de que proporciona respuestas a muchas preguntas que las empresas ni siquiera sabían que tenían. En otras palabras, proporciona un punto de referencia.

Con una cantidad tan grande de información, los datos pueden ser moldeados o probados de cualquier manera que la empresa considere adecuada. Al hacerlo,  las organizaciones son capaces de identificar los problemas de una forma más comprensible.

La recopilación de grandes cantidades de datos y la búsqueda de tendencias dentro de los datos permiten que las empresas se muevan mucho más rápidamente, sin problemas y de manera eficiente. También les permite eliminar las áreas problemáticas antes de que los problemas acaben con sus beneficios o su reputación. Las empresas con más éxito con Big Data consiguen valor de las siguientes formas:

  • Reducción de coste. Las grandes tecnologías de datos, como Hadoop y el análisis basado en la nube, aportan importantes ventajas en términos de costes cuando se trata de almacenar grandes cantidades de datos, además de identificar maneras más eficientes de hacer negocios.
  • Más rápido, mejor toma de decisiones. Con la velocidad de  Hadoop  y la analítica en memoria, combinada con la capacidad de analizar nuevas fuentes de datos, las empresas pueden analizar la información inmediatamente y tomar decisiones basadas en lo que han aprendido.
  • Nuevos productos y servicios. Con la capacidad de medir las necesidades de los clientes y la satisfacción a través de análisis viene el poder de dar a los clientes lo que quieren. Con la analítica de Big Data, más empresas están creando nuevos productos para satisfacer las necesidades de los clientes.

Consulta a un experto cómo implementar un proyecto de  Gobierno de Datos y garantizar el cumplimiento de las normativas Por ejemplo:

  • Turismo:   Mantener felices a los clientes es clave para la industria del turismo, pero la satisfacción del cliente puede ser difícil de medir, especialmente en el momento oportuno. Resorts y casinos, por ejemplo, sólo tienen una pequeña oportunidad de dar la vuelta a una mala experiencia de cliente. El análisis de Big data ofrece a estas empresas la capacidad de recopilar datos de los clientes, aplicar análisis e identificar inmediatamente posibles problemas antes de que sea demasiado tarde.
  • Cuidado de la salud : El Big Data aparece en grandes cantidades en la industria sanitaria. Los registros de pacientes, planes de salud, información de seguros y otros tipos de información pueden ser difíciles de manejar, pero están llenos de información clave una vez que se aplican las analíticas. Es por eso que la tecnología de análisis de datos es tan importante para el cuidado de la salud.
    • El análisis de Big Data ayuda a las organizaciones a aprovechar sus datos y utilizarlos para identificar nuevas oportunidades;
    • Eso, a su vez, conduce a movimientos de negocios más inteligentes, operaciones más eficientes, mayores ganancias y clientes más felices;

    Al analizar grandes cantidades de información – tanto estructurada como no estructurada – rápidamente, se pueden proporcionar diagnósticos u opciones de tratamiento casi de inmediato.

  • Administración:  La administración se encuentra ante un gran desafío: mantener la calidad y la productividad con unos presupuestos ajustados. Esto es particularmente problemático con lo relacionado con la justicia. La tecnología agiliza las operaciones mientras que da a la administración una visión más holística de la actividad.
  • Retail : El servicio al cliente ha evolucionado en los últimos años, ya que los compradores más inteligentes esperan que los minoristas comprendan exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan. El Big Data ayuda a los minoristas a satisfacer esas demandas. Armados con cantidades interminables de datos de programas de fidelización de clientes, hábitos de compra y otras fuentes, los minoristas no sólo tienen una comprensión profunda de sus clientes, sino que también pueden predecir tendencias, recomendar nuevos productos y aumentar la rentabilidad.
  • Empresas manufactureras:   Estas despliegan sensores en sus productos para recibir datos de telemetría. A veces esto se utiliza para ofrecer servicios de comunicaciones, seguridad y navegación. Ésta telemetría también revela patrones de uso, tasas de fracaso y otras oportunidades de mejora de productos que pueden reducir los costos de desarrollo y montaje.
  • Publicidad:  La proliferación de teléfonos inteligentes y otros dispositivos GPS ofrece a los anunciantes la oportunidad de dirigirse a los consumidores cuando están cerca de una tienda, una cafetería o un restaurante. Esto abre nuevos ingresos para los proveedores de servicios y ofrece a muchas empresas la oportunidad de conseguir nuevos prospectos.
  • Otros ejemplos del uso efectivo de Big Data  existen en las siguientes áreas:
    • Uso de  registros de logs de TI  para mejorar la resolución de problemas de TI, así como la detección de infracciones de seguridad, velocidad, eficacia y prevención de sucesos futuros.
    • Uso de la voluminosa  información histórica de un Call Center  de forma rápida, con el fin de mejorar la interacción con el cliente y aumentar su satisfacción.
    • Uso de  contenido de medios sociales  para mejorar y comprender más rápidamente el sentimiento del cliente y mejorar los productos, los servicios y la interacción con el cliente.
    • Detección y prevención de fraudes  en cualquier industria que procese transacciones financieras online, tales como compras, actividades bancarias, inversiones, seguros y atención médica.
    • Uso de información de  transacciones de mercados financieros  para evaluar más rápidamente el riesgo y tomar medidas correctivas.

¿Qué es la educación individual?

Se entiende por enseñanza individualizada la que permite que cada aprendiente trabaje para la consecución de los objetivos propuestos según su propio ritmo y posibilidades. Por lo tanto, el proceso de enseñanza corresponde a las condiciones de aprendizaje del individuo.

Es un concepto que nace en el seno del conductismo. Skinner señaló que hay que procurar que los aprendientes trabajen a su ritmo por medio de programas individualizados de aprendizaje. La enseñanza individualizada programada se desarrolló en la universidad de Harvard ( EE.

UU. ) a mediados del siglo XX y luego se expandió en programas de desarrollo e investigación en EE. UU. y Europa. En la actualidad, el continuo incremento de la capacidad de almacenamiento de datos y de textos (por ejemplo, en CD ROM) y la posibilidad de ofrecer diversos tipos de formación a través de la red internet ha estimulado la preparación de programas individualizados de enseñanza.

  1. El concepto de enseñanza individualizada no debe confundirse con el de aprendizaje autónomo o el de aprender a aprender;
  2. En estos casos, se trata de un tipo de enseñanza no directiva, en la que se entiende que son los propios aprendientes quienes asumen la responsabilidad de determinar los objetivos y metas, las secuencias de contenidos, etc;

En cambio, la enseñanza individualizada consiste en un tipo de enseñanza dirigista, donde no hay negociación posible de los objetivos de enseñanza-aprendizaje. Por otra parte, en las actuales propuestas de aprender a aprender y de desarrollo de la autonomía se fomenta el aprendizaje en cooperación, las actividades en parejas y en pequeños grupos, mientras que la enseñanza individualizada no atiende a la dimensión interpersonal, es decir, social del aprendizaje.