El trabajo del pedagogo en tiempos de algoritmos y big data
Federico Ferrero 17 mayo, 2019

Entrevista a Federico Ferrero


A partir de su trabajo como investigador en el campo de la Tecnología Educativa, desde una perspectiva sociocultural, Federico Ferrero comenzó a preguntarse por la construcción de sistemas informáticos destinados a la evaluación de docentes y estudiantes.

De ahí, su interés no solo por comprender los resultados arrojados por los algoritmos que procesan gran cantidad de datos educativos, sino también por participar, desde los saberes que aportan las Ciencias de la Educación, en discusiones con diferentes especialistas provenientes de otros campos como la programación, la estadística, etc.  Entre muchos otros, uno de los tópicos que convoca frecuentes intercambios es el reconocimiento de diferentes tipos de sesgos y sus correspondientes consecuencias en las prácticas sociales de los agentes que estos sistemas de evaluación involucran.

Entrevista realizada en el Instituto Superior de Estudios Pedagógicos (ISEP).

Área de Producción de Contenidos Audiovisuales. ISEP.

Córdoba, abril de 2019.


¿Por qué estudiar big data en educación?

Big data (macrodatos) hace referencia a la gran cantidad de datos que hoy están disponibles a partir del uso de entornos virtuales. A ello, se suma la capacidad técnica que hoy se tiene para llevar adelante el procesamiento de una enorme cantidad de información que proviene de fuentes muy diversas.

Cuando hacemos uso de entornos virtuales, motivados por diferentes razones –ya sean particulares o institucionales–, vamos dejando huellas que no son otra cosa que sellos que revelan el flujo y la acumulación de información. Como los sedimentos de las capas geológicas, esta información está disponible para ser procesada por técnicas de inteligencia artificial o de minería de datos, lo que permite el desarrollo de ciertos sistemas de cálculo o algoritmos cuyo fin es promover una forma definida para la toma de decisiones. La importancia de esta cuestión se puede ponderar cuando se considera la penetración que estos algoritmos empiezan a tener en campos muy diversos de nuestras sociedades como el de los negocios, el de la salud o el de la gestión de los sistemas penitenciarios. Por supuesto que esto también ocurre en lo que aquí nos convoca y que está vinculado a la educación. Por ser toda esta materia una forma de valoración, resulta claro que aquello que se está poniendo sobre la mesa es una categoría clásica de la pedagogía: la evaluación. Es por ello que comienzan a aparecer una serie de reflexiones en torno a estos sistemas de procesamiento de datos y sus significados para la enseñanza y los aprendizajes. Por ejemplo, tenemos sistemas de evaluación de la “productividad” docente, del aprendizaje de los estudiantes, de la consideración y la recomendación de clases para los alumnos y de las razones para actuar sobre ellos. Lo que resume todo lo planteado, y lo que debemos sopesar en lo referente al uso de macrodatos, es la controvertida idea referida a la posibilidad de que en la educación se pueda dar una predicción de carácter determinista, reduciendo todo el arte a una cuestión técnica. Por ello, la apuesta desde lo pedagógico es tratar de pensar de forma crítica el sentido de estos sistemas algorítmicos que, insistimos, son modos de evaluación. Para este ejercicio de reflexión es necesario aglutinar a programadores, estadísticos y educadores.


Haciendo clic en cada imagen de video podrá visualizar diferentes fragmentos de la entrevista.


Lic. en Ciencias de la Educación (UNC).
Lic. en Psicología (UNC).
Dr. en Ciencias de la Educación (UNC).
Integrante de Centro de Investigaciones de la Facultad de Filosofía y Humanidades (CIFFyH-UNC).
Actualmente se encuentra cursando el Master en Social Data Analytics and Research en la University of Texas at Dallas.