Cómo usar analíticas de aprendizaje e IA para personalizar la educación en España, con ejemplos prácticos, riesgos a evitar y pasos claros para tu centro.
Analíticas de aprendizaje e IA: del dato al aula española
En los últimos cinco años, las analíticas de aprendizaje se han colado en casi todas las plataformas educativas que usamos en España: desde Moodle o Classroom hasta las herramientas de IA generativa y los libros digitales. Cada clic, cada tarea enviada, cada foro leído deja rastro. El problema no es la falta de datos; el problema es que la mayoría de los centros no saben qué hacer con ellos.
Aquí entra en juego algo clave para cualquier docente en 2024–2025: aprender a leer, interpretar y usar esos datos para personalizar el aprendizaje. No es un lujo tecnológico, es una competencia profesional tan importante como diseñar una rúbrica o coordinar un proyecto interdisciplinar.
Dentro de la serie «IA en la Educación Española: Aprendizaje Personalizado», este artículo se apoya en la experiencia del nuevo MOOC “Analíticas de Aprendizaje y Ciencia de Datos en Educación” de INTEF y Conecta13 para ir un paso más allá: ver cómo los datos y la IA pueden servir para tomar mejores decisiones pedagógicas, sin perder de vista la ética ni la realidad de los centros.
Qué son las analíticas de aprendizaje y por qué importan
La idea central es sencilla: las analíticas de aprendizaje son el uso de datos del proceso educativo para mejorar la enseñanza y personalizar el aprendizaje. No es solo sacar informes bonitos; es conectar evidencias con decisiones.
En la práctica, las analíticas de aprendizaje permiten:
- Detectar alumnado en riesgo de suspender o abandonar antes de que ocurra.
- Ver qué actividades generan más participación y cuáles pasan desapercibidas.
- Ajustar el ritmo y la dificultad de las tareas según la respuesta real de cada grupo.
- Evaluar con datos si una innovación (ABP, flipped classroom, uso de IA, etc.) está funcionando.
En España, donde la presión por atender a la diversidad y personalizar es enorme, las analíticas de aprendizaje son el eslabón que faltaba entre el discurso y la práctica diaria. Y encajan de lleno con el uso responsable de IA en educación: los algoritmos solo tienen sentido si el profesorado entiende qué miden, cómo lo miden y qué consecuencias tiene usar esos resultados.
La IA educativa sin cultura de datos en el claustro se convierte en una caja negra peligrosa.
Del MOOC a tu aula: qué competencias necesita hoy el profesorado
El MOOC de INTEF sobre Analíticas de Aprendizaje y Ciencia de Datos en Educación está estructurado en cinco unidades, pero más allá de su índice, marca un mapa bastante claro de las competencias que un docente o equipo directivo debería trabajar si quiere usar bien los datos.
1. Entender la ciencia de datos educativa
Primero, hay que perder el miedo a la palabra “datos”. No hace falta ser estadístico para:
- Diferenciar entre dato, información e interpretación.
- Saber qué tipos de datos genera tu centro o tu plataforma (cuantitativos, cualitativos, trazas de interacción, resultados académicos, asistencia, etc.).
- Comprender qué es un indicador y qué sesgos puede tener.
Un ejemplo muy real: un panel que muestra “tiempo de conexión” puede llevar a conclusiones erróneas si no se combina con la calidad de las tareas entregadas o la participación en foros. Estar más tiempo conectado no siempre significa aprender más.
2. Identificar fuentes de datos educativas
En un centro típico de Secundaria o FP, las fuentes de datos ya están ahí:
- El LMS (Moodle, EVAGD, Classroom, Teams…)
- Libros digitales y plataformas editoriales
- Aplicaciones de evaluación y rúbricas
- Herramientas de IA usadas por el alumnado (desde chatbots hasta generadores de código)
- Registros de asistencia y calificaciones
Lo que propone este enfoque (y trabaja el MOOC) es pasar de usar cada herramienta como un silo a construir una mirada integrada del aprendizaje. No se trata de tener más informes, sino de seleccionar qué indicadores aportan valor a tus decisiones pedagógicas.
3. Comprender la tecnología que hay detrás
Aquí es donde la IA entra de lleno. Muchos sistemas de aprendizaje adaptativo o recomendadores de contenidos usan:
- Modelos de predicción de rendimiento
- Detección de patrones de abandono
- Recomendación personalizada de recursos
Si el profesorado no entiende mínimamente cómo funcionan estos modelos, acaba aceptando sus sugerencias sin criterio. La idea no es que el docente programe modelos de IA, sino que pueda hacerse preguntas como:
- ¿En qué datos se basa esta predicción?
- ¿Puede estar penalizando al alumnado que entra tarde pero aprende rápido?
- ¿Qué margen tengo para corregir o ajustar estas recomendaciones?
4. Aplicar las analíticas a la práctica diaria
El punto clave es este: si los datos no cambian tu diseño didáctico, solo estás coleccionando gráficos.
Algunas aplicaciones muy concretas para el aula española:
- Rediseñar una secuencia didáctica al ver que la mitad de la clase se queda atascada en la misma actividad.
- Decidir qué grupo necesita refuerzo presencial y cuál puede avanzar más autónomamente gracias a recursos adaptativos.
- Ajustar la carga de tareas en Bachillerato al detectar picos de estrés y bajadas de rendimiento ligadas a ciertos periodos.
- Coordinar departamentos usando evidencias, no solo impresiones (“Tenemos más abandono en ciclos formativos de esta familia profesional, ¿qué está pasando en 1.º?”).
5. Trabajar la ética y la privacidad desde el minuto uno
En el MOOC se reserva una unidad final a los desafíos éticos y de privacidad, y es clave no dejarlo para el final en la vida real.
Cualquier proyecto de analíticas de aprendizaje e IA en un centro debe responder con claridad a:
- Qué datos se recogen.
- Para qué se usan.
- Quién tiene acceso y durante cuánto tiempo.
- Cómo se explican esos usos a familias y alumnado en un lenguaje comprensible.
Mi postura es clara: sin transparencia y participación, la analítica de aprendizaje genera desconfianza. Y con razón.
IA y aprendizaje personalizado: cómo encajan las analíticas
La serie en la que se enmarca este post habla de IA y aprendizaje personalizado en la educación española. Las analíticas de aprendizaje son el puente que conecta ambas cosas.
Personalizar no es etiquetar, es ajustar
Un error habitual cuando se habla de personalización es confundirla con clasificar al alumnado: “esto es de alto rendimiento, esto es de bajo rendimiento, esto es de riesgo”. Esa mirada simplifica demasiado y perpetúa desigualdades.
La buena analítica de aprendizaje, apoyada en IA, debería servir para:
- Ajustar el tiempo, el tipo de actividad y el nivel de apoyo que cada estudiante necesita.
- Variar las propuestas (proyectos, retos, simulaciones, práctica guiada) en función de cómo responde el grupo.
- Ofrecer andamiajes automáticos (pistas, ejemplos, recapitulaciones) sin sustituir la relación pedagógica.
Por ejemplo, una plataforma puede detectar que un alumno falla repetidamente en un tipo concreto de problema matemático y sugerir ejercicios intermedios. Pero la decisión de si ese alumno necesita una tutoría individual, un cambio de enfoque o un trabajo cooperativo la sigue tomando el docente.
Ejemplo práctico: un ciclo de mejora con datos
Piensa en un departamento de Lengua de un IES:
- Diseñan una secuencia de lecturas y producciones escritas integrada en la plataforma del centro.
- Activan las analíticas básicas: tiempo de lectura, entregas, revisiones, participación en foros.
- Tras dos semanas, detectan que el 40% del alumnado lee solo los primeros párrafos de los textos largos.
- El equipo introduce cambios: fragmentan textos, añaden audio, incorporan preguntas de comprensión intercaladas.
- Vuelven a mirar los datos: aumenta el tiempo de lectura sostenida y suben ligeramente las calificaciones en la parte de comprensión.
Aquí la IA puede ayudar con resúmenes automáticos, generación de preguntas o sugerencia de recursos de apoyo. Pero lo decisivo es esta cultura de observar–ajustar–observar que caracteriza a los centros que realmente saben usar analíticas de aprendizaje.
Riesgos y malas prácticas que deberíamos evitar
No todo en analíticas de aprendizaje e IA es positivo. También hay riesgos claros que en España conviene tomar muy en serio.
1. Convertir los datos en una herramienta de control
Si el foco está solo en vigilar (“quién se conecta, a qué hora, cuánto tiempo”), el mensaje al alumnado es de desconfianza. Y al profesorado, también.
Los datos deben usarse para acompañar y mejorar, no para generar rankings constantes ni para culpabilizar a quien no encaja en el patrón.
2. Fetichismo de los dashboards
Muchos centros se quedan hipnotizados con paneles visuales espectaculares que, en realidad, no cambian ninguna decisión pedagógica. Una pregunta útil que me hago siempre es:
¿Qué decisión concreta puedo tomar gracias a este dato que antes no podía tomar?
Si la respuesta es “ninguna”, ese indicador sobra.
3. Ignorar el contexto social del alumnado
Las analíticas y la IA no pueden explicar por sí solas fenómenos como el abandono temprano, la precariedad o la brecha digital. Si un alumno se conecta poco, igual el problema no está en su motivación, sino en la falta de dispositivo propio o de conectividad en casa.
Los datos sin contexto pueden reforzar estereotipos y penalizar aún más a quien ya parte en desventaja.
Cómo empezar en tu centro: pasos realistas para 2025
No hace falta montar un gran proyecto europeo para introducir las analíticas de aprendizaje en tu centro con sentido. Un plan razonable para este curso podría ser:
-
Formación básica del claustro
Al menos un grupo motor (equipo directivo, coordinación TIC, responsables de IA) debería formarse en profundidad. Un MOOC como el de INTEF y Conecta13 es una buena puerta de entrada. -
Elegir una única plataforma y dos o tres indicadores clave
Por ejemplo, en tu LMS:- tasa de entrega de tareas
- participación en foros
- progreso en una secuencia concreta
-
Definir una pregunta pedagógica clara
No empecéis por “vamos a usar los datos”, sino por algo tipo:- “¿Podemos reducir el número de suspensos en 1.º de ESO con apoyo personalizado?”
- “¿En qué punto de la secuencia se pierde más alumnado y cómo podemos rediseñarla?”
-
Tomar una decisión a partir de los datos
Modificad actividades, agrupamientos, tiempos, comunicaciones con familias… y volved a mirar los indicadores tras unas semanas. -
Documentar y compartir lo aprendido
La cultura de datos en un centro crece cuando el profesorado ve casos reales, con errores, aciertos y mejoras concretas.
Hacia una cultura de datos e IA al servicio del aprendizaje
La IA en la educación española solo tendrá sentido si se apoya en una cultura profesional sólida en torno a las analíticas de aprendizaje. No se trata de delegar en algoritmos, sino de reforzar el criterio pedagógico con mejores evidencias.
El trabajo que están impulsando iniciativas como el MOOC de INTEF y Conecta13 apunta justo en esa dirección: formar a docentes que entienden los datos, cuestionan los modelos de IA cuando hace falta y usan las analíticas para personalizar sin etiquetar, para acompañar sin vigilar, para innovar con los pies en el suelo.
Si estás pensando cómo dar el siguiente paso en tu centro, mi recomendación es clara: empieza pequeño, pero empieza ya. El momento de aprender a trabajar con analíticas de aprendizaje y ciencia de datos en educación no es dentro de cinco años; es este curso.