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Evaluación de pares

Coursera está utilizando métodos de evaluación de pares (?) para que los estudiantes reciban retroalimentación de su trabajo (y de paso una calificación). Retroalimentación, subrayo, de pares, es decir de otros estudiantes en las mismas condiciones. En el curso de Análisis de Datos la evaluación de los proyectos fue un completo desastre debido a esta metodología experimental. No creo que haya muchos cursos introductorios en los cuales un sistema de evaluación de pares tenga sentido. Tal vez, y solo tal vez, en talleres de escritura. (En cursos básicos de matemática sería impensable: el principal problema de la mayoría de los estudiantes de cursos de matemática, en mi experiencia, es que no saben diferenciar una solución correcta de uno incorrecta (por eso se equivocan y no lo notan).) La variedad de preparación de los estudiantes de los cursos masivos en línea sólo empeora el resultado. La evaluación de pares tiene sentido a nivel de especialistas experimentados, no de principiantes. En el foro del curso hay varios defensores de este tipo de evaluación. Dicen que evaluar los trabajos ajenos permite explorar otras perspectivas para afrontar los mismos problemas (y así aprenden más). No dudo que haya quien le saque provecho al ejercicio pero estoy seguro de que, si ese es el propósito, se podría hacer de otra forma, sin que constituya la única respuesta que reciba el estudiante en relación a su trabajo.

Datos

Ayer terminé mis deberes para el curso de análisis de datos de Coursera. Me dejó insatisfecho. Sirvió, eso sí, como una introducción rápida a R. El contenido fue mal elegido, la improvisación reinó y el nivel de la exposición no era el mejor. Creo que el profesor no logró adecuar su estilo de enseñanza al formato. Pese a advertir varias veces sobre el riesgo de desconocer la matemática subyacente (en un diagrama llamó a esa aproximación “la zona peligrosa”), el curso se limitó a ofrecer recetas escuetas de algunas de las técnicas elementales disponibles sin mayor justificación matemática. Además, como los dos proyectos del curso debían ser evaluados por otros estudiantes, el énfasis del formulario de evaluación fue la forma de los reportes en lugar de la sustancia (lo que reforzaba la idea de que no se esperaba más que aplicar funciones mecánicamente). No lo más recomendable para un curso tan técnico. Tal vez el sistema de evaluación del curso de machine learning, basado en verificación automática del código que requerían los ejercicios, habría sido más adecuado al contenido (pretendido) de este curso. Me quedan dudas serias sobre la capacidad de esos cursos masivos en línea para ofrecer más que sobrevuelos superficiales cuando el material supera cierto nivel no muy alto de complejidad.

Este libro de Cosma Shalizi (pdf) parece una introducción mucho más apropiada al tema, o al menos más cercana al tipo de curso que me hubiera gustado tomar.

Dilemas de la ciberenseñanza

La columna de hoy va sobre los cursos abiertos masivos en línea. Es una idea viejísima que ha sido revitalizada por los adelantos recientes en infraestructura de comunicaciones. Por curiosidad he asistido a un par de cursos en ese formato. Ahora mismo tomo el curso de análisis de datos en Coursera y recién me registré para el curso de aprendizaje creativo que ofrece el MediaLab de MIT. Los que he tomado me gustan porque sirven de guía para avanzar en el estudio de un tema (usualmente técnico), pero al tiempo no me gustan porque los encuentro monstruosamente superficiales y simplistas en sus explicaciones para justificar los métodos que explican (la matemática complacientemente vaga me incomoda). La audiencia amplia obliga a sostener la clase en un nivel más bien bajo para mi gusto. Esto es algo que he sentido cuando dicto cursos con más de cincuenta estudiantes. Es muy difícil apuntar al nivel correcto cuando la interacción personal con los estudiantes es tan limitada. En cursos de más de cien personas los estudiantes están por su cuenta. La diferencia entre estos con un curso en línea, por ende, es insignificante. Y creo que con práctica la metodología se puede mejorar. Me encantaría hacer el experimento de dictar uno.

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