DATOS. Usos de los datos

Interés del análisis de datos

Además de usar de OOo Basic para la automatizar documentos y recursos de evaluación, LibreOffice y OOo Basic también nos pueden servir para el análisis de datos.

Decía una compañera en las redes (1) que "Sin datos ni análisis, la Administración no puede rendir cuentas, y las injusticias permanecen invisibles". El tema que plantea es muy complejo y tiene muchos ángulos y perspectivas, así que no me voy a meter en el, pero sí creo necesario que nos apliquemos el cuento, que también somos (además de otras cosas) Administración: el análisis de nuestra propia práctica es fundamental para su conocimiento y mejora, lo que equivale a decir "rendir cuentas". Cierto que si lo primero (analizar nuestra prácticas) es costoso, lo de rendir cuentas no termina de convencer. Pero lo cierto es que a quienes interesa todo esto, en primer lugar, es a nosotros mismos, en singular y como colectivo profesional, pero también en términos de organización, como SEO. La mejora de la práctica y la comprobación del cumplimiento de los objetivos pasan por un buen análisis de nuestra intervención profesional, individual e institucional.

Pero lo cierto es que no es esta una práctica habitual, salvo lo de obligado cumplimiento por exigencias de la Administración (2). Y aunque esta "escasez" hay que matizarla y es en cierto modo justificable, su importancia no es, por ello, menor, lo que no hace si no que acentuar los efectos negativos de sus carencias e insuficiencias, y nos obliga aun más a asumir nuestra responsabilidad.

Por lo que nos ayudan en ello, los procedimientos y recursos que proporciona el análisis de datos cobra aquí toda su importancia. Tenemos todos una idea de qué es y en qué consiste el análisis de datos, así que no me detendré en explicaciones que desbordan los objetivos de este blog; pero no tengo tan claro que sepamos cómo sacar partido de los recursos que están a nuestro alcance, que son muchos y de diverso tipo. Empezando por esos que tenemos a mano por emplearlos a diario; esos mismos, sí, también en este campo nos pueden prestar un buen servicio. Me refiero, sin ir más lejos, a lo que podemos aprovechar de las hojas de cálculo (Calc, por ejemplo). No son los únicos recursos, pero sí los que tenemos más a mano. Y es evidente que no los estamos aprovechando; y síntoma de ello es el poco uso que hacemos de ellas profesionalmente, más del que parece, pero mucho menos de lo que debiéramos y de forma más limitada que las posibilidades que ofrecen.

Y si el uso de este servicios (Calc, como ejemplo) deja bastante que desear, no digamos nada de la implementación de lenguajes de programación: simplemente nula; y no exagero.

Personalmente no me apunto a esta lista de no-usuarios de..., ya que profesionalmente he emepleado con frecuencia hojas de cálculo como soporte para crear sistemas de recogida de datos y análisis de resultados de las pruebas de evaluación, pero sí es cierto que el análisis de datos también ha brillado prácticamente por su ausencia, incluso en este blog. Pero sólo hasta este momento, que ya va siendo hora de que nos adentremos por este camino.

Son varios los ámbitos y tareas en las que el análisis de datos nos puede ayudar, empezando por el de nuestras actuaciones a lo largo del curso; esto es, como recurso para la elaboración de la Memoria final; pero no sólo.

Otro campo en el que me parece conveniente aplicar el análisis de datos es en la evaluación psicopedagógica como procedimiento y como análisis de los resultados obtenidos; aunque no me refiero al análisis de los resultados individuales (para eso ya tenemos los docap de las pruebas), sino al análisis de los resultados como objeto de estudio, del cual algo dijimos cuando planteé implementar en el soporte-modelo la creación de una base de datos. Este análisis está justificado por la necesidad que tenemos de conocer cómo se comportan los test que aplicamos en la población a la que los aplicamos. De este análisis se pueden desprender consideraciones y opciones de trabajo de gran interés. Y si además nos planteamos desarrollar un proceso de evaluación centrado en el aula y referenciado a los resultados del aula; y, más aun, si creamos nuestras propias pruebas y queremos saber cómo funcionan en la práctica; desarrollar este tipo de análisis, en ambos casos es simplemente imprescindible.

Para resumir lo anterior:

• Dicho queda que el análisis de datos tiene tanto recorrido como limitado es el realizado... y mucho más.
• Al menos en dos campos me parece necesario el análisis de datos en nuestro ámbito: el análisis de las actuaciones y el de los procesos de evaluación.
• Aunque disponemos de muchos recursos (y enfoques), podemos partir de las herramientas que ya conocemos: Calc y OOo Basic, pero conviene no limitarse a ellas: Python nos ofrece posibilidades y enfoques de trabajo que no están disponibles en OOo Basic.

Por y para todo ello trabajaré en esta sección en tres contenidos:

• el cálculo de los estadísticos necesarios para el análisis de datos, empezando por los propios de la estadística descriptiva.
• la creación y manejo de colecciones de datos, concretamente de tablas de datos o data frames.
• la representación gráfica de los datos o creación de gráficas estadísticas.

A cada uno de estos contenidos dedicaré una subsección, tratando en cada una de ellas las opciones basadas en Libre Office y OOo Basic y tabmién en Pyhton. En todo ello primará un enfoque práctico y utilitario.

Notas:
¹ Ana Murcia Asensio. Facebook (publicación de 12/12/2024)
² Estoy pensando en el documento prescriptivo Memoria de fin de curso que se elabora a finalizar cada curso académico.