Page 49 - Revista 2018 ultima

Revista de la Facultad de Ingeniería, Año 5, Número 1

Una aplicación de este arquetipo podría ser, por ejemplo, el análisis horizontal de
big data aplicado a los dos casos de estudio presentados (asistencia médica y
analítica del aprendizaje) con el objetivo de generar conocimiento en ambos
sentidos.

A tales efectos, se puede implementar una plataforma que consistiría en el cruce de
datos provenientes del Ministerio de Salud Pública relativos a enfermedades
estacionales (gripes y resfríos, por ejemplo) y datos provenientes del Ministerio de
Educación y Cultura donde se haya detectado, por ejemplo, que la red es poco
empleada en determinadas localidades. De este modo, en un sentido, el sistema
podría alertar a las autoridades de Salud Pública de posibles gripes ya sea por medio
del control de las inasistencias (actualmente existe la libreta digital on line para que
los docentes puedan ingresar las faltas de los alumnos en educación media) o
inferida a través de algún programa multimodal de analítica del aprendizaje (por
ejemplo, procesamiento automático de imágenes de las clases donde se observe
que varios estudiantes utilizan pañuelos para los resfríos).
Recíprocamente, datos originados de los prestadores de salud acerca de un
incremento en el consumo de medicamentos para alguna enfermedad de estación,
por parte de la población en general, pueden ser usados por las autoridades
educativas para prevenir que los estudiantes tomen las previsiones necesarias para
evitar contraer la enfermedad, reduciéndose las ausencias a los centros educativos.

Conclusiones.

Respecto al futuro de big data, como se estableció en la sección 5, las posibilidades
de mejorar el conocimiento para apoyar la toma de decisiones se potencian si los
datos que se disponen se expanden horizontalmente (agregando nuevas fuentes de
datos). En base a esta idea, se puede afirmar que en poco tiempo se deberá abordar
nuevos paradigmas computacionales que podemos llamar "Big Data Horizontal"
(Horizontal Big Data) el cual abrirá nuevas direcciones de investigación que se
sumarán a las aún no exhaustivamente estudiado campo al cual podemos llamarlo
big data tradicional.

Bibliografía

[1] https://www.biomedcentral.com/track/pdf/10.1186/2047-2501-2-3? site=
hissjournal.biomedcentral.com

[2] Dawson, S. (2006b). A study of the relationship between student communication
interaction and sense of community. The Internet and Higher Education, 9(3),
153-162.
[3] Society for Learning Analytics Research (SoLAR) https://solaresearch.org. Fecha
de última visita: 12 de Julio de 2018.
[4] Saredo, J.F.R.; Motz, R.: Application of clustering techniques on data generated
by an Online Educational Network. In: Anais dos Workshops do Congresso
Brasileiro de Informática na Educacao 2017, vol. 6, pp. 714.

49