Alfabetización de datos en el contexto educativo latinoamericano: progresión, retos y limitaciones
Actualmente vivimos una realidad de cambios acelerados debido a la digitalización de procesos, la hiperconexión y la generación masiva de información. Para convivir exitosamente en ella, más que conocimientos específicos, los ciudadanos requieren competencias esenciales para navegar en un océano de datos omnipresentes en lo personal y profesional.
Dentro de las macro-competencias del siglo XXI para la ciudadanía contemporánea, la UNESCO destaca la interacción de cuatro categorías de alfabetización: digital, informacional, estadística y de datos. Todas ellas, fundamentadas en el pensamiento crítico y la búsqueda de significados sobre fenómenos circundantes, constituyen herramientas clave para enfrentar la desinformación provocada por la manipulación de la información, que exige cuestionar su procedencia, buscar objetividad y tomar decisiones fundamentadas. Estas destrezas no son aisladas; se desarrollan transversalmente durante el proceso educativo y se consolidan en el ámbito profesional.
De la alfabetización estadística a la alfabetización de datos
Entendidas como un continuo multidimensional, la alfabetización digital es la capacidad de usar tecnologías e infraestructuras; esta evoluciona hacia la alfabetización informacional, definida por la UNESCO como la facultad de buscar, evaluar críticamente y producir contenidos éticamente. En la intersección de la informática y el razonamiento analítico se ubican la alfabetización estadística, centrada en comprender conceptos estocásticos, probabilidad y resúmenes cuantitativos, y la alfabetización de datos, que abarca la arquitectura completa del flujo de información: manipulación de bases de datos, limpieza, estructuración, almacenamiento y tratamiento computacional previos al modelado matemático.
Sobre la alfabetización estadística, en Latinoamérica se ha avanzado mediante su inclusión en los currículos oficiales desde los primeros niveles educativos, enfatizando la interpretación y el cuestionamiento de información contextualizada para formar consumidores críticos de datos mediáticos o públicos. Esta perspectiva se sustenta en la aplicación de técnicas analíticas y gráficas, la interpretación de la variabilidad y la consideración de la incertidumbre inherente a los fenómenos reales.
Con el desarrollo explosivo de las TIC y la irrupción de la inteligencia artificial, la alfabetización de datos se erige no solo como una extensión de la estadística, sino como un prerrequisito que se nutre de las demás competencias y resulta vital para ejercerlas. D’Ignazio y Bhargava (2016), la definen como la capacidad para leer, trabajar, analizar, organizar y argumentar con conjuntos de datos —estructurados y no estructurados— para extraer conocimiento significativo y fundamentar decisiones. En el plano escolar, implica una manipulación directa: limpieza de bases de datos, estructuración y visualización cualitativa previa al modelado estadístico formal.
Esta competencia multidimensional comprende: una dimensión conceptual (conocimientos teóricos sobre datos y principios estadísticos); habilidades procedimentales y de investigación (recolección, ordenación, depuración, visualización y comunicación); pensamiento crítico (identificar sesgos, cuestionar supuestos y ponderar limitaciones); y una dimensión ética transversal (uso responsable, respeto a la privacidad, y conciencia sobre las consecuencias sociales del manejo inadecuado) (Cui et al., 2023).
Desarrollar sistemáticamente esta competencia es un compromiso educativo ineludible. Su introducción en el aula matemática reconfigura este espacio al incorporar enfoques que trascienden la transmisión abstracta, activando estrategias interdisciplinarias como el Aprendizaje Basado en Proyectos y el trabajo experimental con datos crudos generados por los estudiantes o extraídos de bases cívicas. Al enfrentar problemas reales, el estudiante no solo aplica técnicas estadísticas; tiene que lidiar con la incertidumbre desde el origen del dato, evaluar la representatividad muestral, depurar datos faltantes o inconsistentes, elegir estructuras de almacenamiento y usar herramientas tecnológicas para explorar patrones visuales antes de validar modelos formales. Así, el pensamiento estadístico se transforma en una competencia funcional que fomenta el juicio crítico y la autonomía cognitiva.
Limitaciones y retos en Latinoamérica
Consolidar la alfabetización de datos como estrategia transversal en el tejido escolar latinoamericano enfrenta barreras estructurales e institucionales. Ortega Ibarra (2026) muestra que las brechas de infraestructura digital representan apenas la superficie del problema. La verdadera exclusión radica en la “desigualdad en la toma de decisiones educativas”: la distribución inequitativa de capacidades ciudadanas para transformar flujos masivos de datos en juicios autónomos y acciones cívicas críticas.
La literatura académica identifica cuatro retos clave en la región:
Parcelación curricular y rigidez disciplinar: Los sistemas escolares operan bajo estructuras atomizadas donde los datos se confinan al bloque estocástico de Matemáticas, perdiendo su naturaleza transversal. El reto es rediseñar currículos que permeen las ciencias sociales, las humanidades y la ética, comprendiendo el impacto sociopolítico y cultural del dato.
Brechas en la formación docente: Los docentes manifiestan ansiedad tecnológica, poca disposición para transformar su praxis y suelen carecer de preparación didáctica para guiar la curación, limpieza e interpretación crítica de datos crudos, manteniendo el cálculo estadístico tradicional.
Deficiencias en los ecosistemas de datos: Implementar pedagogías basadas en datos reales exige infraestructuras informacionales abiertas y de calidad. Sin embargo, evaluaciones en países latinoamericanos evidencian que los repositorios educativos macroestructurales presentan fallas de accesibilidad y reutilización que limitan su uso didáctico.
Exclusión cognitiva y plataformas comerciales: Existe el riesgo de profundizar desigualdades sociales mediante la adopción acrítica de plataformas comerciales que estructuran el uso del dato bajo lógicas externas al contexto latinoamericano.
En resumen, una alfabetización de datos auténtica en la región requiere fortalecer la formación docente, impulsar cambios curriculares que fomenten la cultura del dato mediante pedagogías contextualizadas, inclusivas e interculturales, y capacitar a los estudiantes para que dejen de ser consumidores pasivos de interfaces digitales y actúen críticamente en la toma de decisiones informadas sobre su entorno sociocomunitario.
Referencias
Cui, Y., Chen, F., Lutsyk, A., Leighton, J. P., y Cutumisu, M. (2023). Evaluaciones de alfabetización de datos: una revisión sistemática de la literatura. Evaluación en Educación: Principios, Política y Práctica, 30(1), 76-96. DOI: 10.1080/0969594X.2023.2182737
D’Ignazio, C., y Bhargava, R. (2016). DataBasic: Design principles, tools and activities for data literacy learners. The Journal of Community Informatics, 12(3), 83–107. DOI: 10.15353/joci.v12i3.3280
Ortega Ibarra, E. (2026). Educar para decidir: alfabetización de datos, ciudadanía digital y desigualdad educativa en América Latina. Warisata – Revista De Educación, 8(23), 1–19. https://doi.org/10.33996/warisata.v8i23.2
UNESCO. (2021). Ciudadanía alfabetizada en medios e información: pensar críticamente, hacer clic sabiamente. Organización de las Naciones Unidas para la Educación, la Ciencia y la Cultura. UNESCO.org
Nelly León
