La frustración como herramienta docente - reflexión tras una clase de datos para alumnos de UX
A lo largo del año académico imparto muchas clases en diferentes instituciones: universidades, escuelas de negocio, escuelas de emprendimiento, asociaciones, ... me encanta enseñar, me encanta aprender y me encanta destilar lo que aprendo.
Hace unos meses tuve la oportunidad de impartir varias sesiones relacionadas con análisis de datos en el máster de UX de Talent Garden, gracias a la generosa invitación de mi ex-alumno Alberto Vera, uno de los organizadores del máster. En esas sesiones vimos desde una introducción no técnica a la Inteligencia Artificial, hasta el uso de los RCTs (Randomized Controlled Trials) en el análisis de experimentos, algo crítico para saber si estamos implementando adecuadamente una cultura de experimentación basada en hipótesis.
La reflexión, y la razón por la que escribo este post, es que mientras estaba preparando el curso, tenía claro que una sesión completa tenía que dedicarse a que los alumnos trabajasen en un caso lo más realista posible. Mi primera idea fue hacer un pequeño taller introductorio de R (el lenguaje declarativo más utilizado para manejo de datos). Sin duda esto les hubiese servido para entender un poco cómo se trabaja con datos. Hubiésemos entendido los rudimentos de R, cómo cargar ficheros, cómo hacer operaciones básicas con matrices, etc.
Sin embargo, ¿cuál es la utilidad de esto en un máster de UX? Esa introducción la pueden realizar, cuando quieran, a través de la multitud de cursos gratuitos vía internet. Y seguramente mejor impartidos que lo que yo hubiese podido conseguir en esas horas.
Tras mucha reflexión, y también con muchas dudas, decidí que el mejor enfoque posible era hacerles sudar y plantearles un caso real de diseño basado en datos, donde tuviesen que pegarse con un fichero real realizado en R para la realización de un análisis de datos procedentes de una prueba A/B (donde cada usuario ve una de las varias opciones posibles de un elemento de contenido, como puede ser una página web, un texto, una imagen, etc. para comparar cuál de estos funciona mejor en base a un objetivo predeterminado).
El reto era muy complejo. Aunque simplificado con respecto al fichero utilizado en un proyecto real, el fichero R no era sencillo:
- simulación de un fichero de datos A/B donde cada columna tiene diferentes distribuciones,
- utilización de dataframes para almacenar la información,
- análisis preliminar con ratios de conversión mediante medias y medianas,
- utilización de regresión logística y pruebas Chi Cuadrado para el análisis de la RCT (la prueba A/B)...
Ahora es cuando me tocaría decir que soy un crack porque el resultado fue perfecto y todos los alumnos hicieron virguerías. La realidad es que los alumnos hicieron un gran trabajo, pero lo pasaron mal y prácticamente todos tuvieron una travesía por el desierto de más de dos horas de las ocho totales en la que hubo mucha frustración y mucho bloqueo. Hubo frases como "dame un ejemplo para saber cómo empezar" que, tras mi negativa consciente, provocó incluso alguna indignación.
Pero era lo que buscaba. Necesitaba provocar, hasta cierto punto, una especie de catarsis en la que los alumnos entendiesen que el mundo real es enfrentarse a desafíos que no esperas y para los que no estamos preparados. Que la ambigüedad es nuestro día a día. Que los clientes no saben exactamente lo que quieren, que no siempre van a ser de gran ayuda y que es labor del diseñador extraer (sin milagros, pero sin excusas) el diamante de sus ideas inconclusas. Y lo cierto es que, sudando y bregando, todos los alumnos llegaron a plantear soluciones interesantes y de calidad a mi desafío.
Aunque estoy seguro de que no seré el profesor del año para ellos, creo que mi reflexión y posterior decisión, aunque mejorable un 1000%, iba por el camino correcto. Y, si me dejan, seguiré avanzando por esa línea.
Photo by Sebastian Herrmann on Unsplash
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