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La Dirección de Tecnología y Transferencia SEAD de UCASAL X, a través de un proyecto en curso se plantea estudiar la problemática, y haciendo uso de la Inteligencia Artificial diagnosticar y predecir el abandono. Es un trabajo en conjunto de las áreas de Mentoría y el Laboratorio de Innovación en Educación (INNOVALAB).
Uno de los problemas cruciales a los que se enfrenta la educación universitaria es la deserción, por tal motivo, aumentar la permanencia del alumno es uno de los objetivos a largo plazo de la universidad. “La deserción se produce en general en los primeros años de la vida universitaria, más allá de las razones por las cual se produzca, es un hecho concreto”, comentó Carlos Gerardo Said, Director de Tecnología y Transferencia de UCASAL X, Educación Digital.
UCASAL, a través de la Dirección de Tecnología y Transferencia de UCASAL X, busca mitigar tal problemática, trabajando en conjunto con sus áreas de Mentoría y el Laboratorio de Innovación en Educación (INNOVALAB). “Se trata de un proyecto de investigación que además, tiene como objetivo hacer sinergia entre el grupo de mentoría, que tiene como tarea la asistencia continua al alumno de distancia, y el INNOVALAB, quienes desarrollan y difunden tecnologías que facilitan el proceso educativo”, agregó Carlos Gerardo Said.
Para iniciar este proyecto es necesario el estudio e investigación. “Pensar en los modelos de análisis de deserción que hay en el mercado son insuficientes porque existen realidades disímiles, por ejemplo, el norte del país hoy sufre un proceso de radicación de industrias que tienen que ver con la explotación minera, mientras que Ushuaia o Tierra del Fuego sufren un proceso que tiene que ver con la problemática de la importación de insumos, con lo cual probablemente la demanda de mano de obra y el mayor poder adquisitivo pueda empezar a ocurrir en el norte del país, mientras que en la otra punta del país haya una caída”, relató el Director de Tecnología y Transferencia de UCASAL X.
Entonces, ¿cómo se puede pensar en un modelo de deserción que sea homogéneo para toda nuestra geografía recordando que las sedes de UCASAL se extienden por todo el país? “El análisis tiene que considerar que hay distintas realidades a lo largo del país, una vez que uno entiende las variables, el siguiente paso es poder prevenir que el alumno se vaya y esto es entonces el proceso de predicción”, comentó el especialista.
Según el director del proyecto en primer lugar es importante mirar el pasado, entender cuáles son las variables, poder determinar la correlación entre ellas y el proceso de deserción que podría ser estudiados a partir de distintos factores: lo que tiene que ver con lo académico, la satisfacción o insatisfacción del alumno con la vida universitaria; las variables socioeconómicas del alumno y su grupo familiar; las disconformidades de los alumnos con los procesos administrativos de la vida universitaria y/o con otros factores; y la dispersión geográfica a la que se enfrenta UCASAL en la Argentina, con distintas realidades.
Continuando con el proyecto, la inteligencia artificial será utilizada para estudiar/diagnosticar/ predecir la situación. “En cuanto al proceso de predicción haciendo uso de herramientas de aprendizaje automático (lo que se llama machine learning, una especialización o un subconjunto de la inteligencia artificial) lo que intenta hacer es predecir el abandono de los alumnos, de manera que podamos minimizar esa situación”, agregó Carlos Gerardo Said.
Maximizar la permanencia del alumno es un objetivo que debe ser estudiado teniendo en cuenta distintos factores. Con este proyecto, UCASAL busca comprender la deserción en una población tan vasta,extendida y diversa, como lo es UCASAL en Argentina.
