Inteligencia artificial para mantener a Facundo y otros 4.000 alumnos en la escuela
Con un algoritmo de predicci¨®n y un tejido escolar unido, la provincia argentina de Mendoza est¨¢ logrando retener en las aulas a estudiantes en riesgo de deserci¨®n
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Cuando el hermano mayor de Facundo, Ariel Quiroga, tuvo un accidente de coche en 2017, la vida de los cinco familiares dio un vuelco. Los cinco meses en coma y la discapacidad posterior obligaron a esta humilde familia argentina a centrar todos los esfuerzos en sacarlo adelante. M¨®nica Barrera se convirti¨® en la proveedora del ¨²nico sueldo que entraba en la casa; su pareja tuvo que pensionarse y, tanto Maribel, la hermana mediana, como Facundo, el menor, fueron paulatinamente dejando de asistir a clase para vender tartas en la calle y ayudar en casa. ¡°Siempre pens¨¦ que iba a ser temporal, pero lo que gan¨¢bamos iba para las medicinas. No pod¨ªa permitirme ni sus ¨²tiles ni el traslado a la escuela de los peque?os¡±, cuenta esta madre de 48 a?os por videollamada. La pandemia fue el ¨²ltimo traspi¨¦s. Pero la comunidad educativa y un algoritmo creado con inteligencia artificial lograron mantener al joven y a otros 4.000 estudiantes en las escuelas de la provincia de Mendoza.
La pandemia ensanch¨® demasiadas heridas abiertas en Am¨¦rica Latina. En el sector educativo ¡ªque ya ven¨ªa combatiendo grandes tasas de abandono escolar, atraso tecnol¨®gico y una brecha enorme entre la ruralidad y lo urbano¡ª muchos se preguntaron qu¨¦ har¨ªan con los alt¨ªsimos niveles de deserci¨®n escolar al ver que cada vez se conectaban menos alumnos a las aulas virtuales. En Argentina, el 7,6% de los estudiantes de secundaria dej¨® la escuela despu¨¦s de la covid-19. Este porcentaje era casi dos puntos porcentuales m¨¢s grande en la provincia de Mendoza (9,1%). Es por ello que la comunidad educativa decidi¨® ponerle fin al abandono escolar; el principio de muchas desigualdades. Y la inteligencia artificial se convirti¨® en la gran aliada para ello.
La secretar¨ªa de educaci¨®n, con apoyo de CAF-banco de desarrollo de Am¨¦rica Latina y el Caribe y un grupo de ingenieros de la Universidad de Buenos Aires (UBA) idearon un algoritmo para detectar a quienes est¨¢n en riesgo de desmatricularse. Con este sem¨¢foro en mano, y con los nombres y apellidos de los estudiantes, profesores y alumnos se pusieron en marcha para revertir estos indicadores con consultas y atenci¨®n individualizada. E incluso puerta a puerta. As¨ª fue que asesoras del Colegio 4110 como Carolina Resca convencieron a decenas de familias con contextos de vulnerabilidad similares a los Quiroga. ¡°Seguimos a estos alumnos de mayor riesgo minuciosamente¡±, cuenta. ¡°Hemos conseguido que no se sientan solos y que las familias entiendan que podemos ayudarlos. Ya sab¨ªamos que hab¨ªa deserci¨®n, pero muchas veces lleg¨¢bamos tarde. Esta herramienta nos sirvi¨® a planear¡±.
De 8.402 estudiantes con alertas de riesgo medio y alto de primero a cuarto de secundaria del 2023 en Mendoza, m¨¢s de la mitad (4.236) continuaron sus estudios. ¡°Nuestro prop¨®sito es usar la informaci¨®n y evidencia para mejorar eficiencia de las pol¨ªticas y atender problemas de abandono escolar¡±, explica Cecilia Llambi, ejecutiva principal de la direcci¨®n de proyectos de desarrollo social de CAF. Esta organizaci¨®n invirti¨® 20.000 d¨®lares para financiar la generaci¨®n del modelo de inteligencia artificial y la capacitaci¨®n de funcionarios de la provincia para su uso. ¡°Ser¨ªa ideal promover m¨¢s iniciativas como estas, porque hacen falta. Es uno de los grandes retos del continente¡±, a?ade Llambi.
La forma que encontr¨® la escuela para sostenerlos fue a trav¨¦s de dos medidas: la creaci¨®n de un comedor escolar que sirve casi 180 raciones diarias y gratuitas de comida y un subsidio para los autobuses que trasladan a los menores. ¡°Eso era lo que le vendr¨ªa bien a muchos alumnos. S¨®lo terminamos de verlo claro con los datos sobre la mesa¡±, explica Patricia Robles, directora del Colegio 4110. En esta escuela mendocina, con un contexto de vulnerabilidad alto, la econom¨ªa fue en muchas ocasiones la raz¨®n principal del abandono escolar. ¡°Muchos de los ni?os sienten que tienen que apoyar econ¨®micamente en la casa y por eso no siguen con nosotros. Ten¨ªamos que estar ah¨ª para ellos¡±, cuenta.
La recopilaci¨®n tit¨¢nica de datos mostr¨® que, al menos en Mendoza, hay cuatro motivos claros de la deserci¨®n: las inasistencias reiteradas ¡ªque provocaba el retiro de la condici¨®n de alumno regular¡ª, el escaso acompa?amiento familiar, la acumulaci¨®n de materias suspendidas y problemas de salud mental. Estas causas no variaban mucho entre ni?os y ni?as. Sin embargo, Juan Kamienkowski, investigador en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada del Consejo Nacional de Investigaciones Cient¨ªficas y T¨¦cnicas (Conicet) y uno de los ideadores del proyecto, quisiera seguir ampliando la base de datos y tener m¨¢s informaci¨®n sobre la situaci¨®n socioecon¨®mica en las casas, ya que este es un factor transversal en casi todas las variables citadas.
La importancia de los datos
Todo empez¨® con algo clave: datos. Mendoza lleva m¨¢s de un lustro recopilando un sinf¨ªn de informaci¨®n sobre el 100% de los estudiantes desde preescolar hasta la educaci¨®n superior en un sistema de gesti¨®n nominal de informaci¨®n. Edad, sexo, trayectoria, trabajo de los padres, acceso a internet¡ La carpeta digital de cada ni?o va ensanch¨¢ndose a?o tras a?o con much¨ªsima informaci¨®n comparable entre unos y otros. Esto es un aut¨¦ntico tesoro para los creadores del algoritmo. O, como dice Kamienkowski, ¡°la mitad del trabajo ya vino hecho¡±. ¡°Esto nos permiti¨® hacer predicciones mes a mes porque contaban con datos ordenados y digitalizados¡±, cuenta el profesor del Departamento de de Computaci¨®n de la UBA. ¡°Lo primero que hay que saber es que, para replicar este modelo, las provincias o comunidades tienen que hacer esfuerzos en recopilar toda esta informaci¨®n. Sin eso no hacemos nada¡±.
El algoritmo, que durante el primer a?o mostr¨® una precisi¨®n del 92% en los alumnos con mayor riesgo de abandono, ir¨¢ afinando la punter¨ªa a medida que pasan los a?os, ya que es entrenado con los datos reales de quienes abandonan la escuela. Como explica Romina Dur¨¢n, directora de evaluaci¨®n de calidad educativa de las escuelas de Mendoza, el sistema es una herramienta que predice el nivel de riesgo: ¡°Ahora bien, despu¨¦s la instituci¨®n educativa es la que trabaja con cada uno de los chicos¡±.
Esta instituci¨®n acompa?¨® al grupo de orientaci¨®n escolar y al gabinete psicopedag¨®gico de cada centro educativo para establecer gu¨ªas y sugerencias caso por caso. Las escuelas m¨¢s vulnerables, como las de Facundo, recibieron un mayor acompa?amieto y algunas de ellas un plus econ¨®mico. ¡°Somos conscientes de que en algunas zonas hay que hacer m¨¢s hincapi¨¦ que en otras¡±, apunta Dur¨¢n. Mientras que el 84,6% de los j¨®venes del quintil de ingresos m¨¢s altos de Am¨¦rica Latina logra graduarse de la educaci¨®n secundaria, solamente el 44,1% de los de recursos m¨¢s bajos lo consigue, de acuerdo a Unicef.
La comunidad hace la diferencia
Aunque Barrera siempre so?¨® con volver a ver a su hijo en clase, el ¨²ltimo empuj¨®n fue que llegaran a casa las profesoras de Facundo. ¡°Me sent¨ª muy acompa?ada¡±, dice. ¡°Mi hijo antes ten¨ªa que venir a clase con una bolsa de naylon y ellas nos ayudaron con las mochilas y los uniformes y me explicaron que nos subvencionar¨ªan el colectivo. ?l se sinti¨® especial de que no lo quisieran dejar atr¨¢s. Est¨¢ muy emocionado¡±. Esta es, tanto para Barrera como para Robles, la clave del ¨¦xito del proyecto. Ya que todos los tent¨¢culos del sector educativo se organizaron para lanzar una intervenci¨®n articulada entre centros educativos, otros estudiantes y familias. ¡°Lo m¨¢s efectivo es que los ni?os sientan que pertenecen y que nos involucremos todos¡±, zanja Dur¨¢n.
Esta peque?a gran revoluci¨®n mendocina es, para muchos, el contrapeso a una tecnolog¨ªa que ha hecho despertar todas las alarmas. Para Kamienkowski, esta experiencia es un gran ejemplo de c¨®mo la inteligencia artificial no s¨®lo est¨¢ trayendo infinitas cuestiones ¨¦ticas, sino posibilidades. ¡°Con este modelo de detecci¨®n no buscamos estigmatizar a nadie. Somos muy responsables con los datos y su confidencialidad. Pero hemos probado que es una herramienta s¨²per poderosa que puede servir a quienes toman decisiones¡±.
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