Sobrevivir al ¡°mes del susto¡±: un algoritmo para superar la tasa de abandono en la universidad

En la Universidad Oberta de Catalunya (UOC), la primera universidad solo a distancia que se cre¨® en el mundo, llaman ¡°el mes del susto¡± a las primeras semanas del primer curso. Y es que siete de cada 10 personas que abandonan en ella la carrera lo hacen ese a?o y el 75% de estos deserta el primer mes. A veces es un problema estructural ¨Dse han confundido de grado o les cambia el contexto¨D, pero muchas otras se hallan perdidos en una ense?anza online con mucha evaluaci¨®n continua. ¡°Tenemos un poco de obsesi¨®n de que quien tenga expectativas de estudiar lo haga¡±, reconoce su rectora, ?ngels Fit¨®. Para remediarlo se han puesto en manos de la tecnolog¨ªa, con algoritmos y aprendizaje autom¨¢tico. El 33% de los alumnos de primero de la UOC desiste, frente al 47,2% en la Universidad Nacional de Educaci¨®n a Distancia (UNED), el otro gran campus espa?ol en remoto.

Fit¨® relata el desarrollo de ¡°un sistema de prevenci¨®n del abandono que analiza qu¨¦ combinaci¨®n de asignaturas es la m¨¢s peligrosa en t¨¦rminos de abandono¡±. De forma que saben que, ¡°si juntas el idioma con la estad¨ªstica, eso es muerte segura¡±, ironiza la rectora. O aconsejan que en primer curso ¨Ddividido en dos semestres¨D , en vez de elegir todas las introducciones a materias m¨¢s te¨®ricas, el inscrito se decante tambi¨¦n por alguna m¨¢s experimental, como Gesti¨®n de recursos humanos. Adem¨¢s, la UOC acompa?a a los alumnos con tutores, sobre todo en estos desconcertantes inicios.

La universidad ¨Dcon precios y orientaci¨®n p¨²blicos, pero gesti¨®n privada a trav¨¦s de una fundaci¨®n en la que est¨¢ presente la Generalitat¨D ha desarrollado adem¨¢s un sistema de inteligencia artificial que detecta a estudiantes en riesgo de suspender, lo que permite reaccionar a sus profesores antes de que sea tarde. La aplicaci¨®n se ha probado en 581 alumnos de distintas materias de los grados de Estudios Inform¨¢ticos y Empresas y los resultados son esperanzadores. Los universitarios que se prestaron a participar ¨Dfirmaron un consentimiento informado¨D abandonaron un 12% menos al finl del curso que los compa?eros que no colaboraron.

Quer¨ªamos con este sistema hacer consciente al estudiante de su proceso de aprendizaje

Ahora se estudiar¨¢ escalar este proyecto piloto a todo el campus, que cuenta con 52.000 alumnos de grado (26.000 de m¨¢s de 30 a?os), la mayor¨ªa con trabajo (90%), familia e hipoteca. ¡°Muchas veces es gente que se ve abrumada por el propio modelo. Son estudiantes que a lo mejor hace 10 a?os que no estudian, que han accedido por las entrevistas a mayores de 45 a?os, que han tenido un par¨¦ntesis en su vida por lo que sea... por lo que este foco en el estudiante de primer semestre es un aspecto estructural para nosotros¡±, explica la rectora. ¡°Muchas veces van a ser el primer graduado de la familia. El grado es claramente un dispositivo de segunda oportunidad para gente que en otro contexto no pudo estudiar. Esta es nuestra manera de entender el elitismo¡±, se enorgullece Fit¨®.

En una reuni¨®n con este diario en Barcelona, tres profesores cuentan este ambicioso proyecto, llamado Learning Intellegent System (LIS), que arranc¨® en 2019 y que da ahora sus mejores frutos bajo el liderazgo de David Ba?eres con el modelo Profiled Dropout At Risk (PDAR). ¡°Quer¨ªamos conocer el comportamiento de cada alumno para ver c¨®mo pod¨ªamos incentivar que siguiera estudiando. Conocer sus puntos d¨¦biles para recomendar material adicional¡±, explica Ana Guerrero, una de las creadoras de la aplicaci¨®n. Y a?ade: ¡°Quer¨ªamos con este sistema hacer consciente al estudiante de su proceso de aprendizaje. De levantar alertas. Si no est¨¢s entregando las actividades, vigila¡±.

Con este sistema el profesorado tiene un cierto margen de reacci¨®n sobre lo que ocurre

Elena Rodr¨ªguez, como Guerrero, profesora de Inform¨¢tica, prosigue: ¡°Quer¨ªamos tambi¨¦n avisar a los profesores. Nuestro sistema de ense?anza se basa en la evoluci¨®n continua, proponiendo retos m¨¢s o menos centrados en una actividad profesional y de esta manera aprendes. La pregunta es: ?Cu¨¢ndo te das cuenta de que el alumno ha abandonado? ?Cuando no entrega la primera actividad? ?La segunda? Puede ser demasiado tarde¡±. Y para eso han creado PDAR. ¡°Con este sistema el profesorado tiene un cierto margen de reacci¨®n sobre lo que ocurre o va a ocurrir. Empezamos con modelos que intentaban predecir la posibilidad de suspender la asignatura y terminamos con un modelo espec¨ªfico sobre el abandono¡±.

Al principio usaban un juego de la posibilidad de no aprobar una asignatura si no se entregaba la primera actividad y ten¨ªan en cuenta sus resultados de las pruebas de evaluaci¨®n continua en marcha. Para ello construyeron una base con datos de las calificaciones de antiguos alumnos anonimizados con la que entrenaron modelos de aprendizaje autom¨¢tico. Y para mejorar su eficacia, mejoraron el modelo teniendo en cuenta otros datos antiguos: si era un nuevo alumno, si se hab¨ªa matriculado ya en la materia, su expediente acad¨¦mico y el n¨²mero de asignaturas a las que se hab¨ªa matriculado (algo determinante). Pero el sistema se quedaba corto porque esta monitorizaci¨®n se limitaba a tres o cuatro momentos precisos de entrega de trabajos y la ayudaba pod¨ªa llegar tarde.

Con el algoritmo de PDAR, probado en los 581 alumnos, se afina m¨¢s, se monitoriza cada d¨ªa y se tiene en cuenta adem¨¢s los datos del perfil del alumno en cuesti¨®n, su rendimiento dentro del curso y su implicaci¨®n en la vida universitaria a trav¨¦s de los clics y otras acciones diarias. ¡°Empezamos a ver cuando entraban en los tablones, en los foros... para inferir un poco la interacci¨®n dentro del aula¡±, prosigue Guerrero.

Los algoritmos no solo te dicen que tienes riesgo de suspender, sino que te da una explicaci¨®n

Durante la prueba piloto, el algoritmo monitorizaba la labor diaria y enviaban una alerta a quienes detectaba en riesgo de abandono durante varios d¨ªas consecutivos (un n¨²mero diferente de d¨ªas seg¨²n las caracter¨ªsticas de la asignatura). Una llamada de atenci¨®n personalizada a modo de sem¨¢foro: verde sin problemas, amarillo en peligro y rojo, en situaci¨®n l¨ªmite. Al inform¨¢tico Jordi Conesa, que particip¨® en la puesta en pr¨¢ctica del piloto como responsable de una asignatura, le ha convencido. ¡°Los algoritmos no solo te dicen que tienes riesgo de suspender, sino que te da una explicaci¨®n: gente con tu perfil que ha hecho el mismo recorrido ha suspendido o ha abandonado. Para m¨ª fue una herramienta muy ¨²til para establecer conexi¨®n con los alumnos, hacerles recomendaciones. Y a partir de ah¨ª, a veces se establec¨ªan conversaciones¡±, recuerda.

Aunque Conesa se muestra franco: ¡°Es muy dif¨ªcil que un estudiante que conscientemente ha decidido abandonar no lo haga porque le mandas un mensaje¡±. La rectora insiste mucho en la necesidad de acompa?ar a ese alumno aislado f¨ªsicamente en casa. ¡°Hay que tener en cuenta sus circunstancias personales y profesionales. A veces es cuesti¨®n de ense?arles a c¨®mo pueden organizar su tiempo, a c¨®mo afrontar la primera prueba de evaluaci¨®n o que entiendan que es ¨¦l quien tiene que ir al conocimiento¡±. De media, sus alumnos tardan ocho a?os en completar con disciplina y constancia una carrera de cuatro.

En la actualidad este grupo de investigadores trabaja en un proyecto para personalizar unos cursos de propiedad intelectual de la Oficina Europea de Patentes, que lo ha financiado. Mediante LIS se har¨¢ un seguimiento de los inscritos en su plataforma de educaci¨®n.

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