La UPCT desarrolla un método de alerta para prevenir el abandono universitario

El modelo, que alcanza una precisión del 72%, identifica factores clave como el rendimiento académico inicial, el tipo de titulación o la rama de conocimiento elegido por el alumno. Además, permite detectar patrones complejos gracias a técnicas que combinan precisión y facilidad de interpretación. El trabajo lo ha desarrollado analizando datos de cinco universidades españolas y el objetivo es encontrar fórmulas para reducir las actuales tasas de abandono.

«Éste es uno de los grandes problemas de las universidades españolas y lo que nosotros buscamos con este sistema es poder detectar a esos alumnos y tomar medidas antes siquiera de que ellos lo sepan», dijo López.

El proyecto, finalista en el concurso Datathon UniversiDATA, aplica modelos como MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) y Random Forest para analizar una base de datos anónima de más de 200.000 estudiantes de primer curso en cinco universidades españolas. La metodología es bastante sencilla, a cada estudiante se le asigna una probabilidad de abandono según variables académicas, sociales y geográficas. Con esta información, las universidades pueden actuar antes de que sea demasiado tarde. Algo que el catedrático denomina una «'clusterización' del estudiante».

Tal y como se desprende de los resultados del proyecto, uno de cada cinco estudiantes abandona o cambia de especialidad durante el primer curso de carrera, lo que supone un 20% del total. El género ha resultado ser también un factor determinante, ya que mientras el porcentaje de hombres que dejan los estudios superiores asciende al 16,75%, en sus compañeras mujeres la tasa se reduce a prácticamente la mitad: el 8,85%.

Igualmente determinante es la carrera elegida, ya que las denominadas materias STEM, que engloban ciencia, tecnología, ingeniería, matemáticas o arquitectura el índice de abandono aumenta hasta un 24,76%.

Fernando López explica en su proyecto que las pruebas de diagnóstico temprano han demostrado ser altamente útiles para reducir la tasa de abandono de los estudiantes. «No tenemos ninguna varita mágica para evitar que dejen la universidad, pero sí podemos tratar de conseguir la atención tanto de los estudiantes que menos conocimientos tienen como de los que más poseen. Reforzando a los primeros con clases extraordinarias, para evitar que los segundos se aburran».

Otra de las opciones que propone el catedrático es «recuperar el curso general que tenían antes las ingenierías para que tengan una información más precisa para elegir después su especialidad».

Según queda recogido en el proyecto, esta metodología no sólo ayuda a disminuir el abandono, sino que también optimiza los recursos educativos y mejora la experiencia de los estudiantes y de sus familias. A nivel social, implica una pérdida de capital humano que puede limitar el desarrollo económico. Además, supone un desperdicio de recursos públicos invertidos en educación. A nivel individual, se traduce en menores oportunidades laborales y salariales para aquellos estudiantes que abandonan.

Este trabajo demuestra que el uso de inteligencia artificial no sólo es útil en entornos tecnológicos o empresariales, sino que puede convertirse en una herramienta poderosa para mejorar la docencia y la equidad en la universidad pública. La UPCT se posiciona así como una universidad pionera en el uso de datos abiertos y ciencia aplicada para avanzar hacia un sistema educativo más eficiente, justo y centrado en las personas.

López expuso las conclusiones de este sistema en el denominado foro Paréntesis, que tuvo lugar en el Paraninfo de la UPCT el pasado 8 de abril y que logró reunir a 156 personas, entre docentes, personal administrativo y estudiantes, enfocadas a mejorar la calidad educativa.

Con éste y otros proyectos presentados se iniciará un proceso de debate que se llevará a cabo en los distintos centros de la UPCT y, posteriormente, los elegidos formarán parte de un plan de acción de cara al próximo curso.

«En la UPCT tenemos la suerte de contar con la Oficina de Datos, que es muy útil para llevar a cabo proyectos como éste y también de tener un rector como Mathieu Kessler, que es catedrático en Estadística, porque cree en lo que podemos hacer con esos datos», dijo el profesor.