Así funciona la Inteligencia Artificial que detecta y previene el abandono escolar

El abandono escolar prematuro de los estudios es una de las principales preocupaciones de la educación y del sistema. Por ello, un equipo interdisciplinario de investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha desarrolla un nuevo sistema capaz de detectar diariamente a los estudiantes en riesgo de suspender.

Se trata de un sistema de algoritmos de Inteligencia Artificial que puede intervenir automáticamente, de forma precoz, con mensajes personalizados para revertir la situación. Según los investigadores, este seguimiento continuado ayuda a acortar el tiempo entre las primeras señales de riesgo y la intervención del sistema para evitar que el alumnado abandone la asignatura.

La tecnología se ha testado en una prueba piloto con 581 estudiantes matriculados en una asignatura de primer trimestre en diferentes grados de los Estudios de Economía y Empresa de la UOC, reduciendo el abandono de la asignatura y aumentando su participación durante el semestre.

La investigación está liderada por David Bañeres, del grupo Systems, Software and Models Research Lab (SOM Research Lab), del Internet Interdisciplinary Institute (IN3), que coordina a un equipo multidisciplinario en el que participan Ana Elena Guerrero, investigadora principal del grupo Technology-Enhanced Knowledge and Interaction Group (TEKING), y M. Elena Rodríguez González, también miembro de TEKING, ambas profesoras de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación, y Pau Cortadas, investigador y profesor de los Estudios de Economía y Empresa.

Este proyecto de investigación en elearning (aprendizaje virtual) tiene el acompañamiento del eLearning Innovation Center (eLinC) de la UOC, el centro que trabaja por la innovación y la transformación educativa digital.

Mejoras en la predicción para el sistema LIS

Estos prometedores resultados se han conseguido gracias al desarrollo de un nuevo modelo predictivo, denominado Profiled Dropout At Risk (PDAR), que se ha incorporado al Learning Intelligent System (LIS), un sistema de predicción de estudiantes en riesgo de suspender desarrollado por este equipo de investigadores y que está testándose con buenos resultados en diferentes pruebas piloto con estudiantes de la UOC desde 2019.

Hasta ahora, el sistema LIS únicamente tenía un modelo de predicción de compleción del curso basado en datos históricos de las asignaturas —recogidos en el DataMart de la Unidad de Evaluación de Proyectos Institucionales de la UOC— y en los resultados de las pruebas de evaluación continua del curso en marcha. Así, después de cada actividad el sistema LIS predice la nota mínima que el alumno debería obtener en la prueba siguiente para aprobar la asignatura y asigna un nivel de riesgo de suspender que se muestra en el espacio personal del alumno mediante una representación en forma de semáforo.

En caso de detectar un alto nivel de riesgo, el sistema activa los correspondientes mecanismos de intervención en forma de mensajes a los alumnos. «Esta predicción, aunque es muy útil al estudiante, tiene deficiencias, principalmente porque limita el seguimiento a ciertos puntos de control después de cada actividad (suelen ser tres o cuatro cada semestre), de manera que la intervención asociada puede llegar tarde, cuando el estudiante ya ha abandonado el curso», explica David Bañeres en declaraciones recogidas por THE OBJECTIVE.

En cambio, el nuevo modelo PDAR aporta una mejora sustancial del seguimiento, puesto que, a partir de datos del perfil de los estudiantes, el rendimiento dentro del curso y los clics y otras acciones diarias en el campus en línea de la UOC, genera una predicción diaria del riesgo de abandono de la asignatura. «El modelo evalúa si el grado de implicación diaria del estudiante se adecua a la media dentro de la asignatura. Es decir, esta evaluación se hace dependiendo de cada asignatura y de cada actividad«», detalla Bañeres.

Abandono escolar en España

Así como publicó THE OBJECTIVE, España es el segundo país europeo -por detrás de Rumanía- con mayor proporción de abandono escolar prematuro (jóvenes de 18 a 24 que dejan la formación) pues en 2022 fue del 14%, según los datos de Eurostat.

A su vez, nuestro país cuenta con un caso particular, pues, el 62,8% de los jóvenes gitanos de 16 a 24 años no se gradúan en la ESO, frente al 4% de la población general, lo que supone una «mejora» en la tasa de fracaso escolar en el colectivo con respecto al 2012 (64,4%), según se desprende del estudio La situación educativa del alumnado gitano en España presentado este martes 5 de septiembre por la Fundación Secretariado Gitano en el CEIP Santa María de Madrid.

«Los niveles educativos de la población gitana siguen muy alejados de la media del resto de la población y, en consecuencia, se continúa agrandando la brecha educativa entre la juventud gitana y el resto de la juventud española», afirmó la presidenta de la Fundación Secretariado Gitano, Sara Giménez.

Asimismo, constata que el 40% del alumnado gitano deja los estudios al cumplir los 16 años por razones como la repetición de cursos y el progresivo desfase educativo. En este sentido, el 17,8% de las personas que abandonaron los estudios a los 16 años nunca han repetido, el 44,5% repitió una vez, el 28,9% lo hizo en dos ocasiones y el 7,9% en tres o más.