Daniel Zapata Medina, magíster en Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Minas de la UNAL Medellín. Foto: cortesía Daniel Zapata Medina.

En Colombia, el abandono del sistema educativo por parte de estudiantes se configura como un problema social con impacto en la construcción de la equidad. Las instituciones educativas requieren detectar el riesgo de manera oportuna y ahora el uso de algoritmos de aprendizaje automático puede ser el aliado. Una investigación de maestría de la UNAL Medellín ejecutó un modelo computacional y lo aplicó a un caso de estudio, logrando un rango de precisión del 82%.

¿Que desde los métodos computacionales y temas de ingeniería se puede contribuir a la resolución de los problemas sociales? Daniel Zapata Medina, magíster en Ingeniería de Sistemas de la Facultad de Minas de la UNAL Medellín, no lo duda. Él propuso un modelo para detectar posible riesgo de deserción del sistema educativo por parte estudiantes de bachillerato, en este caso particular, de la Institución Educativa Barrio Santander, de Medellín.

La aplicación del modelo de aprendizaje automático mostró el aumento del 11% de la precisión con respecto al 71% alcanzado sin el uso de métricas, por lo que “se recomienda su potencial aplicación en la analítica de datos educativos, que permita la predicción temprana del riesgo de deserción y la generación de estrategias que posibiliten persuadir al estudiantado de permanecer en la institución educativa”, indica la tesis.

“La idea no solo es detectarlo, sino que se genere un flujo de modelo de procesos para abordar a los estudiantes con conducta desertora”, dice. No obstante, advierte que “el algoritmo y los modelos no son perfectos y no pueden llegar a un 100% de exactitud, pero sí a identificar la probabilidad para que la institución pueda retenerlo”, asegura Daniel, docente de Tecnología en la Institución Educativa Barrio Santander.

“Además, este tipo de herramientas permiten predecir el desempeño de un estudiante al ingresar a un programa académico determinado, y también a saber lo que aprendió”, destaca Jovani Alberto Jiménez Builes, profesor del Departamento de Ciencias de la Computación y de la Decisión de la Facultad de Minas y codirector de la tesis.

La labor de Daniel como docente, cuenta, no se apartó de la línea que maneja como profesional de la ingeniería. El proyecto que trabajó en la tesis es, según indica, uno de los pocos que se enfocan en representar características influyentes en el abandono del sistema educativo.

El proyecto, pensado para aplicarlo en las aulas, empleó minería de datos a partir de información proporcionada por el colegio acerca de 1865 estudiantes de grados sexto a once, y de educación para adultos. A la información se le hizo análisis estadístico para definir características demográficas y académicas, y posteriormente generar métricas y análisis de relevancia, entre otros, para que finalmente se entregue la clasificación de desertor o no desertor para cada estudiante.

Los datos que el modelo genera, también se procesan en una aplicación alojada en el sitio web de la institución y desarrollada también por Daniel, un “ingeniero de profesión, pero maestro por vocación”, como se considera.

¿Cómo lo hizo?

Además de la información proporcionada por el colegio, por ejemplo, con respecto a curso, año de matrícula, ingreso y egreso, Daniel definió algunas características relacionadas con la edad de los estudiantes, cómo se comportan en el colegio en relación a temas académicos, de aprendizaje y de cómo se sienten en su entorno, con el propósito de que el modelo identifique conductas, de forma similar a lo que hace Facebook, explica: que hace sugerencias a partir de los gustos de cada usuario.

Adicionalmente, definió otros distintivos, con base en información que los estudiantes proporcionan al colegio como la dirección de residencia, a partir de la cual se estableció la distancia que debe desplazarse para asistir al plantel educativo. Asimismo, tuvo en cuenta aspectos socioeconómicos y de Sisbén para indagar la relación entre inexistencia de servicios públicos en el hogar y la intención de deserción como uno de los aspectos.

Explica que, en esencia, las características “son la base para entrenar el modelo computacional, que detecta conductas desertoras”.

El trasfondo de la deserción escolar

“Pasaba con las chicas. Las que no podían comprar elementos de aseo personal cuando les llegaba la regla, faltaban mucho. Cosas como estas nos hablaban de que la pobreza y la desigualdad generan ciertas actitudes para tomar la decisión de desertar”, cuenta Daniel.

Gracias a la implementación de esta metodología se estableció que en la institución educativa se dan dos situaciones distintas: las de estudiantes que se retiran y la de aquellos que desertan, lo cual no significa exactamente lo mismo. La primero se da, principalmente, para continuar el proceso educativo en otro colegio, mientras que la segunda implica el abandono del sistema educativo.

La investigación indagó varios estudios y estadísticas, y según información del Centro de Información para la Mejora de los Aprendizajes (CIMA) del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), los factores que más influyen en la deserción escolar son el embarazo adolescente o el hecho de verse obligadas a cumplir con las labores domésticas, en el caso de niñas y mujeres adolescentes, quienes por lo general cursan estudios hasta el grado noveno, y acerca de jóvenes hombres la razón está principalmente supeditada a la falta de motivación y a la búsqueda de empleo remunerado.

De cómo fortalecer la manera de identificar un problema

Datos del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) indican que al 2016 la tasa de deserción escolar en Colombia fue del 3,6%. Asimismo, que en 2017 fue del 3,5% y en 2018, del 3,2%. Por su parte, el Plan Estratégico Institucional del Ministerio de Educación Nacional 2019 – 2022 establece como línea base en 2018 el 3,8% y se fijó las metas: que la situación se redujera a 2,96% en 2019; 2,87% en 2020; 2,79% en 2021 y 2,7% en 2022. Hasta ahora no se ha cumplido, según Daniel, quien además llama la atención sobre los efectos de la pandemia por covid-19.

Él, con convencimiento, dice que la Cuarta Revolución Industrial ofrece la posibilidad de que los métodos computacionales se vinculen a la escuela: “Para hacer inteligencia artificial, por ejemplo, ya no tenemos que ir a un centro de domótica o a las industrias para hacer automatización”, afirma.

Cuenta que “en las aulas encontramos los datos estudiantiles con los cuales las máquinas pueden aprender un conocimiento específico. Por ejemplo, sirven como soporte para abordar el riesgo de deserción escolar, pero no solo como cifra, sino que a su vez puede estar en interacción con el estudiantado”.

Lo sabe, y por eso vuelve a repetir: “Siempre le dejamos el problema a los licenciados y a los profesionales que trabajan en el ámbito de la educación, mientras que los ingenieros nos dedicamos a asuntos más técnicos y nos olvidamos de que hay problemas sociales que también podemos atender”.

(FIN/KGG)

22 de marzo de 2022