Inteligencia artificial para mantener a Facundo y otros 4.000 alumnos en la escuela

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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. Mónica Barrera se convirtió en la proveedora del único 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 pensé que iba a ser temporal, pero lo que ganábamos iba para las medicinas. No podía permitirme ni sus útiles ni el traslado a la escuela de los pequeños”, cuenta esta madre de 48 años por videollamada. La pandemia fue el último traspiés. 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 ensanchó demasiadas heridas abiertas en América Latina. En el sector educativo —que ya venía combatiendo grandes tasas de abandono escolar, atraso tecnológico y una brecha enorme entre la ruralidad y lo urbano— muchos se preguntaron qué harían con los altísimos niveles de deserción escolar al ver que cada vez se conectaban menos alumnos a las aulas virtuales. En Argentina, el 7,6% de los estudiantes de secundaria dejó la escuela después de la covid-19. Este porcentaje era casi dos puntos porcentuales más grande en la provincia de Mendoza (9,1%). Es por ello que la comunidad educativa decidió ponerle fin al abandono escolar; el principio de muchas desigualdades. Y la inteligencia artificial se convirtió en la gran aliada para ello.

La secretaría de educación, con apoyo de CAF-banco de desarrollo de América Latina y el Caribe y un grupo de ingenieros de la Universidad de Buenos Aires (UBA) idearon un algoritmo para detectar a quienes están en riesgo de desmatricularse. Con este semáforo 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 atención individualizada. E incluso puerta a puerta. Así 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 sabíamos que había deserción, pero muchas veces llegábamos tarde. Esta herramienta nos sirvió a planear”.

De 8.402 estudiantes con alertas de riesgo medio y alto de primero a cuarto de secundaria del 2023 en Mendoza, más de la mitad (4.236) continuaron sus estudios. “Nuestro propósito es usar la información y evidencia para mejorar eficiencia de las políticas y atender problemas de abandono escolar”, explica Cecilia Llambi, ejecutiva principal de la dirección de proyectos de desarrollo social de CAF. Esta organización invirtió 20.000 dólares para financiar la generación del modelo de inteligencia artificial y la capacitación de funcionarios de la provincia para su uso. “Sería ideal promover más iniciativas como estas, porque hacen falta. Es uno de los grandes retos del continente”, añade Llambi.

La forma que encontró la escuela para sostenerlos fue a través de dos medidas: la creación 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 vendría bien a muchos alumnos. Sólo 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 economía fue en muchas ocasiones la razón principal del abandono escolar. “Muchos de los niños sienten que tienen que apoyar económicamente en la casa y por eso no siguen con nosotros. Teníamos que estar ahí para ellos”, cuenta.

La recopilación titánica de datos mostró que, al menos en Mendoza, hay cuatro motivos claros de la deserción: las inasistencias reiteradas —que provocaba el retiro de la condición de alumno regular—, el escaso acompañamiento familiar, la acumulación de materias suspendidas y problemas de salud mental. Estas causas no variaban mucho entre niños y niñas. Sin embargo, Juan Kamienkowski, investigador en el Laboratorio de Inteligencia Artificial Aplicada del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (Conicet) y uno de los ideadores del proyecto, quisiera seguir ampliando la base de datos y tener más información sobre la situación socioeconómica en las casas, ya que este es un factor transversal en casi todas las variables citadas.

La importancia de los datos

Todo empezó con algo clave: datos. Mendoza lleva más de un lustro recopilando un sinfín de información sobre el 100% de los estudiantes desde preescolar hasta la educación superior en un sistema de gestión nominal de información. Edad, sexo, trayectoria, trabajo de los padres, acceso a internet… La carpeta digital de cada niño va ensanchándose año tras año con muchísima información comparable entre unos y otros. Esto es un auténtico tesoro para los creadores del algoritmo. O, como dice Kamienkowski, “la mitad del trabajo ya vino hecho”. “Esto nos permitió hacer predicciones mes a mes porque contaban con datos ordenados y digitalizados”, cuenta el profesor del Departamento de de Computación 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 información. Sin eso no hacemos nada”.

El algoritmo, que durante el primer año mostró una precisión del 92% en los alumnos con mayor riesgo de abandono, irá afinando la puntería a medida que pasan los años, ya que es entrenado con los datos reales de quienes abandonan la escuela. Como explica Romina Durán, directora de evaluación de calidad educativa de las escuelas de Mendoza, el sistema es una herramienta que predice el nivel de riesgo: “Ahora bien, después la institución educativa es la que trabaja con cada uno de los chicos”.

Esta institución acompañó al grupo de orientación escolar y al gabinete psicopedagógico de cada centro educativo para establecer guías y sugerencias caso por caso. Las escuelas más vulnerables, como las de Facundo, recibieron un mayor acompañamieto y algunas de ellas un plus económico. “Somos conscientes de que en algunas zonas hay que hacer más hincapié que en otras”, apunta Durán. Mientras que el 84,6% de los jóvenes del quintil de ingresos más altos de América Latina logra graduarse de la educación secundaria, solamente el 44,1% de los de recursos más bajos lo consigue, de acuerdo a Unicef.

La comunidad hace la diferencia

Aunque Barrera siempre soñó con volver a ver a su hijo en clase, el último empujón fue que llegaran a casa las profesoras de Facundo. “Me sentí muy acompañada”, dice. “Mi hijo antes tenía que venir a clase con una bolsa de naylon y ellas nos ayudaron con las mochilas y los uniformes y me explicaron que nos subvencionarían el colectivo. Él se sintió especial de que no lo quisieran dejar atrás. Está muy emocionado”. Esta es, tanto para Barrera como para Robles, la clave del éxito del proyecto. Ya que todos los tentáculos del sector educativo se organizaron para lanzar una intervención articulada entre centros educativos, otros estudiantes y familias. “Lo más efectivo es que los niños sientan que pertenecen y que nos involucremos todos”, zanja Durán.

Esta pequeña gran revolución mendocina es, para muchos, el contrapeso a una tecnología que ha hecho despertar todas las alarmas. Para Kamienkowski, esta experiencia es un gran ejemplo de cómo la inteligencia artificial no sólo está trayendo infinitas cuestiones éticas, sino posibilidades. “Con este modelo de detección no buscamos estigmatizar a nadie. Somos muy responsables con los datos y su confidencialidad. Pero hemos probado que es una herramienta súper poderosa que puede servir a quienes toman decisiones”.