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 creó 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 año y el 75% de estos deserta el primer mes. A veces es un problema estructural ―se han confundido de grado o les cambia el contexto―, pero muchas otras se hallan perdidos en una enseñanza online con mucha evaluación continua. “Tenemos un poco de obsesión de que quien tenga expectativas de estudiar lo haga”, reconoce su rectora, Àngels Fitó. Para remediarlo se han puesto en manos de la tecnología, con algoritmos y aprendizaje automático. El 33% de los alumnos de primero de la UOC desiste, frente al 47,2% en la Universidad Nacional de Educación a Distancia (UNED), el otro gran campus español en remoto.

Fitó relata el desarrollo de “un sistema de prevención del abandono que analiza qué combinación de asignaturas es la más peligrosa en términos de abandono”. De forma que saben que, “si juntas el idioma con la estadística, eso es muerte segura”, ironiza la rectora. O aconsejan que en primer curso ―dividido en dos semestres― , en vez de elegir todas las introducciones a materias más teóricas, el inscrito se decante también por alguna más experimental, como Gestión de recursos humanos. Además, la UOC acompaña a los alumnos con tutores, sobre todo en estos desconcertantes inicios.

La universidad ―con precios y orientación públicos, pero gestión privada a través de una fundación en la que está presente la Generalitat― ha desarrollado además 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 aplicación se ha probado en 581 alumnos de distintas materias de los grados de Estudios Informáticos y Empresas y los resultados son esperanzadores. Los universitarios que se prestaron a participar ―firmaron un consentimiento informado― abandonaron un 12% menos al finl del curso que los compañeros que no colaboraron.

Queríamos con este sistema hacer consciente al estudiante de su proceso de aprendizaje

Ahora se estudiará escalar este proyecto piloto a todo el campus, que cuenta con 52.000 alumnos de grado (26.000 de más de 30 años), la mayoría 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 años que no estudian, que han accedido por las entrevistas a mayores de 45 años, que han tenido un paréntesis 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 Fitó.

En una reunión con este diario en Barcelona, tres profesores cuentan este ambicioso proyecto, llamado Learning Intellegent System (LIS), que arrancó en 2019 y que da ahora sus mejores frutos bajo el liderazgo de David Bañeres con el modelo Profiled Dropout At Risk (PDAR). “Queríamos conocer el comportamiento de cada alumno para ver cómo podíamos incentivar que siguiera estudiando. Conocer sus puntos débiles para recomendar material adicional”, explica Ana Guerrero, una de las creadoras de la aplicación. Y añade: “Queríamos con este sistema hacer consciente al estudiante de su proceso de aprendizaje. De levantar alertas. Si no estás entregando las actividades, vigila”.

Con este sistema el profesorado tiene un cierto margen de reacción sobre lo que ocurre

Elena Rodríguez, como Guerrero, profesora de Informática, prosigue: “Queríamos también avisar a los profesores. Nuestro sistema de enseñanza se basa en la evolución continua, proponiendo retos más o menos centrados en una actividad profesional y de esta manera aprendes. La pregunta es: ¿Cuándo 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 reacción 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 específico sobre el abandono”.

Al principio usaban un juego de la posibilidad de no aprobar una asignatura si no se entregaba la primera actividad y tenían en cuenta sus resultados de las pruebas de evaluación continua en marcha. Para ello construyeron una base con datos de las calificaciones de antiguos alumnos anonimizados con la que entrenaron modelos de aprendizaje automático. Y para mejorar su eficacia, mejoraron el modelo teniendo en cuenta otros datos antiguos: si era un nuevo alumno, si se había matriculado ya en la materia, su expediente académico y el número de asignaturas a las que se había matriculado (algo determinante). Pero el sistema se quedaba corto porque esta monitorización se limitaba a tres o cuatro momentos precisos de entrega de trabajos y la ayudaba podía llegar tarde.

Con el algoritmo de PDAR, probado en los 581 alumnos, se afina más, se monitoriza cada día y se tiene en cuenta además los datos del perfil del alumno en cuestión, su rendimiento dentro del curso y su implicación en la vida universitaria a través de los clics y otras acciones diarias. “Empezamos a ver cuando entraban en los tablones, en los foros... para inferir un poco la interacción dentro del aula”, prosigue Guerrero.

Los algoritmos no solo te dicen que tienes riesgo de suspender, sino que te da una explicación

Durante la prueba piloto, el algoritmo monitorizaba la labor diaria y enviaban una alerta a quienes detectaba en riesgo de abandono durante varios días consecutivos (un número diferente de días según las características de la asignatura). Una llamada de atención personalizada a modo de semáforo: verde sin problemas, amarillo en peligro y rojo, en situación límite. Al informático Jordi Conesa, que participó en la puesta en práctica 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 explicación: gente con tu perfil que ha hecho el mismo recorrido ha suspendido o ha abandonado. Para mí fue una herramienta muy útil para establecer conexión con los alumnos, hacerles recomendaciones. Y a partir de ahí, a veces se establecían conversaciones”, recuerda.

Aunque Conesa se muestra franco: “Es muy difícil que un estudiante que conscientemente ha decidido abandonar no lo haga porque le mandas un mensaje”. La rectora insiste mucho en la necesidad de acompañar a ese alumno aislado físicamente en casa. “Hay que tener en cuenta sus circunstancias personales y profesionales. A veces es cuestión de enseñarles a cómo pueden organizar su tiempo, a cómo afrontar la primera prueba de evaluación o que entiendan que es él quien tiene que ir al conocimiento”. De media, sus alumnos tardan ocho años 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 hará un seguimiento de los inscritos en su plataforma de educación.

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