La Universidad Pública de Navarra (UPNA) ha lanzado un proyecto piloto que utiliza modelos de Inteligencia Artificial para predecir la probabilidad de abandono de estudios de grado. Este proyecto, parte de la iniciativa DATUPNA, ha sido financiado por los fondos Next Generation de la Unión Europea y busca mejorar la toma de decisiones dentro de la institución.
El modelo predictivo se construyó con datos anonimizados de estudiantes de los últimos cinco años, considerando aspectos como la vía de acceso al grado, compatibilidad de estudios y trabajo, rendimiento académico y uso de la plataforma MiAulatrio. La IA logró una fiabilidad del 70% al predecir el abandono aplicando el modelo a un grupo de muestra no utilizado durante la fase de entrenamiento.
Además, se solicitó a la IA que explicara cómo llegaba a sus resultados, identificando las variables explicativas para verificar su razonamiento. El resultado es una herramienta que muestra el grado de riesgo de abandono junto con las variables más determinantes.
La importancia de anticipar el abandono estudiantil
Miguel Pagola Barrio, vicerrector de Desarrollo Digital de la UPNA, afirmó que este proyecto piloto es solo el comienzo de un camino que requiere seguir desarrollando y perfeccionando la herramienta. La meta es que la universidad pueda anticipar, detectar y actuar ante posibles casos de abandono de estudios, reduciendo así su incidencia.
Esta herramienta complementará al Plan Tutor de la UPNA, mejorando el seguimiento personalizado de los estudiantes y facilitando la detección temprana de situaciones de riesgo de abandono. La toma de decisiones basada en información es fundamental para cualquier organización, y las universidades poseen una gran cantidad de datos de formación, investigación y proyección.
El desafío de gestionar grandes volúmenes de datos
La diversidad de sistemas y aplicaciones que generan datos en las universidades puede dificultar la obtención de información en el formato adecuado. Por ello, es necesario contar con sistemas en tiempo real que proporcionen información para evaluar situaciones actuales y predecir situaciones futuras, como se expone en DATUPNA.
Estos sistemas permiten que la universidad tome decisiones basadas en el análisis de datos, un activo primordial que debe adquirirse, normalizarse, clasificarse y protegerse adecuadamente. Además, se busca que el acceso a la información sea universal dentro de la institución, permitiendo cumplir los objetivos de la UPNA de manera más eficiente.
Learning analytics: una visión holística del estudiante
El proyecto se enmarca en el ámbito de Learning analytics, que busca desarrollar un modelo para obtener una visión holística del estudiante mediante análisis predictivo. Esto permite identificar cuándo es necesario intervenir en diferentes situaciones, como el abandono de los estudios. La UPNA sigue avanzando en el uso de la tecnología para mejorar la experiencia educativa y reducir el abandono estudiantil.
