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La Universidad Nacional de Colombia dio a conocer el proyecto de Santiago Antolínez, que es un candidato a magíster en ciencias, con énfasis en física, con el sé que podría detectar hasta en un 85 % de los casos de estudiantes que pretenden abandonar sus carreras, principalmente en los primeros semestres. La herramienta sería fundamental ya que les permitiría a las diferentes instituciones educativas a combatir esos factores que alimentan la idea del retiro de los jóvenes, teniendo en cuenta que los más recientes índices de deserción en la educación superior rondan el 46 %.
Según los datos presentados por el Ministerio de Educación y que permiten contextualizar la razón de la creación de la herramienta, durante el 2021 se registraron 2.448.271 estudiantes matriculados en programas universitarios, lo que representó un incremento el 3,93 % en este aspecto frente al 2020, en teoría siendo una buena noticia ya que se revirtió la tendencia a la baja que se había registrado, principalmente durante la pandemia del COVID - 19.
No obstante, y cómo lo destaca la presentación de la Universidad Nacional, la tasa de deserción anual en la educación superior se ubica en el 8,25 %, cifra que aunque es muy reciente, desde el ministerio se destacó que la estimación va a ser muy similar en la siguiente cohorte que se evaluará.
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Pues mediante el lenguaje de programación Python, Antolínez integró 3 bases de datos de la Universidad Nacional y 2 del Instituto Colombiano para la Evaluación de la Educación, ICFES, dónde se compilaron datos como la información académica, socioeconómica y demás de los estudiantes del claustro.
Con la puesta en marcha del algoritmo, según revela la UNAL, se tuvo una precisión del 85 % de los casos de estudiantes que desertaron en el período evaluado, además de detectar otros que están en un riesgo alto de abandonar por los distintos factores en cuestión.
“En total se recolectó información de 80.000 estudiantes, entre 2007 y 2019, que formaban parte de 4 grupos: egresados, desertores, activos, e inactivos. Sin embargo, al inicio del estudio solo se utilizó la de los dos primeros grupos, que representaban el 30 y 31 % respectivamente (…) Por un lado se asignaron factores académicos como los puntajes del examen Saber 11 del Icfes y el de admisión a la UNAL, y las notas que tenían los estudiantes hasta el momento de desertar (generalmente en los dos primeros semestres) o de graduarse; y por el otro lado, factores socioeconómicos como estrato y datos generales como sexo, carrera y porcentaje de avance en esta (…) la red tuvo un 85 % de precisión, arrojando la mayoría de los estudiantes que desertaron en ese periodo, lo cual es muy interesante, porque este tipo de modelos hacen que, teniendo las partes del sistema, en este caso aquellos que van a desertar, se puedan brindar soluciones para cada uno”, explicó el desarrollador de la herramienta, Santiago Antolínez.
La intención de este estudio, es entregarle a la universidad las herramientas para que la institucionalidad pueda mejorar en los diferentes factores que está colocando en riesgo la continuidad de los estudiantes, no solamente en el caso de la Nacional, sino de todas las instituciones del país, apalancándose en la inteligencia artificial, y lógicamente solucionando una de las problemáticas más grandes en el sistema educativo colombiano.
La universidad y él candidato a magíster destacan que esta es una primera presentación del software, por lo que se espera que en un futuro se le integren otras herramientas y factores para tener un concepto más completo y claro de estas situaciones, mitigando así la deserción académica en la educación superior colombiana:
“El modelo, además de ser pionero en temas de abandono estudiantil, ya está planteado para que los interesados lo pueden utilizar, lo cual permitirá ir más a fondo en el tema y plantear estrategias reales y efectivas en esta problemática de la educación superior”.
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