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A través del seguimiento de uso de tarjetas de identificación estudiantiles y el uso de big data, el machine learning y la ciencia de redes, las instituciones educativas pueden comenzar a predecir ciertos comportamientos y tomar medidas al respecto.
Foto: Bigstock
Un reciente comunicado de prensa de la Universidad de Arizona, reveló cuán poderoso es el análisis de datos para predecir el comportamiento de los estudiantes. A través del seguimiento de uso de tarjetas de identificación estudiantiles y el uso de big data, el machine learning y la ciencia de redes, las instituciones educativas pueden comenzar a predecir ciertos comportamientos y tomar medidas al respecto.
INSITE de la Universidad de Arizona: Centro de Inteligencia Empresarial y Análisis, dirigido por Sudha Ram, profesora de sistemas de información gerencial, realizó una investigación analizando datos capturados del uso de las credenciales de los estudiantes. El fin del sondeo fue identificar alumnos en riesgo de abandonar la carrera durante el primer año de matriculación.
Como afirma Sudha Ram, «obteniendo rastros digitales, se pueden explorar patrones de movimiento, comportamiento e interacciones, y eso dice mucho sobre los alumnos».
En la Universidad de Arizona, cada estudiante recibe una tarjeta de identificación tras la inscripción. Ésta se puede usar en casi 700 puntos como residencias universitarias, centros de recreación, laboratorios, bibliotecas y centros académicos. Además, los estudiantes pueden cargar dinero en la tarjeta para pagar alimentos, servicios o refrigerios.
Ram recopiló datos durante tres años. Posteriormente creó un mapeo de redes para revelar el tipo de interacciones que tenían los alumnos. A través de algoritmos de machine learning para cuantificar patrones pudo extraer datos sobre los círculos sociales, rutinas y actividades de los estudiantes.
Los hallazgos de Ram, muestran que muchas actividades de integración social y ciertas rutinas predicen la permanencia de estudiantes en la universidad durante los primeros semestres. El rastreo de identificaciones puede revelar la falta de rutinas del estudiante y la carencia de actividades de integración social. Por lo tanto, la intervención preventiva de las universidades puede llevarse a cabo en las primeras semanas para que sea efectiva. Las instituciones educativas pueden motivar al universitario mediante un correo electrónico de bienvenida, con una invitación de algún asesor o mentor para participar en un seminario de gestión del tiempo o alguna actividad que pueda impulsar su interacción social.
La tarjeta no está diseñada para rastrear las interacciones sociales, pero con estos hallazgos puede ser perfeccionada para ser más reveladora. Sudha Ram, afirma que rastrean a estudiantes de forma anónima y solo los asesores pueden acceder a la información. Por otro lado, reitera que el objetivo es ofrecerles a los alumnos un trato personalizado.
¿Esta iniciativa será intrusiva? o, al contrario, ¿será una herramienta positiva para fomentar la permanencia en la universidad?
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Este artículo del Observatorio del Instituto para el Futuro de la Educación puede ser compartido bajo los términos de la licencia CC BY-NC-SA 4.0 
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