GT crea solución para ayudar a reducir la evasión de estudiantes en el sistema educativo

La evasión escolar es la no conclusión de un período estudiantil o de un curso de graduación, en caso de enseñanza superior. Actualmente, es uno de los problemas que más afligen a las instituciones de enseñanza en general, siendo un fenómeno de múltiples factores, que puede ocurrir con personas de todos los contextos socioeconómicos, culturales y modalidades de enseñanza.  

Para ayudar a identificar la posibilidad de evasión antes de suceder, el GT-LANSE está desarrollando una solución tecnológica para la ejecución de servicios de predicción de riesgo académico (evasión y/o reprobación) apoyada por una infraestructura en la nube que preprocesa datos, entrena y ejecuta algoritmos de machine learning. Seleccionado en el Programa de P&DI Servicios Avanzados de la RNP en 2021, el Grupo de Trabajo reúne investigadores de la Universidad Federal de Pelotas (UFPel), Universidad Federal de Santa Catarina (UFSC), Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología Sur-riograndense (IFSUL) y a startup Elimu Social.  

La herramienta está actualmente en desarrollo en la etapa TRL4, o sea, en este momento la prueba de concepto está siendo colocada en práctica, con aplicación en ambiente similar al real. La solución ya cuenta con la arquitectura de nube que recibe datos del ambiente Moodle y que ofrece visualizaciones iniciales sobre las interacciones de los estudiantes dentro del curso, además de la indicación de la posible reprobación del estudiante con base en esas interacciones. 

“Se espera que la solución auxilie en la reducción de los índices de evasión y reprobación de las instituciones que la adopten. Los tests realizados con los modelos de predicción apuntan para la capacidad de anticipar situaciones de evasión ya en la segunda semana de un curso con índices superiores a 85% de precisión”, informa Cristian Cechinel, coordinador del GT e investigador de la UFSC.  

Cechinel destaca la participación de la RNP en el proyecto, que está permitiendo la transformación de resultados de investigación sobre la predicción de riesgo académico en un producto que pueda ser utilizado por instituciones de enseñanza que utilizan el Moodle en sus procesos de enseñanza-aprendizaje. “Estamos trabajando para que el MVP en desarrollo pueda ser efectivamente ofrecido para esas instituciones para que las mismas tengan en sus manos una herramienta que permita mitigar los índices de evasión y reprobación en sus cursos”, dice.   

Según el coordinador, la expectativa actual es de implantar la solución ya existente en instituciones aliadas (UFSC, UFPel y IFSUL) permitiendo su perfeccionamiento por medio de la recolección de las experiencias de los usuarios de esas instituciones. “Esperamos también que la solución pueda ser incorporada como uno de los servicios a ser ofrecidos en el NasNuvens de la RNP, como un ad-on que pueda ser utilizado pelos clientes de los servicios de hospedaje Moodle”.  

Las próximas etapas del proyecto, que entró en la segunda fase, envuelven avanzar con el desarrollo e implantación de la tecnología, de modo a alcanzar el nivel de madurez TRL9 (tecnología comprobada en ambiente operacional y con producción establecida), además de retos de sustentabilidad de la solución y del negocio.  

 

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