EN BASE A DATOS DE LAS BEDELÍAS Y LA ANEP
Los creadores de esto aseguraron que “los factores sociales y los primeros resultados en la vida universitaria del estudiante, son determinantes para su posterior continuidad”.
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Supóngase que los estudiantes de Ingeniería en Computación -una de las profesiones más demandadas por el mercado- acaban de terminar el primer semestre de su carrera en la Universidad de la República. Usted está deseoso de predecir qué alumnos se desvincularán, dado que es una carrera que al año ya pierde a casi un tercio de la generación. Con solo preguntarles a los estudiantes la cantidad de asignaturas que aprobaron, la edad que tienen, en qué barrio viven y en qué tipo de institución finalizaron el bachillerato ya tendrá más de un 80% de chances de acertar en su predicción.
Ocurre que aquellos estudiantes que viven a menos de 5.000 metros de la sede universitaria -anclada en Punta Carretas- salvan en el primer semestre una asignatura más, en promedio, que aquellos que viven más lejos. Y que casi ninguno de los alumnos que ingresan a la carrera con más de 20 años acaba recibiéndose. Acontece, también, que quienes acabaron el bachillerato en UTU tienen peores resultados que los que cursaron en un liceo; y los de liceos públicos tienen peores desempeños que los que estudiaron en privados (al menos en los contextos más favorecidos).
Cada alumno es un mundo, es verdad. Pero hay determinadas variables que parecen predecir las chances de desvinculación de los universitarios. Pablo Martínez, Óscar Montañés y Juan Manuel Serralta sintieron la necesidad de buscar posibles causas o explicaciones sobre la desvinculación de los estudiantes de la UdelaR. Por eso en su proyecto de grado en Ingeniería en Computación aprovecharon para diseñar un modelo que permita trazar, proyectar y alertar sobre las trayectorias académicas de los estudiantes. Y lo hicieron mezclando grandes bases de datos -desde informes de bedelía hasta estadísticas de la ANEP- en combinación con aprendizaje automático (machine learning).
Fue así que lograron concluir, con datos preliminares, que “los factores sociales y los primeros resultados en la vida universitaria del estudiante, son determinantes para su posterior continuidad”.
Tan determinantes que muchas veces explican que tres cuartas partes de los alumnos de Computación jamás se reciban de ingenieros (al menos en la UdelaR, donde se centra la investigación).
Entre los que sí logran recibirse -o sea que entre los sobrevivientes-, el promedio demora entre siete y nueve años en titularse. Pero hay quienes tardaron más de 16 años en graduarse.
El plan de Ingeniería en Computación de las últimas décadas data del año 1997. De aquella primera generación, menos del 18% ya se recibió. Y de esos que se graduaron, el 42% demoró más del doble de la duración teórica de la carrera (más de diez años en titularse).
Del modelo de análisis de Martínez, Montañés y Serralta surge que algunas asignaturas parecen ser cuellos de botella. A los clásicos “filtros” de Ingeniería, esos que se basan en las Matemáticas más básicas, se les suman algunas materias específicas. Por ejemplo: la aprobación de Métodos Numéricos les llevó a los graduados, en promedio, dos años y medio. Y eso que es una asignatura que, según la currícula sugerida, debería cursarse en el segundo año de la carrera. Incluso el proyecto de grado les lleva el doble de lo que debería (dos años en lugar de uno).