Episodio sobre investigación y docencia en La Salle Campus Barcelona con Alba Llauró y David Fonseca. Hablo con Alba Llauró, profesora y doctoranda en La Salle Campus BCN-Universitat Ramon Llull, y Dr. David Fonseca, director de la tesis de Alba, profesor y catedrático en La Salle Campus BCN-Universitat Ramon Llull. Ambos presentan su investigación destinada a parametrizar los factores que determinan el perfil de ingreso de los estudiantes universitarios españolas con el objetivo de crear un predictor de abandono.
con el soporte de Wesley Lucas Mas
Transcripción de la conversación:
Somos una entidad relativamente pequeñita y intentar fidelizar al
estudiante que entra a cursar lo que haga falta es muy importante.
En nuestro caso, al ser una universidad privada, muchas veces tenemos alumnos que
son muy brillantes, pero por tema económico no pueden seguir.
La añoranza de tu casa o la distancia que puedas tener en toda esta
época pospandémica que tenemos están afectando mucho a los estudiantes.
En el proceso en el que estamos, estamos devolviendo la información a los tutores
de esos alumnos, con la idea de aquellos alumnos que se hayan detectado como
riesgo alto de abandono, que los tutores queden con ellos, no hablen con ellos para
ver si es cierto lo que se ha detectado, has escuchado unos fragmentos de la
conversación con Alba Yaureau y David Fonseca sobre la investigación de la
docencia universitaria. Estás escuchando el segundo episodio de la tercera
temporada de Conecta Andaniamo, un podcast sobre humanidad, tecnología y
privacidad producido con la colaboración del grupo de investigación
en Gretel de la Salle Campus Barcelona.
Bueno, bienvenidos al podcast una vez más de Conecta Andaniamo. Ya sabéis que aquí
trabajamos en la Salle cosas muy interesantes, como docencia, como
investigación en robótica, con investigación en inteligencia artificial
y GPT, que se lleva mucho de moda. Y empezamos una serie enfocada muy a la
investigación y tengo durante mí a David Fonseca, personaje ilustre dentro de la
Salle que dirigió el grupo de investigación Gretel, dedicado a
mejorar la educación con tecnología y Alba Yaureau, que es profesora,
investigadora y que está en peno doctorado, y están haciendo cosas muy
interesantes, enfocadas a mejorar procesos educativos relacionados con
tutorías, que quiero que pues nos expliquéis un poquito en qué consiste el
proyecto, cuál es su importancia y cuáles son las bases de la investigación.
David, tú mismo.
Buenos días, Dani. Bueno, básicamente uno de los objetivos es, en este caso,
estamos trabajando en la universidad privada y como universidad privada, sin
duda alguna, nos puede impactar mucho más cualquier tipo de abandono o
problemas que pueda tener al alumno. Como universidad privada hemos focalizado
gran parte de nuestra enseñanza y de nuestro seguimiento del alumnado en
potenciar las tutorías, que es un servicio en el cual intentas orientar al
alumno en todo lo que es la parte académica, ayudándole en problemas que le
puedan surgir, y intentando establecer un vínculo entre la situación familiar,
personal, emocional que pueda tener y el seguimiento académico y el objetivo de
que tenga un éxito en sus estudios, pues de una forma lo mejor pautada.
Claro, en este caso, y estamos dentro de una universidad con unas escuelas que
tienen grados bastante, vamos a llamar los técnicos, está comprobado que dentro
de los grados técnicos habitualmente hay una tasa de abandonos más elevada,
incluso a nivel global, se ha llegado a estudiar que los estudiantes que
empiezan a hacer un grado universitario, pues cerca del 30% o no caban el grado,
se acaban cambiando, algo que como decíamos somos una entidad relativamente
pequeñita, y intentar fidelizar al estudiante que entra a cursar lo que haga
falta es muy importante. Entonces a partir de aquí decidimos intentar
analizar, recoger datos tanto académicos como a partir de instrumentos de medida
para intentar, pues lo que decimos, analizar, prever, pronosticar potenciales
casos de abandono, y de esta forma que los tutores, la acción tutorial,
puede intervenir y pueda mejorar o pueda actuar sobre dicha situación dándole
instrumentos tanto al profesor como al alumno para que eso pudiera no suceder,
en este caso le paso con tu permiso la voz a Alba que te podrá incluso comentar,
o nos podrá comentar el avance de este trabajo, incluso el alcance de este
trabajo que ahora ya se está externalizando fuera de la Universidad Ramón Yul.
Hola, buenos días. Bueno, el instrumento digamos que ya está en su tercera evolución o tercera fase,
la primera vez que se implementó se hizo solo en la universidad con un
cuestionario, la idea está en que estos alumnos al inicio del curso contestan
unas preguntas personales, en la primera vez que se realizó esta encuesta eran
un total de trece preguntas y a la vez estos factores que se le preguntan
los alumnos, los tutores lo ponerán según su percepción y su histórico de
todos estos años, es decir uno de los ítems que se detectó importante era la
nota de entrada del estudiante de la universidad, entonces igual que los
alumnos responden con la nota, ellos solo van respondiendo a cada uno de estos
ítems, los tutores pusieron una nota digamos a cómo de importante creen que
la nota de entrada del estudiante es a la hora de calcular que ese alumno vaya
a abandonar o no el grado, por lo tanto los profesores con su experiencia han ido
ponderando cada uno de los datos, se hizo esta primera encuesta con sus
resultados y posteriormente se contactó digamos con la Universidad de
Deusto, se analizó esta encuesta y se creó una nueva encuesta con muchísimas
más preguntas, teniendo en cuenta también lo que comentaban los tutores de
aquella universidad, para poder globalizar un poco nuestra encuesta y
poder llegar a más perfil de estudiantes, entonces allí entraron
también ellas a pasar la encuesta en su universidad obteniendo así más
resultados y pudiendo digamos que refinar el proceso de detección de
ese abandono de los estudiantes y ya la última iteración que estamos haciendo
también hemos añadido la Universidad de Comillas donde se han añadido ya las
preguntas son las mismas y a más o menos se ha llegado a un acuerdo de
que esas son las preguntas adecuadas, nos han extendido más, sí que se han
creado algunas nuevas en la cual el alumno puede comentar más su situación
pero no se ponderan, es simplemente información que luego se transmitirá
a los tutores para poder conocer más el perfil, no tanto tener un punto de
puede que abandone sino más información extra, por lo tanto ahora en el proceso en
el que estamos, estamos devolviendo la información a los tutores de esos
alumnos, con la idea de aquellos alumnos que se hayan detectado como riesgo alto
de abandono, que los tutores queden con ellos, no hablen con ellos para ver si
es cierto lo que se ha detectado o si hay algo que el tutor por ejemplo estaba
pensando que este alumno va bien y no se había dado cuenta, en nuestro caso
al ser una universidad privada muchas veces tenemos alumnos que son muy
brillantes pero por tema económico no pueden seguir, entonces esto suele chocar
mucho al tutor, porque nos sale como rojo, que lo categorizamos nosotros como
riesgo alto de abandono y claro hasta que no acaba el curso, quizás no te confiesan
que lo dejan por dinero, cuando realmente eran buenos estudiantes y tú lo
subieses categorizado como excelentes y sin riesgo, entonces bueno ahora
estamos en este proceso de analizar qué es lo que está pasando con los alumnos y
comprobando si la probabilidad de abandono o no esa predicción se ajusta
correctamente y bueno esperando que acaba el curso o no para realmente poder
comprobar que es correcto lo que lo que se ha predicho antiguamente.
Hoy estamos un poco de rudimentario porque ha sido una quité pillo que te mató
y tenemos un micro con un guay y poca interacción, claro yo creo que me imagino
es que al final esto es un esfuerzo no titánico, un esfuerzo para el tutor
responder y esto cómo lo enfocáis, una encuesta a inicio de curso del tutor y a
partir del que empezar a trabajar o preveís que sería interesante en cada
semestre o cada tres meses hacer una encuesta para ir valorando estos pesos
porque al final esto es muy manual no es automático, no obstante estamos
trabajando para pasar algoritmos de machine learning y de predicción por ver si
también las máquinas ayudan, el instrumento que está es generando
que entiendo que está publicado en distintos congresos y disponible, de
alguna manera se pasa a inicio de curso y ahí se queda o sería beneficioso
pasarlo varias veces. Ciertamente lo mejor sería pasarlo de forma
iterativa es decir al final tenemos un primer año con diversos grados con
asignaturas semestrales, con asignaturas anuales, estudiantes nacionales,
estudiantes internacionales, muchas variables a controlar, incluso variables
que como a veces la añoranza de tu casa o la distancia que puedas tener en
toda esta época pospandémica que tenemos están afectando mucho a los
estudiantes, una sensación de que mentalmente no sé si decir son más
frágiles o están sufriendo los efectos desde la época de confinamiento o
desde una situación familiar que a veces pues les puede estresar más del
seguimiento de estudios e incluso lo que hemos llegado a adivinar no preparando
nuevas propuestas y nuevos proyectos de que las tasas de estudiantes con
trastornos mentales no paran de crecer, posiblemente ahora hay una mayor
capacidad de identificación de tal forma de que hay mucho tipo de trastorno
mental no estamos hablando ya sólo de enfermedades sino de personas afectadas
por diversas patologías que acaban pudiendo influir en esos procesos de
de abandono en la medida que seamos capaces de identificar esas personas y
poder actuar con ellos posiblemente las tasas de reducción se puedan abandonar
se pueden disminuir disculpa y pueda mejorar incluso esa personalización
del aprendizaje tal y como conocíamos el aprendizaje en el cual nos hemos
formado la mayoría de contenidos libros y formas bastante genéricas pues tú
mismo incluso lo has introducido vuelven los sistemas de inteligencia
artificial con una fuerza inusitada está cambiando todo de una forma
diabólicamente acelerada y adaptar qué y cómo enseñamos qué y cómo evaluamos
qué y cómo ayudamos o les damos herramientas a los estudiantes es
fundamental para que este estudiante puede evolucionar de forma correcta sí que
sería lo ideal no hacer esas iteraciones a mitad curso y posiblemente hacia final
posiblemente entonces las dedicaciones o el tiempo necesario para profesores o
tutores se debería tener en cuenta si se quiere dar ese valor añadido a este
proceso que ya es un proceso pues lo que decimos no que lo podríamos catalogar
yendo a buscar k wars no de educación al data mining educación data analytics más
allá casi de la analítica estamos en la académica analítica porque queremos
mejorar la educación a partir de procesos y análisis de extracción de datos
que tienen múltiples variables
para ir terminando porque al final la esto es un poco aquí te pillo aquí te
mata no nos hubiera gustado tener mucho más tiempo y como primer episodio de
esta serie creo que es interesante para para encuadrar también no esta
propuesta que tenéis y el doctorado de alba no que creo que tenés suerte en
el sentido de que estás participando en un proyecto con lo cual pues también
puedes hacer distintas historias porque al final cuando tenés presupuesto por
en medio pues ostras la investigación pues puede publicarse puedes dedicar
recursos a cosas más interesantes háblanos ya para terminar de este
proyecto en qué convocatoria estabas y con quién participas no para dar un poco
de más de visibilidad y difusión al proyecto y cuáles son los siguientes
pasos pues estamos en un proyecto de ac m aris tus campus mundi con deusto y
comillas con la universidad no y nada los siguientes pasos pues al final serán
analizar los datos que nos han ido proporcionando como has comentado antes
y que sería interesante lo de pasar la encuesta en en varios en varias fases
pero también es cierto que hay preguntas que no varían es decir los
antecedentes del alumno de cómo se consideraba estudiando antiguamente o la
nota de entrada son factores que no van a cambiar sí que hay otros factores que
es cómo se sienten en el grupo de clase que sí que van variando a lo largo de
el curso académico otras preguntas que son cómo
cómo ves el temario no si se adapta a tu idea que tenías quizás ahora que
evolucionado un poco más pueden ver que se adapta más a la percepción que
tenían o menos entonces esto sí que sería interesante volverlo a pasar para
así también ver la evolución del alumno y quizás al inicio salía con
riesgo alto de abandono y luego pasa a riesgo muy bajo porque al final los
factores más importantes son las percepciones que tienen actualmente y
no tanto el pasado sino cómo se han ido adaptando y los siguientes pasos es
detectar estas cosas no detectar cómo se puede ir evolucionando la herramienta
para para adaptarnos más al alumno y y seguir detectando no el abandono para
para intentar reducirlo o intentar ayudar al alumno a adaptarse correctamente
al nuevo proceso de aprendizaje de la universidad que por lo que hemos
detectado en estos años les cuesta mucho el la adaptación no el nuevo proceso la
nueva enseñanza el que no están en el colegio sino ya van a un mundo un poco
más amplio no y y eso sería todo.
Gracias alba gracias david lo dejamos hoy aquí en esta primera entrada de
investigación esta vez en la salle y esperamos pues que vengan mucho más
investigadores investigadoras a que nos digan sus cosas churis que hacen hasta
la semana que viene.