Un sistema basado en inteligencia artificial que analiza una combinación de datos académicos, socioeconómicos y de bienestar estudiantil para identificar patrones de riesgo, fue presentado por la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP) como resultado del proyecto “Análisis, Diseño y Desarrollo de un Sistema Inteligente Consciente del Contexto para la Predicción de Deserción Universitaria, Utilizando una Arquitectura de Microservicio”.
Este proyecto es financiado por la Secretaría Nacional de Ciencia, Tecnología e Innovación (Senacyt) a través de la primera ronda de la Convocatoria de Nuevos Investigadores 2023, y es gestionado por el Centro de Estudios Multidisciplinarios en Ciencias, Ingeniería y Tecnología (CEMCIT AIP).
El objetivo de este sistema denominado predicción de deserción universitaria consciente del contexto con microservicios (PREDUCCM) es mejorar la retención universitaria y el éxito académico en el país proporcionando a las autoridades universitarias una herramienta tecnológica para tomar decisiones informadas y ofrecer apoyo proactivo a los estudiantes en riesgo de deserción.
Funcionamiento y beneficios del sistema
El proyecto es liderado por la Ing. Laury Arenales, quien durante su presentación indicó que PREDUCCM utiliza diversas variables para predecir qué estudiantes tienen un mayor riesgo de abandonar sus estudios universitarios. En general, este tipo de modelos se basan en el análisis de datos para identificar patrones y características que están asociados con la deserción académica.
El software, desarrollado con una arquitectura de microservicios, procesa una gran cantidad de datos de diversas fuentes, como datos socioeconómicos (información relevante sobre la situación personal y familiar del estudiante) y datos de bienestar estudiantil (otros factores que impactan directamente su vida universitaria).
El sistema no solo genera predicciones, sino que también las visualiza a través de tableros interactivos creados con Power BI, permitiendo a las facultades y departamentos tener una visión clara del riesgo tanto a nivel individual como grupal.
Beneficios y futuro del proyecto
PREDUCCM fue desarrollado en la Facultad de Ingeniería de Sistemas Computacionales (FISC) del campus central de la UTP y en el grupo de investigación GITCE en Chiriquí y una vez se<implementado completamente, el sistema permitirá a las universidades:
- Detectar de forma proactiva a los estudiantes en riesgo.
- Fortalecer las estrategias de apoyo estudiantil, optimizando recursos.
- Generar reportes y visualizaciones detalladas para un análisis más profundo.
- El desarrollo del proyecto se ha dividido en dos etapas: la primera, enfocada en el diseño de los modelos y la arquitectura, y la segunda, en la implementación y las pruebas de rendimiento y seguridad.
