Algoritmos para prevenir el abandono universitario en España

Uno de cada cinco estudiantes, es decir, el 20%, abandona o cambia de especialidad durante su primer año en los grados universitarios. Esta alarmante cifra, que proviene del banco de datos de 200.000 alumnos de universidades españolas conocido como UniversiDATA, ha motivado al profesor Fernando López a presentar una propuesta innovadora en el foro Paréntesis-Docencia de la UPCT. Su enfoque se centra en la utilización de algoritmos para detectar tempranamente a aquellos estudiantes con un perfil propenso al abandono, con el fin de facilitar su adaptación a la vida universitaria.

El catedrático del área de Métodos Cuantitativos para la Economía y la Empresa ha identificado diversas variables que pueden predecir la probabilidad de abandono. Entre ellas se encuentran el género, ya que el fracaso académico es el doble entre los varones en comparación con las mujeres; así como la nota de acceso a la universidad, la formación académica de los progenitores y la carrera seleccionada. Es notable que el abandono puede llegar hasta casi el 25% en las carreras STEM (Ciencia, Tecnología, Ingeniería y Matemáticas). Según lo indicado por López, su modelo predictivo ha alcanzado una precisión del 72%, tal como explicó en una entrevista a ‘La Verdad’.

Un enfoque personalizado para mejorar la retención estudiantil

Durante su intervención en el foro sobre modernización y mejora docente, Fernando López planteó una pregunta provocativa: «¿Por qué tratar igual a estudiantes que no lo son?» Esta reflexión subraya la necesidad de abordar las diferencias individuales entre los alumnos para implementar estrategias efectivas que reduzcan las tasas de abandono.

Este proyecto ha sido reconocido por su innovación y relevancia, siendo seleccionado como finalista en el Datathon UniversiDATA. La iniciativa busca no solo identificar a los estudiantes en riesgo, sino también proporcionarles las herramientas necesarias para lograr una integración exitosa en sus respectivas carreras.

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