El desarrollo de algoritmos es necesario en diversas áreas, desde la industria, el comercio, en el desarrollo tecnológico y hasta en la educación. De hecho, Juan Talamás, profesor investigador del Tec de Monterrey, creó un algoritmo apilable que busca reducir la deserción escolar.
Un algoritmo apilable utilizan varios algoritmos a la vez. Se les conoce como “apilables”, porque son como cajas que se colocan una encima de la otra; esto logra que tengamos una respuesta más exacta y amplia. Talamás lo compara con tener el punto de vista de siete personas diferentes.
Algoritmos para evitar deserción escolar
En México, el 8.5% de alumnos de educación superior, abandonaron sus estudios, en el periodo de 2021 a 2022, según datos del Instituto de Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).
Para evitar esto, Talamás se apoyó en los algoritmos, la base de la Inteligencia Artificial y el llamado Machine Learning, es decir, modelos matemáticos y ecuaciones que se basan en patrones y pueden generar modelos predictivos cercanos a la realidad, aunque, a veces, pueden no ser totalmente fiables.
El objetivo principal del investigador es convertir estos modelos de predicción en herramientas más eficientes para ayudar a mentores, tutores y profesores para intervenir en casos de deserción estudiantil, antes de que sucedan.
“Dos algoritmos piensan mejor que, uno”, es la idea central de la investigación llamada A stacking ensemble machine learning method for early identification of students at risk of dropout, que busca utilizar algoritmos apilables para mejorar la fiabilidad de estos modelos predictivos.
“Si un algoritmo te está dando una respuesta, ¿qué tan confiable es?, pero si es por ejemplo una decisión entre siete algoritmos, eso se convierte en una ventaja, es como si te aseguraras que lo que se dice tuviera diferentes puntos de vista”, explica Talamás.
Dos algoritmos son mejor que uno
Uno de los distintivos de este proyecto es su enfoque en los algoritmos apilables, ya que en lugar de depender solamente de un modelo, Talamás sugiere utilizar el “apilamiento de modelos”, en donde varios modelos algoritmos contribuyen a la predicción final.
Talamás explica que este tipo de tecnología se utiliza en diversas aplicaciones, por ejemplo, en las plataformas de streaming y música que ofrecen sugerencias de contenido que, tal vez, interesa al usuario o, incluso, en la evaluación de riesgo crediticio en el sector financiero, basándose en diversos algoritmos apilados.
Esto puede aumentar −significativamente− la confiabilidad de las predicciones realizadas y ser más preciso en la detección de riesgos de abandonar los estudios.
Otra de las ventajas de estos algoritmos es que requieren menor cantidad de datos, a comparación de otros modelos, lo que lo convierte en una opción más accesible para instituciones educativas, especialmente las que ya han recolectado datos de sus estudiantes, como el Core Lab de Data Science del Tec de Monterrey.
“Por ejemplo, yo puedo tener información de dos o tres semestres y eso es suficiente y casi cualquier institución en el mundo tiene esa información”, dice el investigador.
La aplicación de algoritmos para evitar deserción escolar
El proyecto de Talamás se encuentra en fase de implementación y validación en el Tec de Monterrey Campus Chihuahua, en donde el investigador es también profesor.
Explica que su intención es que, tras ser validado, este se convierta en un programa piloto que pueda aplicarse no solo en el Tec, sino en diferentes universidades.
Para eso, ha trabajado en el análisis del costo-beneficio del programa, y asegura que, debido al uso de estos algoritmos que necesitan pocos datos y el beneficio de evitar la deserción de alumnos, se genera una estrategia que puede ser atractiva para las instituciones educativas y la sociedad en general.
“El ideal sería tener este sistema que a los primeros semestres identifique si un alumno está teniendo problemas en la escuela, ya sea que tenga mucha carga, que tenga problemas financieros o que no está interactuando con sus compañeros y entornos y de alguna manera intervenir y ayudarle a continuar sus estudios”, señala.
