Para fomentar el éxito académico de los estudiantes, es esencial identificar formas de mantener motivados a los graduados y estudiantes universitarios. Arab Open University (AOU) utiliza IBM® Watson Analytics™ para identificar qué estudiantes están en riesgo de abandonar la universidad y dar forma a nuevas iniciativas para ayudar a más estudiantes a llegar al día de la graduación.
AOU quería identificar los factores clave detrás de la progresión de los estudiantes y las tasas de retención, para que pudiera ayudar a los estudiantes con dificultades y aumentar los números. ¿Podría el análisis ayudar a dar sentido a los datos complejos?
Al aprovechar IBM Watson Analytics, AOU puede identificar los impulsores clave de la progresión y retención de los estudiantes, y desarrollar iniciativas específicas para ayudar a los estudiantes con dificultades a volver a encaminarse hacia el éxito.
Con campus independientes en ocho países, la Universidad Arab Open (AOU) es una organización muy diversa. Se enfrenta a los mismos desafíos que cualquier universidad moderna, en cualquier parte del mundo: atraer y retener estudiantes, mantener altos estándares académicos y preservar la sostenibilidad financiera. Al mismo tiempo, su alcance internacional significa que sus estrategias de alto nivel también deben respetar la situación cultural, legal, académica y financiera única de cada campus nacional.
El profesor Ashraf Hussein, decano de la Facultad de Informática e Ingeniería y vicepresidente de Tecnología de la Información y la Educación de la AOU, explica: «Cada campus se rige por los requisitos del Ministerio de Educación Superior (MoHE) local y se ve afectado por diferentes condiciones socioeconómicas y estándares de educación escolar. Esto significa que es difícil obtener un análisis exhaustivo del rendimiento y los logros académicos de los estudiantes».
El profesor Hussein continúa: «Nos costaba separar realmente los factores que contribuyen al rendimiento de los estudiantes. Esto hizo que fuera un desafío saber por dónde empezar al diseñar estrategias para ayudar a los estudiantes que fracasaban y, por lo tanto, aumentar las tasas de progresión y retención. Los datos son demasiado complicados para entenderlos sólo con hojas de cálculo: no sólo hay que ver los datos en sí, sino también las relaciones entre las distintas áreas, cómo evolucionan y qué ocurre entre bastidores».
El profesor Hussein reconoció que una solución analítica podría ayudar: «Decidí hacer un estudio para investigar los factores contribuyentes detrás de la retención y progresión de estudiantes, pero primero necesitaba las herramientas adecuadas para el trabajo».
Como parte de su estrategia para duplicar el número de estudiantes en cinco años, AOU se propuso mejorar la progresión de los estudiantes y las tasas de retención. Sin embargo, la complejidad de la organización dificultó la identificación de factores clave relacionados con la progresión y retención de los estudiantes.
El profesor Hussein comenzó a buscar una solución analítica que pudiera proporcionar información instantánea y que fuera lo suficientemente fácil de usar como para que pudiera ponerse a disposición de los estudiantes de la AOU en el futuro.
Señala: «Como antiguo empleado de IBM, ya conocía bien la tecnología y la cultura de IBM, así que cuando oí hablar de IBM Watson Analytics, vi que encajaría a la perfección. Su formato de apuntar y hacer clic es mucho más sencillo de usar que las otras soluciones que consideramos, y tiene capacidades de análisis predictivo integradas que otros no. Además, probé la precisión de los análisis predictivos y obtuve una puntuación muy alta. Implementarlo fue una decisión sencilla».
IBM Watson Analytics es un servicio de descubrimiento de datos inteligente que guía la exploración de datos, automatiza los análisis predictivos y facilita la creación de cuadros de mando e infografías, permitiendo a los usuarios obtener información y compartir hallazgos sin esfuerzo.
«IBM Watson Analytics le ofrece una serie de capacidades en un solo lugar, mientras que la mayoría de las otras soluciones son más como un conjunto de herramientas separadas entre las que tiene que ir cambiando constantemente», señala Profesor Hussein. «También es muy fácil colaborar y compartir datos en la plataforma; por ejemplo, usamos la función "Expert Storybook" para crear rápidamente presentaciones interactivas para compartir hallazgos».
Con la solución de IBM, el profesor Hussein disponía de las herramientas necesarias para estudiar los factores que impulsan los índices de permanencia y progresión de los estudiantes (la tasa de progresión se define como la rapidez con la que un estudiante termina su curso).
«Para empezar, realizamos un estudio a lo largo de varios años para ver cómo las tasas de progresión y abandono se tendencias a lo largo del tiempo para el Programa de Tecnología de la Información y Computación (TIC)», dice el Profesor Hussein. «Descubrimos que la tasa de abandono de semestre a semestre disminuyó en el transcurso del estudio, lo que demuestra que nuestros esfuerzos para mejorar los estándares de calidad en toda la universidad han sido efectivos. También descubrimos que los estudiantes que realizan cursos de menor nivel tienen una tasa de abandono mucho más alta que los que realizan cursos más avanzados, un hallazgo que merece un estudio más profundo.
«Analytics ha revelado que mejorar la garantía de calidad y los estándares dentro de la Facultad de Computación e Ingeniería mejora la tasa general de abandono en un promedio del 18 por ciento, al tiempo que mejora la eficiencia relativa de cada rama en la administración del programa TIC en un promedio del 10 por ciento, durante la duración considerada desde el otoño de 2013 hasta el otoño de 2017. Además, hemos confirmado que Kuwait, Bahréin y Egipto trabajan cerca de la proporción óptima de personal (a tiempo completo y parcial) por estudiante».
«En la segunda fase del estudio, desarrollamos indicadores clave de rendimiento académico [KAPI] para los cursos del programa TIC, y luego supervisamos tendencias e investigamos factores contribuyentes. Por ejemplo, un KAPI importante fue el porcentaje de estudiantes que abandonan; es decir, el porcentaje de alumnos que abandonan un curso. Vimos que la desviación estándar de los resultados de los cursos de un estudiante era un factor importante detrás de este KAPI, junto con su país de origen y el nivel de su curso: una vez más, los que estudiaban cursos de menor nivel tenían más probabilidades de abandonar».
Agrega: «La solución analítica de IBM es vital para permitirnos ejecutar estos estudios e identificar los factores contribuyentes y las señales de advertencia para los estudiantes que luchan».
Gracias a la información obtenida mediante Analytics, AOU puede identificar a los estudiantes vulnerables y diseñar iniciativas más específicas para ayudarles, aumentando así las tasas de permanencia y progresión y el número de estudiantes.
Comentarios del profesor Hussein: «Gracias a IBM Watson Analytics, hemos podido identificar factores clave que nos ayudan a entender por qué los estudiantes abandonan la universidad y tomar medidas para aumentar las tasas de retención.
«Por ejemplo, el país de origen de los estudiantes era un fuerte indicador de las tasas de abandono. Nos dimos cuenta de que, debido a que nuestros estudiantes provienen de diferentes países, la calidad y el alcance de su educación secundaria pueden variar considerablemente. Esto significó que algunos estudiantes tuvieron dificultades para mantenerse al día incluso en los cursos básicos de un programa de bajo nivel. Como resultado, decidimos examinar el efecto de ofrecer los cursos introductorios de matemáticas de cero créditos IT100, IT101 y MA100 en nuestro campus del país de Omán como requisito obligatorio del MoHE.
«El experimento se ha supervisado durante toda la duración considerada, desde otoño de 2013 hasta otoño de 2017. El análisis ha revelado que ofrecer los cursos introductorios antes mencionados resultó en la reducción del porcentaje de estudiantes dados de baja de los cursos básicos de matemáticas de nivel uno en un promedio del 34 por ciento, mientras que aumentó relativamente la tasa de aprobados en un promedio del 12 por ciento.
«Los resultados sugieren que estos cursos introductorios han tenido éxito al dar a los estudiantes la base que necesitan para tener éxito en el sistema AOU. Ahora estamos aprovechando ese éxito mediante la implementación de cursos similares en otros temas y/o países».
Además de examinar las KAPI en todos los cursos, también se deseaba obtener información sobre el rendimiento académico de estudiantes individuales. La AOU diseñó una puntuación de «Factor de riesgo estudiantil» (FRE), que está compuesta por la nota media actual del alumno, la tasa de progresión y el número de advertencias recibidas.
El profesor Hussein señala: «Esta puntuación FRE puede utilizarse para identificar a los estudiantes que tienen dificultades y necesitan apoyo, de modo que la universidad pueda intervenir antes de que dejen de progresar y abandonen los estudios. Descubrimos que un factor clave detrás de los puntajes de FRE era la antigüedad académica del estudiante: los estudiantes junior tienden a tener dificultades en la primera parte de sus estudios debido a su falta de familiaridad con el Sistema de Educación Abierta.
«La nota media de bachillerato también desempeña un papel crucial en la determinación del FRE, ya que a los estudiantes con un rendimiento medio o bajo en bachillerato les resulta más difícil cursar estudios universitarios. Además, un factor importante que influye en el FRE es el país en el que se estudia, debido a que los estudiantes de los distintos países presentan diferencias en su formación académica y diversas situaciones socioeconómicas, junto con diversidad de recursos físicos e infraestructuras».
«Por ejemplo, nuestros campus en Kuwait, Egipto, Jordania, Bahréin y Riyadh son más modernos y tienen "edificios inteligentes", mientras que los de Lebanon y Omán son más antiguos y están menos equipados. Ahora estamos trabajando en la modernización de nuestros edificios más antiguos para ofrecer un excelente entorno de aprendizaje a todos nuestros estudiantes, sea cual sea el campus en el que se encuentren.
«La situación política en diferentes países también juega un papel en el éxito académico de los estudiantes: en Jordania y el Líbano, por ejemplo, hay muchos refugiados sirios, cuya situación financiera a menudo puede hacer que sea muy difícil para ellos comprometerse con sus estudios. Ahora estamos trabajando para proporcionar fondos que ayuden a estos estudiantes y contribuyan a reducir sus puntuaciones en el FRE, aumentando así sus posibilidades de completar una educación universitaria».
Al permitir a AOU ofrecer ayuda específica a los estudiantes con dificultades y aumentar las tasas de retención, la solución de IBM también ayuda a crear un flujo de ingresos más estable para la universidad.
«Cuando los estudiantes abandonan, tiene un impacto económico en la universidad», comenta al profesor Hussein. «Al aumentar las tasas de retención, tenemos una mayor seguridad financiera y la capacidad de continuar invirtiendo en recursos educativos aún mejores. Todos salimos ganando.
«Además de rastrear y analizar el rendimiento académico de los estudiantes, IBM Watson Analytics nos ha ayudado a actualizar el nuevo Programa TIC, que fue revalidado en abril de 2017. Nuestro análisis reveló que ofrecer cursos básicos que comprenden solo tres o cinco horas de crédito del estudio conduce a pérdidas en ingresos de 6 a 11 por ciento. Por lo tanto, hemos actualizado el programa para ofrecer sólo cursos básicos de cuatro y ocho horas de crédito, lo que aumenta nuestros ingresos y proporciona unos resultados de aprendizaje del programa aún mejores».
Y concluye: «IBM Watson Analytics ha sido vital para permitirnos desentrañar una masa de datos hasta ahora impenetrables y descubrir información valiosa. Al utilizar estos conocimientos para aumentar las tasas de progresión y retención, no solo proporcionamos a los estudiantes vulnerables el apoyo que necesitan, sino que también garantizamos un flujo de ingresos estable que puede revertir en la universidad para seguir mejorando la experiencia educativa: es un ciclo positivo que no sería posible sin aprovechar la analítica».
«El análisis de datos se está volviendo crucial para la toma de decisiones basada en hechos en todas las áreas de la vida universitaria. Veo a IBM Watson Analytics como compañero de toma de decisiones para ayudar a AOU a lograr un éxito académico, administrativo y financiero aún mayor».
La Universidad Arab Open (AOU) (enlace reside fuera de ibm.com) es un proyecto de desarrollo sostenible y sin ánimo de lucro educativo establecido en 2002 por el príncipe Talal Bin Abdul-Aziz, el presidente del Consejo de Administración de AOU. AOU tiene su sede en Kuwait y tiene otros siete campus nacionales en Líbano, Jordania, Arabia Saudí, Egipto, Bahrein, Omán y Sudán. Bajo un acuerdo de asociación con la Open University en el Reino Unido, AOU ofrece una gama de programas académicos de pregrado y posgrado impartidos en inglés.
Legal
© Copyright IBM Corporation 2017. 1 New Orchard Road, Armonk, Nueva York 10504-1722 Estados Unidos.
Producido en los Estados Unidos de América, junio de 2017.
IBM, el logotipo de IBM, ibm.com y Watson Analytics son marcas comerciales de International Machines Corp., registradas en muchas jurisdicciones del mundo. Los demás nombres de productos y servicios pueden ser marcas registradas de IBM u otras empresas. Puede consultar una lista actual de las marcas comerciales de IBM en el sitio web, en «Copyright and comerciales Information in ibm.com/legal/copitrade.shtml.
Este documento se actualizó por última vez en la fecha inicial de publicación e IBM puede modificarlo en cualquier momento. No todas las ofertas están disponibles en todos los países en los que opera IBM. LA INFORMACIÓN DE ESTE DOCUMENTO SE OFRECE «TAL CUAL ESTÁ» SIN NINGUNA GARANTÍA, NI EXPLÍCITA NI IMPLÍCITA, INCLUIDAS, ENTRE OTRAS, LAS GARANTÍAS DE COMERCIALIZACIÓN, ADECUACIÓN A UN FIN CONCRETO Y CUALQUIER GARANTÍA O CONDICIÓN DE INEXISTENCIA DE INFRACCIÓN. Los productos de IBM están sujetos a garantía según los términos y condiciones de los acuerdos bajo los que se proporcionan.