Un equip de la UB desenvolupa un sistema per predir l’abandonament escolar

equip

Un equip d’investigació format per docents i un alumne de la Universitat de Barcelona (UB) ha creat un sistema d’anàlisi de dades per preveure l’abandonament escolar. Aquesta eina també permet predir les notes de l’alumne amb una fiabilitat del 82%.

L’objectiu era crear un sistema dirigit a tutors per assessorar i millorar el rendiment acadèmic i reduir l’abandonament escolar.

L’equip de la Facultat de Matemàtiques i Informàtica de la UB format pels investigadors Laura Igual i Eloi Puertas, i també per l’estudiant de grau Sergi Rovira, han publicat un article a la revista PLoS ONE on es presenta l’estudi.

L’eina es basa en la ciència de les dades. És a dir, fins ara els estudis sobre abandonament escolar es basaven en estadístiques, però en aquest nou tipus d’anàlisi es fan servir dades extretes en tècniques d’aprenentatge automàtic.

Segons Laura Igual les tècniques d’aprenentatge automàtic tenen una aplicació predictiva basada en dades objectives. Els sistemes estadístics són millors per determinar els motius de l’abandonament, però el poder predictiu d’aquesta eina és més baix, assenyala Igual.

Aquest nou enfocament també permetrà un pas més alertant als tutors sobre l’estat dels seus alumnes.

Aquesta recerca de noves eines s’emmarca dins del projecte d’innovació docent Sistema Intel·ligent de Suport al Tutor d’Estudis de la UB.

Per Igual el paper del tutor és més important que mai per evitar l’abandonament escolar. D’aquest estudi resulta un algoritme basat en dades objectives per extreure informació oculta dels resultats acadèmics dels alumnes.