Una estudiante del Programa Académico de Ingeniería de Sistemas desarrolló un modelo predictivo que contribuye a la identificación y prevención del fracaso en asignaturas del componente matemático a través de herramientas de Inteligencia Artificial. Este innovador proyecto no sólo busca entender las causas detrás del bajo rendimiento, sino también ofrecer soluciones prácticas y eficaces para mejorar la tasa de aprobación de estas asignaturas en la Universidad del Valle.

Se trata de Mavelyn Sterling Londoño cuyo trabajo de grado se desarrolló a partir de la articulación de diferentes fuentes de información (Registro Académico, Encuesta de Admitidos y Sistema de Información de ASES), lo que permite una visión más y precisa del rendimiento estudiantil.

Un hallazgo importante de su investigación revela que existe una clara relación entre la autopercepción que tiene el estudiante sobre sus habilidades en matemáticas al momento de ser admitido, con su posterior desempeño en las asignaturas de matemáticas en los primeros semestres. Datos de la Encuesta de Admitidos de la Universidad del Valle revelan que aquellos que se consideran buenos en esta área tienden a tener mayores niveles de aprobación en comparación con quienes se perciben como regulares o malos.

Otro hallazgo significativo es el impacto del factor vocacional en el rendimiento. Los estudiantes que no consideran cambiar de programa académico tienen niveles de aprobación más altos que aquellos que sí lo piensan, lo que subraya la importancia de los procesos de orientación vocacional en el éxito académico. Además, el género también juega un papel importante, ya que se encontró que las mujeres presentan mayores niveles de aprobación en matemáticas.

La población estudiada en esta investigación consistió en 1292 estudiantes que fueron invitados a participar en un cursillo de matemáticas basado en los resultados que obtuvieron en la prueba diagnóstica aplicada por el Departamento de Matemáticas durante el periodo XXX. Las variables consideradas incluyen los resultados en la prueba, el acompañamiento socioeducativo ASES, las respuestas de la encuesta de admitidos.

Un dato revelador del estudio muestra un aumento estadísticamente significativo en la aprobación de asignaturas en los estudiantes que asistieron al cursillo (54.8%), en comparación con quienes no lo hicieron (47.8%). Asimismo, recibir el acompañamiento ASES también está significativamente relacionado con mayores tasas de aprobación.

El proyecto de Mavelyn también ha avanzado en la aplicación de herramientas de inteligencia artificial para mejorar la permanencia estudiantil en la Universidad del Valle. Este desarrollo será integrado al sistema de información ASES, lo que permitirá la generación de mensajes pedagógicos de alerta para los estudiantes. Además, se creará un reporte de alerta para los profesionales, permitiéndoles considerar el nivel de riesgo inicial de cada estudiante y diseñar acciones preventivas específicas.

Este modelo predictivo no solo tiene el potencial de incrementar las tasas de aprobación, sino también de ofrecer un soporte más personalizado y efectivo a los estudiantes, mejorando su probabilidad de éxito académico y profesional.