Algoritmos y trayectorias; datos contra el abandono escolar

Un estudiante no abandona la escuela de un día para el otro. Su decisión es la culminación de un proceso que muchas veces podría haberse evitado si el sistema educativo hubiera detectado a tiempo las señales de alerta. Hoy, gracias a la inteligencia artificial (IA), podemos anticiparnos y actuar antes de que sea demasiado tarde, y así cambiar el destino de muchas vidas.

La IA ya no es un concepto de ciencia ficción ni un debate exclusivo del sector tecnológico. Se ha convertido en una herramienta poderosa con aplicaciones concretas en múltiples áreas, incluida la educación. Su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos permite identificar patrones y prever escenarios, lo que abre una oportunidad única para abordar el abandono escolar con enfoques más precisos y efectivos.

En nuestro país, según datos de Argentinos por la Educación, sólo 13 de cada 100 estudiantes accede al último año de la escuela secundaria en tiempo y forma. Incluso si se mira el dato más de cerca, se presentan variaciones significativas según el distrito que se analice: en algunos casos, apenas el 5% de los estudiantes lo logra, mientras que en el de mejor desempeño la cifra asciende al 29%. La evidencia es clara y contundente acerca de la urgencia en implementar estrategias innovadoras para continuar reduciendo el abandono escolar.

Algunas políticas ya vienen mostrando buenos resultados, como los Sistemas de Alerta Temprana (SAT). Los SAT, que ofrecen un enfoque innovador en tanto ponen al uso de la información educativa en el centro de la gestión escolar, se apoyan en dos pilares. El primero es la identificación de los estudiantes con mayor riesgo de abandono. Mientras que el segundo es la organización y focalización de intervenciones que atiendan las problemáticas específicas por las cuales esos estudiantes se están desvinculando de la escuela.

Pionera

CIPPEC fue una de las instituciones pioneras en incorporar los SAT a la agenda educativa nacional, acompañando a Mendoza y Entre Ríos en su implementación, y actualmente trabaja con Santa Fe, Jujuy, Salta y Misiones. Además, otras jurisdicciones también están desarrollando o implementando sus propios SAT y para este año se espera un impulso del Estado Nacional en esa dirección.

En este contexto, la IA puede ser una gran aliada para la identificación de los estudiantes en riesgo de abandono. Los modelos predictivos basados en IA tienen la capacidad de procesar grandes volúmenes de información para anticipar el comportamiento de los estudiantes a partir de un uso inteligente de los datos que las escuelas registran cotidianamente (como las inasistencias, calificaciones y otros datos de contexto). Esto permite generar alertas tempranas que activan intervenciones específicas para fortalecer las trayectorias de esos estudiantes y evitar que dejen la escuela.

Sin embargo, para que la IA despliegue todo su potencial en la educación es fundamental contar con datos de calidad y una estrategia integral que garantice su uso correcto. La pandemia aceleró la digitalización de registros escolares, pero aún existen desafíos en la cobertura y actualización de variables clave. Además, es necesario fortalecer las capacidades de los equipos educativos para interpretar y aprovechar esta información de manera efectiva.

El abandono escolar es un problema complejo que requiere soluciones innovadoras. La inteligencia artificial no reemplazará el rol de los docentes ni la importancia del vínculo humano en el aprendizaje, pero sí puede ser una aliada clave para tomar decisiones informadas y construir un sistema educativo más inclusivo y equitativo. La pregunta ya no es si debemos incorporar IA en la educación, sino cómo hacerlo de la manera más eficaz y con el mayor impacto posible.