“Big Data” en la universidad
Como empleado del Centro de Asesoría de la Universidad Estatal de Georgia, Terrance “Tee” Wiggins, a la derecha, atiende a un estudiante. Wiggins se graduó en diciembre de 2022 y le da crédito al programa de análisis predictivo por haberlo mantenido en curso para culminar sus estudios. Ahora labora en el Centro de Asesoría a medio tiempo. Foto de Bita Honarvar para palabra
¿Y si la tecnología influyera en tu éxito académico? En una universidad, las tecnologías analíticas ayudan a más estudiantes negros y latinos a graduarse, pero los investigadores advierten de los posibles riesgos y sesgos raciales en estas herramientas
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Cuando Debanhi Romero siguió la estela de su hermano e inició los estudios universitarios, desconocía que la barrera lingüística supondría un desafío para su éxito académico. Pero con empeño, logró salir a flote tras su primer año en la Universidad Estatal de Georgia (GSU, por sus siglas en inglés).
Sus padres, ambos de México, nunca tuvieron la oportunidad de recibir una educación superior. Pero en el otoño de 2022, con la ayuda de una beca académica, la joven emprendió la búsqueda de un título universitario en Artes Visuales.
Con un trabajo a media jornada y un promedio de calificaciones (GPA, por sus siglas en inglés) de 2.61 tras su primer semestre de clases, se vio al borde de perder la beca. “Tardé un tiempo en acostumbrarme a la universidad”, admite la joven.
Pero al contrario que en otras universidades, donde tal vez hubiera pasado desapercibida, el programa predictivo GPS Advising identificó que Romero, ahora de 20 años, necesitaba apoyo adicional de la universidad. Tuvo que reunirse con sus asesores para asegurarse de que lograría mantener la nota mínima exigida de 3.0 para no perder la Beca HOPE.
Los asesores le facilitaron a la joven una lista con recursos de apoyo que podrían ayudarla, incluyendo el Writing Studio de la universidad, un centro situado en el campus donde los estudiantes se reúnen con tutores para mejorar sus habilidades de escritura y composición. Romero nació en Atlanta, creció en México y el inglés no es su primer idioma. Desde que inició los estudios universitarios, el inglés ha supuesto una barrera y un impedimento de cara a su progreso académico.
Debanhi Romero trabaja en un proyecto de clase en el Estudio de Escultura Edgewood de la Universidad Estatal de Georgia en Atlanta. El programa de análisis predictivo identificó a Romero como una estudiante que necesitaba apoyo académico cuando su calificación promedio descendió por debajo del puntaje requerido por su beca HOPE. Foto de Bita Honarvar para palabra
“Creo que voy a usarla (la tutoría) el próximo semestre, incluso si no me lo exigen, porque la encontré útil”, asegura.
El programa GPS Advising que ayudó a Romero forma parte de los esfuerzos de la universidad por revolucionar el mundo académico y aprovechar el poder de las tecnologías predictivas para ofrecer ayuda adaptada a las necesidades del estudiante cuando éste se topa con obstáculos. El programa está basado en macrodatos — o Big Data en inglés —, un conjunto de datos de tal tamaño y complejidad que solo las herramientas tecnológicas pueden procesarlos.
En GSU, el programa analiza datos académicos históricos para identificar qué estudiantes se exponen a un mayor riesgo de fracaso académico. El objetivo es mejorar el rendimiento académico del alumno y elevar la tasa de graduación. Pero conforme el papel de las tecnologías predictivas y otras herramientas, como la inteligencia artificial (IA), se propaga en el ámbito educativo, también crece la preocupación sobre sus potenciales inconvenientes y la posibilidad de que puedan perpetuar los sesgos raciales y étnicos ya existentes.
En GSU, el impacto ha sido positivo, significativo y cuantificable: las tasas globales de graduación han subido un 30% desde 2012. Entre los grupos más desfavorecidos — incluyendo los estudiantes negros, hispanos y de bajos ingresos —, la tasa de graduación es más elevada que hace una década y la brecha de equidad (referente al acceso a oportunidades para grupos históricamente desfavorecidos) ha desaparecido, según Timothy Renick, director ejecutivo del Instituto Nacional de Éxito Estudiantil (NISS, por sus siglas en inglés) de GSU, una iniciativa creada por la universidad para ayudar a otros centros educativos a adoptar algunos de sus métodos. Los estudiantes más desfavorecidos también se gradúan, de media, un semestre antes de la fecha prevista, lo que puede ayudar a evitar las deudas o los préstamos estudiantiles.
El director ejecutivo del Instituto Nacional para el Éxito Estudiantil Timothy Renick, a la izquierda, y Cristal Mitchell, directora del Centro de Asesoría, conversan en la oficina de ella en Atlanta. El programa de Éxito Estudiantil se estableció para capacitar a otras instituciones académicas a utilizar el modelo de la Universidad Estatal de Georgia. Foto de Bita Honarvar para palabra
“Ahora estamos graduando cada año a unos 3,500 estudiantes más que hace una década”, asegura Renick.
Los datos de los alumnos se analizan y contrastan con 800 factores de riesgo. Cuando se identifica un problema en un alumno, un asesor se pone en contacto con éste y programa una reunión de media hora para abordar los motivos por los cuales éste pueda estar descarrilando. Aunque en la mayoría de alumnos los motivos académicos son los que activan la alarma, también cuando el estudiante no realiza los pagos a tiempo, debe reunirse con asesores para resolver los desafíos financieros que pueda estar experimentando.
Entre los factores que activan las notificaciones de alarma están las malas calificaciones, un rendimiento académico pobre en asignaturas esenciales para la carrera elegida por el estudiante, desperdiciar dinero en clases innecesarias o matricularse simultáneamente en asignaturas complicadas.
“Si los estudiantes están matriculados en clases de química orgánica y de cálculo el mismo semestre, tendrán, de promedio, solo un 60% de probabilidad de aprobar ambas asignaturas”, afirma Renick. “Pero cuando las cursan por separado, la probabilidad de aprobar ambas asignaturas aumenta al 80%”.
‘No es como que te gradúas y tus datos desaparecen y se desvanecen’.
Nacido en Atlanta, Terrance Wiggins es un joven de 24 años que obtuvo un título de GSU en administración de medios de comunicación en diciembre de 2022. Cuenta que el programa predictivo le ayudó a mantenerse en el rumbo adecuado para graduarse. Tras recibir una alerta advirtiéndole que necesitaba seguimiento académico adicional, se reunió con un asesor en el centro de asesoría de la universidad y realizó un curso en conocimientos financieros para entender cómo costearse los estudios.
Terrance “Tee” Wiggins en el campus de la Universidad Estatal de Georgia en Atlanta. Foto de Bita Honarvar para palabra.
“Fue, de hecho, útil porque en vez de tratar de averiguar por mi cuenta qué asignaturas necesitaba, o si estaba matriculado en las asignaturas correctas, podía simplemente acudir al centro de asesoría, hablar con alguien que pudiera orientarme y encaminarme en la dirección que necesitaba ir”, explicó. “Me quitó un gran estrés de encima”.
Para los alumnos al borde del fracaso académico, el papel proactivo de los asesores puede representar un salvavidas, según Crystal Mitchell, directora del centro de asesoría.
Si un estudiante no está rindiendo satisfactoriamente en el plan que se ha trazado, a veces los asesores recurren a un enfoque más directo para ayudarlos a entender sus opciones. “Les explicamos: Esto es lo que va a costarte académicamente y económicamente que sigas por este camino…Tenemos otro curso que puede hacer que logres tu objetivo y, aún así, hacerte atractivo para la industria de tu interés”, dice.
Otros recursos incluyen tutores y Pounce, un chatbot basado en inteligencia artificial disponible las 24 horas del día, que le permite a los estudiantes realizar preguntas sobre el proceso de inscripción, finanzas, tareas estudiantiles y los contenidos de cada asignatura. Pounce también puede enviar recordatorios por correo electrónico sobre pruebas de conocimientos y exámenes. Según un estudio de GSU, los estudiantes de primera generación que reciben mensajes obtienen calificaciones finales 11 puntos por encima de sus compañeros.
El modelo de predicción analítica ha captado la atención de otras instituciones interesadas en desarrollar estrategias similares, asegura Renick. Más de 500 representantes de centros universitarios han visitado ya el campus y, hace dos años, GSU fundó el NISS para responder a la gran demanda generada para recibir formación.
Crystal Mitchell, directora del Centro de Asesoría de la Universidad Estatal de Georgia, conversa con miembros del equipo de liderazgo de esa oficina de orientación en Atlanta. Foto de Bita Honarvar para palabra
Aunque el programa universitario se considera en gran parte exitoso, el uso de las herramientas predictivas o basadas en datos ha sido polémico desde que éstas fueron creadas. De acuerdo a la Fundación Frontera Electrónica (EFF, por sus siglas en inglés), una organización sin fines lucrativos de derechos digitales, y a activistas de derechos civiles, algunas preocupaciones giran en torno a si el individuo sabe que sus datos están siendo usados, si se ha dado consentimiento para que éstos sean recopilados; cómo y quién interpreta los datos para realizar predicciones, y cómo se almacenan o son potencialmente gestionados por terceros.
‘Son realmente un espejo de todos los sesgos y de la discriminación que tenemos en nuestra sociedad actual’.
Para Michele E. Gilman, profesora de derecho en la Universidad de Baltimore y autora del artículo “Expandiendo los derechos civiles para combatir la discriminación digital basada en la pobreza”, una gran preocupación es cómo eliminar los sesgos de las herramientas predictivas, particularmente aquellos que están ligados a la etnia o raza. “Puede ser muy difícil eliminar totalmente la raza (en un algoritmo)”, asegura, ya que existen otras variables que están correlacionadas con la raza, como el barrio de un estudiante, su código postal o la preparatoria a la que asistió.
“(Las tecnologías predictivas) no son una bola de cristal…son realmente un espejo de todos los sesgos y de la discriminación que tenemos en nuestra sociedad actual”, dice. En vez de realizar predicciones fieles, estas tecnologías pueden perpetuar el racismo sistémico.
Julia Dressel, una investigadora que se graduó de Dartmouth College y que hace unos años desenmarañó los engranajes de COMPAS — una controvertida herramienta basada en datos empleada por jueces y agentes de libertad condicional para predecir el riesgo de reincidencia —, expresa temores similares. Advierte que, debido a que las herramientas predictivas empleadas con fines universitarios acaban incorporando la raza de forma involuntaria, puede desanimar a que los estudiantes de color opten por carreras más difíciles o industrias donde algunos grupos están frecuentemente subrepresentados.
Estudiantes de la Universidad Estatal de Georgia en Atlanta. Las tasas anuales de graduación de la universidad han aumentado un 30% desde 2012. Parte del éxito se atribuye al programa de asesoría GPS. Foto de Bita Honarvar para palabra
“Las mujeres, particularmente las mujeres de color, en determinadas carreras STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) se han visto superdesfavorecidas de manera histórica”, asegura Dressel. “O bien están experimentado discriminación o tampoco han tenido referentes a los que aspirar entre el profesorado”.
Cuando cursaba estudios universitarios en ciencias de la computación, Dressel era con frecuencia la única mujer — o una de las muy pocas — en la gran mayoría de sus clases. Le preocupa que las tecnologías predictivas reflejen, perpetúen y refuercen la discriminación sistémica y las barreras que ciertos grupos minoritarios han experimentado de forma histórica. Cuando se emplean datos pasados de estos grupos para predecir el rendimiento de otra persona en la actualidad, ahí “es dónde estás recodificando y empeorando las cosas más allá de lo que lo han estado históricamente”, explica.
Es más, Gilman, la profesora de derecho, sostiene que al emplear los datos de otros estudiantes para realizar predicciones sobre los alumnos actuales, el algoritmo no considera las aspiraciones y habilidades únicas de cada estudiante para superar obstáculos y lograr sus propios objetivos.
La experiencia de Romero parece reflejar esta coyuntura. Aunque en última instancia agradece que el programa la mantuviera en el camino requerido para no perder su beca, en ocasiones, se sintió desanimada.
“Me sentía muy estresada al respecto”, admite la joven, quien trató de tener un diálogo sincero con sus asesores, pero sintió que la mayoría de ellos “estaban tratando de que considerara otras opciones o tuviera un segundo plan”, dice.
Romero sintió que estaban cuestionando su capacidad de mantener la beca si continuaba por el mismo rumbo académico. “No necesitaba eso”, añade. “Necesitaba que también me dijeran que iba a poder mantener la beca, y lo que principalmente me decían era: ‘¡Oh! Pero si no lo haces, aquí tienes esta (opción)’”.
Debanhi Romero trabaja en un proyecto de clase en el estudio de escultura de la universidad en Atlanta. Como latina de primera generación de una familia de inmigrantes en Estados Unidos, su primer idioma no es el inglés por lo que Romero tuvo dificultades en sus estudios. Ser identificada por el programa analítico de predicciones le ayudó a mejorar su inglés y su desempeño académico. Foto de Bita Honarvar para palabra
Mitchell, sin embargo, asegura que animar a los estudiantes a que cambien de carrera es el último recurso. Quieren que los alumnos tengan acceso a todo el apoyo y los recursos que ofrece la universidad para cursar la carrera que ellos deseen, y solo recomiendan otras opciones una vez que el resto de herramientas se han agotado.
Asegura Mitchell que hay alumnos “que son aplicados, no rinden bien y, aún así, no quieren cambiarse de carrera o no siguen tus consejos. Se trata de una conversación muy difícil. Pero el estudiante, en última instancia, tiene la decisión final”, dice.
Las preocupaciones de Gilman y Dressel sobre la recopilación de datos y sus potenciales usos en otras universidades no están, sin embargo, infundadas. En 2016, la Universidad Mount St. Mary, una institución católica situada en Maryland, trató de usar información facilitada por los estudiantes en encuestas realizadas en las sesiones de orientación de nuevos alumnos para manipular las tasas de retención estudiantil.
Dedanhi Romero platica con una amiga en las afueras del centro estudiantil de la Universidad Estatal de Georgia. Foto de Bita Honarvar para palabra
Tras identificar a los estudiantes con dificultades, se les animó a que abandonaran los estudios en las primeras semanas del semestre — antes de que la escuela tuviera que facilitar las cifras de retención estudiantil al gobierno federal. El entonces presidente del centro, Simon Newman, explicó que sus esfuerzos estaban dirigidos a evitar la deuda académica. La noticia, difundida inicialmente en el periódico universitario, desencadenó una acalorada polémica y crisis que se prolongó durante meses, acaparando la atención nacional y culminando en su renuncia.
Aún así, durante la última década, las tasas de graduación y retención académica de GSU muestran que el modelo ha tenido un éxito significativo ayudando a que los alumnos de color que hubieran fracasado en la escuela, se gradúen. Pero conforme IA y las tecnologías predictivas continúan infiltrándose en nuestras vidas, Gilman ofrece una última advertencia.
“No es como que te gradúas y tus datos desaparecen y se desvanecen”, dice Gilman. “Alguien todavía está usándolos para realizar predicciones sobre otras personas, y podría caer en otras manos para realizar predicciones sobre ti”.
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Aitana Vargas es una periodista galardonada de televisión, corresponsal internacional y comentarista de tenis que reside en Los Ángeles. Graduada de Columbia University, comenzó su carrera presentando un programa local de TV en español mientras aún cursaba la Licenciatura en Ciencias Físicas en Berry College. Luego hizo prácticas en la BBC, CNN International y el departamento de comunicación de NASA/ESA Hubble Space Telescope en Alemania. Dedicó la tesis de su máster en Columbia a examinar el conflicto entre israelíes y palestinos bajo la supervisión del catedrático Rashid Khalidi. Sus trabajos han aparecido en Público, EFE, CNN Expansión, Narratively, Hoy Los Ángeles, The LA Times, DirecTV Sports, TVE Internacional, Cuatro/Telecinco TV Network, HITN TV Network y otros medios. Ha recibido varios premios del LA Press Club (Serie de Investigación, Periodista Deportiva del Año, Obituario, Consumo, Noticias, Deportes), el premio a la Excelencia de Berry College (Joven Antiguo Alumno) en 2018 y fue finalista del Premio Livingston. Aitana fue la intérprete en inglés-español de la artista transgénero Daniela Vega, actriz principal de “Una Mujer Fantástica”, película ganadora del Óscar. Para más información, visite: https://aitanavargas.com
Bita Hornavar es una fotoperiodista independiente y editora visual que vive en Atlanta, Georgia. También trabaja como editora gráfica para Gravy, una publicación trimestral de la Southern Foodways Alliance. Aquí, su labor principal es la producción de ilustraciones y fotografías originales que acompañan reportajes, relatos y poemas. Bita pasó la primera etapa de su carrera en la plantilla del The Atlanta Journal-Constitution, donde fue fotoperiodista y editora fotográfica durante 16 años. Su trabajo la llevó por todo EEUU y el mundo, incluyendo Afganistán, Irak e Irán. Recientemente fue la editora fotográfica senior en Vox.com. Es miembro de la National Press Photographers Association y está en el comité del Atlanta Photojournalism Seminar, la conferencia de fotoperiodismo que más tiempo ha operado de manera continua en Estados Unidos.
Jessica Kutz es una reportera nacional que cubre temas de género y el cambio climático para The 19th*, una organización de noticias sin fines lucrativos que explora la intersección entre el género, la política y las medidas legislativas. En el pasado, ha trabajado como editora y reportera para el High Country News, una organización regional sin fines lucrativos que cubre el oeste de Estados Unidos. Su trabajo ha aparecido en un gran número de medios, incluyendo The Guardian, Slate, Mother Jones, PBS NewsHour y The Atlantic. Trabaja desde Tucson, Arizona.