El 24 de noviembre tuvo lugar el 2º webinar de Nimbi dentro del ciclo titulado “Estrategias basadas en datos para mejorar el viaje estudiantil”. Este blog es la parte I de los comentarios más destacados de los panelistas sobre la acelerada digitalización en la Educación Superior y Continua de Latinoamérica producto de la pandemia. Consulta la grabación con sus intervenciones entrando en el blog.
El 24 de noviembre tuvo lugar el 2º webinar de Nimbi dentro del ciclo titulado “Estrategias basadas en datos para mejorar el viaje estudiantil”. Este blog es un resumen de los comentarios más destacados sobre la acelerada digitalización que ha habido en la Educación Superior y Continua latinoamericana producto de la pandemia con los que nos deleitaron los expertos de dentro y fuera de Chile.
Puedes consultar la grabación con las intervenciones de los panelistas en este enlace
La deuda con el estudiante
La conversación comenzó con Ricardo H. Phillips Greene, Operating Partner Linzor Capital & CEO de la Universidad Insurgentes (México), quien se definió como “muy creyente en modelos de calidad de bajo costo. La hipótesis con que trabajamos en nuestra Universidad es cómo le gano a la estatal en costos y la mejoro en calidad, y esto es a través de acreditaciones y programas de empleabilidad”, dijo. Más adelante comentó que los alumnos post pandemia no han cambiado, siguen siendo los mismos, lo que han cambiado son sus patrones de comportamiento. Advirtió que, como universidad, “si no los entiendes te vas a salir del mercado… Si no tienes datos de segmentación, no puedes hacer subsegmentos aún más profundos sobre estos alumnos que se comportan de forma diferente y tienen necesidades distintas”.
Y añadió que con la llegada de las EdTech la velocidad de mercado ha cambiado de forma dramática. En este contexto, él considera que se ha producido un cambio favorable: “Las universidades con departamentos internos de tecnología se dieron cuenta de que su especialidad no es desarrollar tecnología. Ya no hay departamentos enormes con desarrolladores tratando de hacer sus propias plataformas, sino buscando cómo integrar en su ecosistema a proveedores para acercarse a la velocidad de mercado. Fue un shock muy fuerte. Las universidades más institucionales son las que se están adaptando más rápido y van a ganar porque o vas al mismo paso de las EdTech (haciendo alianzas con ellas) o te quedas atrás. Los alumnos no perdonan”.
Largio Romero, VP Estrategia y Tecnología en eClass, que ha trabajado más de 20 años en tecnología aplicada a diferentes modelos de negocios y especialmente en educación online o a distancia, destacó en su turno de palabra que la educación es muy relevante en un mundo donde la única constante es el cambio. Más tarde, al hablar del proceso de digitalización en la Educación Superior, señaló que el ritmo había sido muy lento hasta la pandemia, pero ésta forzó su aceleración de forma apurada: “algunas instituciones lo hicieron muy bien y otras no tanto”. En ese proceso, muchas perdieron la visibilidad de sus estudiantes al no tenerlos en su sala de clase puesto que el control (de sus motivaciones, nivel de conocimiento, etc.) se hacía presencialmente. Y advirtió que, tras un proceso de transformación digital generalizada, existe una deuda con el estudiante: “los contenidos y los profesores se han digitalizado, pero el acompañamiento del estudiante y de dónde sacamos la información para acompañarlo mejor es el gran desafío”.
En este sentido añadió que es importante diseñar un sistema de acompañamiento que “sea personalizado y basado en los patrones de estudio de los alumnos, pero esto solo es posible si tenemos muchos datos”.
Cambio cultural del equipo
Carlos Arriagada, Director Nacional de Progresión Académica en Instituto Profesional AIEP, señaló en su intervención que su romance en la Educación Superior en el segmento Técnico Profesional comenzó hace unos 13 años. Hoy en día su desafío en AIEP consiste en configurar la nueva dirección de Progresión Académica. En su intervención, Arriagada coincidió con el punto de vista de Romero acerca de la fuerte aceleración de la digitalización que trajo consigo el confinamiento y habló del segmento de estudiantes que no estaba preparado para abordarla (por cosas como la calidad de la conectividad o el número de personas que debían conectarse a la vez en una casa) y de los desafíos que hubo que afrontar a partir de las brechas que generó este confinamiento.
La buena noticia, señaló, es que ya estamos saliendo de lo peor y volviendo a la presencialidad, lo que resuelve un problema muy importante puesto que “las instituciones técnico profesionales tienen un porcentaje importante de su actividad en lo presencial porque es práctica en un 80%”. Y añadió que se ha producido un avance significativo a nivel técnico, de infraestructuras, etc. pero existe una brecha cultural que todavía hay que desarrollar, a pesar de que en organizaciones como la suya ya cuentan con “un formato de educación telepresente, que es sincrónico con el profesor, un formato online asincrónico, que el alumno consulta la clase, etc.”
Más tarde, Arriagada hizo referencia a otro tipo de retos culturales que tienen que ver con los equipos de trabajo encargados de accionar los resultados de los modelos. En concreto, señaló que los modelos predictivos tienen hoy en día un nivel de precisión muy importante pero, según su experiencia, a veces, se caen en los despliegues. Y añade que cuando reúnen a los equipos que se hacen cargo de accionar sobre los resultados de los modelos es necesario explicarles de manera muy simple cómo éstos entregan datos fidedignos. “Es necesario bajar el lenguaje hasta un nivel tal que el modelo sea confiable y creíble para los equipos que activan esto en la sede … para que todos entiendan qué hacer con la información que estan viendo”. Y señala que esto implica también un cambio cultural porque existe cierto nivel de resistencia en aquellas sedes que hasta ahora han operado con herramientas rudimentarias, tipo Excel, porque piensan que con ellas obtienen un resultado más óptimo que con los modelos. “Hay un desafío cultural para ver cómo hacemos para que personas no tan cercanas a este tipo de tecnología entiendan en simple el beneficio que va a traer para el equipo la gestión de información de este tipo”.
El Netflix de los cursos
Mario Schiappacasse, Chief Data Scientist en Nimbi, comenzó su intervención explicando que “Nimbi es una plataforma con una suite de herramientas que permiten a las Instituciones de Educación Superior y Continua visualizar, automatizar tareas y gestionar a su base de alumnos, por diversos canales, para mejorar todo lo que tiene que ver con su compromiso, retención y experiencia estudiantil”.
Posteriormente, este experto ofreció una visión de las nuevas aplicaciones de la data a la Educación Superior y Continua en Latinoamérica. En primer lugar, comentó que existe un nuevo mundo tecnológico en que el estudiante está cada vez más integrado en las plataformas online, LMS, etc. “lo que genera un registro de por dónde pasó y lo que hizo”. En este contexto, dijo, hay muchas universidades que “ya cuentan o buscan incorporar sistemas de alerta temprana para advertir a algún tomador de decisiones que un estudiante se encuentra en una categoría concreta de alto riesgo o es propenso a alguna propuesta de movilidad estudiantil”.
En la Educación Continua también “hay iniciativas que buscan hacer un match entre los alumnos y los cursos que más les podrían interesar o gustar dependiendo del momento académico en el que se encuentren. Algo así como el Netflix de los cursos”. Por otro lado, se están utilizando las Learning Analytics para revisar si los alumnos están interactuando con los cursos tal y como se esperaba. Se podría saber, por ejemplo, “si hay que ajustar el currículo o cambiar algún contenido para que interactúen de acuerdo a cómo se planificó y, de no ser así, buscar las herramientas para corregirlo”. También subrayó la necesidad de tener visibilidad a lo largo del tiempo sobre la maduración de los cursos o para comprobar si se han quedado obsoletos.
Por último, y en línea con la intervención de Romero en cuanto a la necesidad de conocer en profundidad al estudiante, señaló que cada vez existen más herramientas que perfilan al estudiante individualmente o como una población, incluyendo todas las variables sociodemográficas y data académicas. Además dijo, “se construyen variables nuevas, como la resiliencia de sobreponerse a una dificultad o del compromiso del estudiante con su educación”.
En el segundo resumen o parte II hablaremos de “Integración de variables y fairness”. Hasta entonces, puedes contactar con nosotros para hablar de datos y tecnología en la Educación Superior y Continua siguiendo este enlace.
