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El Sistema de Alertas Tempranas, Intervención y Seguimiento (SATIS) de la Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá es una herramienta que usa un motor de IA para prevenir la deserción de sus estudiantes.

19 de Diciembre, 2022

La Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá compartió con los participantes de la Red VRA de CINDA información sobre el diseño y funcionamiento de su Sistema de Alertas Tempranas, Intervención y Seguimiento.

El jueves 15 de diciembre se desarrolló, de manera virtual, un encuentro organizado por CINDA en conjunto a la Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá para presentar el Sistema de Alertas Tempranas, Intervención y Seguimiento (SATIS) de la PUJB, y que tiene como propósito fortalecer el acompañamiento a estudiantes para así prevenir la deserción y asegurar el éxito académico.

Este encuentro buscó concretar la idea que surgió en la Junta de Rectores de octubre pasado luego de tener la oportunidad de conocer este programa y plantear la intención de profundizar en la propuesta.

Los encargados de la presentación fueron Carolina Jaramillo, Directora de Asuntos Estudiantiles y Jorge Silva, Secretario de Planeación de la PUJB, quienes comenzaron mostrando el modelo de desarrollo estudiantil con el que funciona la institución. Durante todo el tránsito del estudiante por la universidad, desde su etapa como “neojaveriano” hasta la graduación,  la institución lo acompaña con un plan de prevención de la deserción que intenta asegurar su permanencia en la universidad y su éxito académico.

Este plan incluye la consejería académica, centrada en el acompañamiento y cuidado de la persona; la integración y sensibilización a la vida universitaria; la construcción de sentidos de vida, bienestar y comunidad; el acompañamiento académico, orientado a la planeación y ejecución de apoyos académicos orientados al aseguramiento de los aprendizajes aprendizajes y el éxito académico; la gestión de apoyos económicos y el Sistema de Alertas Tempranas, Intervención y Seguimiento, SATIS. 

SATIS fue formulado para atender oportunamente las situaciones de riesgo y vulnerabilidad que pueden incidir en la deserción de los estudiantes de la universidad, usando la información existente sobre el estudiante y un motor de inteligencia artificial que emite alertas tempranas ante situaciones específicas. 

Identificar riesgos para prevenir la deserción

El sistema comienza identificando el riesgo del estudiante, es decir, las condiciones que podrían afectar su permanencia, éxito o graduación. Estos elementos pueden ser académicos, individuales, socioeconómicos o institucionales. En una segunda etapa surgen las alertas que son emitidas por el sistema ante la ocurrencia de ciertas situaciones específicas, como la obtención de calificaciones bajas durante exámenes.

Esa información es enviada a los secretarios académicos para que activen, de entre el conjunto de posibles alternativas de atención e intervención, aquella que mejor responda a las necesidades del estudiante. Así, se ejecutan acciones y toma de decisiones para mitigar el impacto de la alerta. 

“Hemos comprobado que atender a un estudiante se ve mucho más enriquecido cuando se hace con información y no solamente desde la subjetividad”, señaló Jorge Silva. Es por esto que SATIS se enmarca dentro del trabajo colaborativo que constituye el proceso de Consejería.

Por otro lado, el sistema de alertas permite retroalimentación permanente no solamente para detectar el riesgo de deserción de un estudiante, sino también para generar alertas a nivel institucional, diseñar y ejecutar protocolos de intervención y también para evaluar y ajustar las unidades de intervención y seguimiento, redefiniendo algunos servicios de acompañamiento y asignando roles para las unidades involucradas.

Una de las particularidades del Sistema de Alertas Tempranas, Intervención y Seguimiento de la Pontificia Universidad Javeriana de Bogotá es que ha sido creado dentro de la institución para hacerse cargo de sus propias necesidades, a partir de información sobre los estudiantes que ya estaba siendo recopilada anteriormente.

“Esto no salió de un invento meramente técnico. Tomamos la decisión de hacerlo internamente para pensarlo desde nuestras características y desde nuestros propios usuarios”, detalló Silva.

El primer piloto del sistema se efectuó el año 2018 y hoy ya cuentan con modelos predictivos para 25 programas en diversas facultades y que incluyen a todos los estudiantes de pregrado. Dentro de los impactos que ha tenido, y siempre entendiendo que la tasa de deserción es un indicador de dimensión multivariada, se ha visto una reducción de los índices de deserción interanual entre 2018 y 2021 de 5,31% a 3,91% en Ingeniería y de 7,35% a 5,37% en Ciencias Económicas y Administrativas.

Actualmente se encuentran desarrollando una estrategia de comunicación y plan de formación dirigida a los usuarios y pensando una manera para que, en el marco de la Consejería académica, se propicie que los estudiantes conozcan si se encuentran en riesgo y acudan de manera oportuna a la misma.