Los cambios tecnológicos en la forma en que las instituciones analizan los datos de los estudiantes han allanado el camino a la Analítica de la Educación Superior.
Como administrador superior de la enseñanza superior durante muchos años, el momento más agradable del año para mí y para la mayoría de mis colegas era la graduación. Una ocasión feliz en la que nos centrábamos plenamente en los logros de nuestros estudiantes, algo que estábamos encantados de poder compartir con ellos, sus familias y sus amigos.
A lo largo de los años, fui tomando conciencia de los estudiantes que, por muchas razones, no llegaban a graduarse. Las dificultades a las que se enfrentaban eran tales que no podían progresar en sus estudios hasta el punto de que la graduación fuera una opción real para ellos. No era raro "descubrir" que los estudiantes habían abandonado mucho después de haberlo hecho realmente. En los casos más extremos, esto podía ocurrir en una reunión final del tribunal, donde las posibilidades de recuperación eran limitadas. En el mejor de los casos, podríamos habernos dado cuenta de que algo "fallaba" en algún lugar de la institución. Uno de los muchos elementos de apoyo académico y estudiantil de la institución podría haber "sabido" algo, pero el intercambio de esta información solía ser problemático.
Demasiadas veces he oído la frase "si hubiéramos sabido que podíamos..." cuando estaba claro que era demasiado tarde para ayudar. La realidad era que los retos a los que se habían enfrentado estos estudiantes no tenían por qué haberles llevado al fracaso o, peor aún, al final de su viaje por la educación superior. El punto crítico aquí es que normalmente sí sabíamos "algo", pero nos enterábamos demasiado tarde para poder hacer algo que cambiara la situación de los estudiantes.
A lo largo de los años, empecé a recopilar y analizar datos relacionados con los alumnos para ver si podía generar una imagen holística que me ayudara a detectar "patrones" clave. Un análisis más profundo de estos patrones podría utilizarse para identificar y ayudar a los estudiantes que necesitaran nuestro apoyo mediante intervenciones significativas y adecuadas. Este fue el comienzo de la analítica de la educación superior para el éxito de los estudiantes. Sé que colegas con ideas afines de otras instituciones estaban haciendo exactamente lo mismo, pero todos nos enfrentábamos al mismo reto temporal. Nuestro dilema era cómo hacer llegar la información pertinente a las personas adecuadas en un plazo que permitiera realizar intervenciones eficaces.
No era raro que transcurrieran semanas o incluso meses antes de que "afloraran" datos críticos. Se invirtieron enormes esfuerzos en encontrar la forma de identificar dónde estaban registrados los datos y compartirlos con los colegas adecuados para poder realizar las intervenciones de apoyo necesarias. Entre los obstáculos para ello se encontraban la estructura organizativa (apoyo académico y profesional), los procesos (falta de coherencia en muchos casos) y los sistemas (desde sofisticadas bases de datos hasta notas manuscritas).
El resultado fue que la mayor parte del tiempo del personal se dedicó a la búsqueda de datos que pudieran garantizar que estas intervenciones clave pudieran realizarse de forma eficaz cuando fueran más beneficiosas para los estudiantes. Aunque esto se consiguió en algunos casos, no fue la norma y continuaron los retrasos inherentes a las disposiciones existentes. Lamentablemente, esto significaba que la ayuda y el apoyo disponibles para los estudiantes eran menos eficaces de lo que podrían y deberían haber sido.
Mucho ha cambiado desde aquellos días y, al comienzo de esta tercera década del siglo XXI, la plataforma SEAtS para el éxito de los estudiantes es una solución probada para transformar la analítica de la educación superior. La plataforma SEAtS garantiza que los estudiantes dispongan de ayuda y apoyo de alta calidad y que éstos puedan recibirlos de forma oportuna y eficaz. Desde la alerta en tiempo real de los estudiantes "en riesgo", pasando por la gestión de casos sin fisuras, hasta el uso de análisis de aprendizaje de vanguardia que utilizan inteligencia artificial, el intratable dilema del tiempo es cosa del pasado. El tradicional dilema del uso de los recursos se ha vuelto del revés y ahora se dispone de la mayor parte del tiempo para prestar un apoyo eficaz y específico en lugar de buscar a alguien que pueda necesitar ayuda.
En pocas palabras, con SEAtS ahora sabemos qué estudiantes necesitan nuestro apoyo y éste puede prestarse cuando más lo necesitan: ¡ahora!
Sobre el autor
Philip Henry es un antiguo Secretario de la Universidad del Reino Unido con casi 40 años de experiencia en la enseñanza superior en el Reino Unido y en el extranjero. Fue miembro activo de AHUA, ARC y AUA en el Reino Unido (miembro fundador del Comité Ejecutivo) y de AACRAO y ARUCC en Norteamérica. Sigue comprometido con el sector como apasionado defensor de las iniciativas de apoyo al éxito de los estudiantes y ha publicado artículos sobre este tema en la revista trimestral College and University de la AACRAO.
