Descripción
Esta ponencia presenta los resultados de una investigación aplicada del ITESO, Universidad Jesuita de Guadalajara, que se inscribe en el campo de estudios sobre estudiantes universitarios, sus experiencias y trayectorias académicas, abordando la desigualdad como clave transversal de lectura. Frente al desafío de comprender la complejidad del estudiantado para garantizar el derecho a la educación superior en términos de inclusión, mejora de la permanencia y el egreso, se implementó una batería de instrumentos para medir bienestar inicial, compromiso social, estrategias de afrontamiento y pensamiento crítico, generando un volumen complejo de datos multidimensionales. La investigación se organiza en torno a una pregunta: ¿cómo analizar esta multidimensionalidad para ir más allá del dato y generar ideas accionables que permitan a las instituciones transitar de intervenciones genéricas a acciones de apoyo altamente específicas? Para responderla, se desarrolló un sistema basado en algoritmos de inteligencia artificial que permite decodificar estas variables de desarrollo estudiantil, identificando patrones y correlaciones no evidentes mediante técnicas de aprendizaje automático. El sistema analiza, por ejemplo, cómo los estilos de afrontamiento se relacionan con la persistencia académica, o cómo el compromiso social incide en el desarrollo del pensamiento crítico, permitiendo construir perfiles de desarrollo integral que visibilizan necesidades diferenciadas y, con ello, desigualdades en las trayectorias que suelen pasar desapercibidas en los abordajes homogéneos. Esta metodología aporta una mirada situada sobre la construcción del oficio de estudiante y las experiencias que atraviesan sus trayectorias, iluminando los vínculos entre dimensiones subjetivas y resultados académicos. La ponencia presentará el caso concreto de cómo este modelo de investigación, apoyado en IA, potencia el trabajo de los equipos de gestión institucional, académicos, docentes y coordinadores de programa para: 1) diseñar políticas institucionales e intervenciones basadas en evidencia empírica sólida que incidan en el acceso, la permanencia y el egreso; 2) asignar recursos de apoyo estudiantil con precisión, favoreciendo procesos de democratización interna al atender necesidades específicas de sectores estudiantiles diversos; y 3) anticipar y atender necesidades de desarrollo de habilidades antes de que deriven en crisis que puedan interrumpir las trayectorias. La presentación se centrará en el potencial de la IA como una herramienta de investigación transformadora para la educación superior, que permite comprender la complejidad del estudiante contemporáneo y traducir ese conocimiento en estrategias concretas que, en un contexto de deterioro de las democracias y reconfiguración de lo público, contribuyen a elevar el bienestar, potenciar el desarrollo integral y fortalecer la equidad en el sistema universitario.
Palabras clave:
ESTUDIANTES UNIVERSITARIOS, TRAYECTORIAS ACADÉMICAS, BIENESTAR ESTUDIANTIL, INTELIGENCIA ARTIFICIAL, PERMANENCIA
