[vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]La retención estudiantil representa todo un desafío para las instituciones de educación superior, pero para los colegios comunitarios el querer lograr que los estudiantes sigan en sus aulas, podría ser un reto más difícil. Como, en su mayoría, se trata de instituciones con admisión abierta, tienden a tener a una cantidad mayor de estudiantes en riesgo en comparación con aquellas que siguen procesos de admisión selectiva.
Además, muchos de los estudiantes de los colegios comunitarios representan a una primera generación, es decir que son los primeros de su casa en ir a la universidad. “Esto significa que los colegios comunitarios deben actuar proactivamente para llegar a sus estudiantes, asegurándose de que estén conectados y no queden abandonados, es decir, que tengan gente fuera del aula para ayudarlos”, afirma el Dr. Dennis Krieb, Director of Institutional Research and Library Services de la Lewis and Clark Community College (LCCC), Illinois.
LCCC tiene una población de unos 12.000 estudiantes y, como institución, comprende la importancia de la retención como un proceso continuo, además, se ocupa de recoger y analizar datos para determinar a cuáles estudiantes en riesgo puede ayudar.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]
Datos de retención estudiantil: primeros pasos
Todo empezó con un portapeles. Antes de que LCCC incluso utilizara Blackboard Analytics, Krieb empezó a recopilar datos sin conexión mediante las investigaciones de los índices de retención de los estudiantes que recibían tutoría en la biblioteca de la LCCC comparándolos con aquellos que no la recibían. “Empecé a hacerle seguimiento a los estudiantes que recibían tutorías comparando los datos de identificación de cada uno con las inscripciones para así saber si había datos que sirvieran de base para indicar la efectividad de las tutorías a favor de la retención”, señala Krieb.
Los primeros estudios se basaron en un marco teórico diseñado por el profesor Vincent Tinto, llamado la teoría de integración estudiantil. El supuesto de Tinto indicaba que mientras más estudiantes se conectaran con otras personas fuera del aula, mayores probabilidades tendrían de seguir estudiando. Los resultados de la investigación de Krieb confirmaron sus sospechas: los estudiantes que recibían tutoría tuvieron mayores índices de retención que aquellos que no. El estudio no fue algo perfecto dado que no controlaba otros factores, pero fue un buen primer paso.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]
Pronóstico del éxito del estudiante
En 2012, se le pidió a Krieb que se encargara de las investigaciones institucionales de LCCC. Allí fue donde conoció Blackboard Analytics, un elemento que le permitió ir más allá en sus estudios, asegurando que los resultados anteriores no se trataran únicamente de que los estudiantes con tutorías tenían más motivación que los demás.
Cuando empezó su trabajo en las investigaciones institucionales, una de sus primeras iniciativas fue que Blackboard desarrollara un método para hacer seguimiento a los estudiantes que llegaran a los distintos servicios de soporte de la institución. “En otras palabras, cuando los estudiantes recibían tutoría o iban a la oficina de diversidad, nos daban sus carnés y luego metíamos esa información en nuestro almacén de datos para que yo pudiera verlos rápidamente en Blackboard”, señala Krieb.
Este fue un enfoque que siguió evolucionando con el tiempo. El seguimiento se extendió para cubrir 20 ubicaciones distintas del campus universitario, lo que le permitió a Krieb ver el impacto de los distintos servicios de soporte estudiantil en los índices de retención gracias a los datos de correlación. “Podemos ser muy específicos. Por ejemplo, podemos afirmar que los afroamericanos son un grupo de retención en riesgo para nosotros, pero también podemos decir que los afroamericanos que utilizaron la biblioteca o recibieron tutoría tienen mayor índice de retención, lo cual nos permite enfocarnos en crear servicios para los grupos en riesgos”, apunta.
LCCC comparte ahora los datos de retención con los profesores, ya que necesitan contar con instructores para el proyecto. “Estamos tratando de enseñarles a los profesores los datos, para entender esta nueva cultura movida por las cifras. Estamos orientándolos a que conozcan los índices de retención, los grupos en riesgos y las tasas de éxito. Evidentemente tienen mucho que ofrecer y están respondiendo bien, pero sin duda es algo nuevo para ellos”.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]
Analítica de bibliotecas: un área prometedora
Krieb, quien fue Academic Library Director por más de 15 años, encontró la manera de combinar la experiencia en el área de la bibliotecología y las investigaciones institucionales. “Mi interés personal se centra ahora en adentrarme en la analítica de bibliotecas, un campo sumamente fértil que sigue sin explorarse. Me parece que es realmente importante”, señala. Pero en realidad, ¿qué significa analítica de bibliotecas?
“Las bibliotecas tienen muchos datos y atienden a todos los estudiantes de la institución”, indica Krieb. “Pero nadie puede vincular los servicios de biblioteca con el éxito de los estudiantes. Entonces, lo que busca la analítica de bibliotecas es relacionar el impacto de las bibliotecas con el éxito del estudiante por medio de datos de correlación”. Si los estudiantes van a la biblioteca porque quieren consultar los libros o hacer alguna pregunta en el centro de ayuda, por ejemplo, ¿qué impacto tienen esas variables en el éxito de los estudiantes? Se trata de un nuevo campo de investigación que, según Krieb, solo exploran actualmente dos instituciones: la LCCC y la Universidad de Minnesota.
“Estoy trabajando en este tema con una subvención de la Universidad de Siracusa, llamado Integración bibliotecaria en analítica del aprendizaje institucional. Es una subvención del Institute of Museum and Library Services (IMLS) y busca ayudar a los bibliotecarios a entender cómo encontrar datos de correlación en sus bibliotecas”, señala. “Todo el mundo trata de encontrar datos de correlación, excepto las bibliotecas, por lo que me parece un área muy interesante de trabajo”.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]
Factores para aprender de la LCCC
Proactividad a favor de los estudiantes: Cuando los estudiantes dejan una clase en LCCC, tienen que llenar una encuesta explicándole a la institución por qué. Según Krieb, existen tres motivos principales: personales, académicos y económicos. “Si es por motivos personales, independientemente de que sean problemas en casa, de la vida o familiares, no es mucho lo que podemos hacer. Pero si obedece a motivos académicos, sin duda podemos ayudarlos con tutoría o soporte académico; y en el caso de los problemas económicos, también podemos ayudarlos con créditos de emergencia”.
El “modelo de asesoría invasiva”: Hace unos dos años, LCCC les pidió a sus profesores que planificaran una tarea evaluada las primeras semanas del semestre. “Nuestro semestre dura 16 semanas y les pedimos a los instructores que hagan algún tipo de asignación evaluada en la cuarta semana. Es algo que nos ayuda a saber si el estudiante estará en problemas en la clase o no, porque podría ser demasiado tarde si dejamos que la primera asignación evaluada sea la prueba que se hace a mediados del semestre”, afirma Krieb. Después de la primera, los profesores deben notificar si tienen alguna inquietud con respecto a alguno de sus estudiantes con base en su asistencia o sus calificaciones, para lo cual utilizan el sistema de información de los estudiantes. “Nuestros asesores anotan los nombres de los posibles estudiantes en riesgo y los contactan de inmediato para determinar qué está causando el problema, y así tener tiempo suficiente en el semestre para ayudarlos a no abandonar sus estudios o quizás reprobar”.
Centros descentralizados para el éxito de los estudiantes: LCCC tiene varios centros en todo el campus para las distintas necesidades estudiantiles como lo son la redacción, las matemáticas, el discurso o la ciencia. “Los alumnos que acuden a los Centros de Éxito Estudiantil tienen que registrarse con sus identificaciones y se les pregunta cuál es la materia de su tutoría”, explica Krieb. De esta forma, la institución puede buscar en el sistema por medio de ‘ubicación’ a los estudiantes que reciben tutoría y luego ver qué ocurrió con ellos según sus calificaciones y la retención.[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row][vc_row type=”in_container” full_screen_row_position=”middle” scene_position=”center” text_color=”dark” text_align=”left” overlay_strength=”0.3″ shape_divider_position=”bottom”][vc_column column_padding=”no-extra-padding” column_padding_position=”all” background_color_opacity=”1″ background_hover_color_opacity=”1″ column_link_target=”_self” column_shadow=”none” column_border_radius=”none” width=”1/1″ tablet_width_inherit=”default” tablet_text_alignment=”default” phone_text_alignment=”default” column_border_width=”none” column_border_style=”solid”][vc_column_text]Notas:
Los estudiantes que reciben tutorías tienen índices de retención superiores en un 15%-17% respecto de la población estudiantil general de LCCC.
LCCC ahorra entre US$ 120.000 y 300.000 en ingresos por matrícula por semestre gracias a los índices más altos de retención de estudiantes.
4 pasos para mejorar la retención estudiantil
1. Usar datos para identificar al grupo objetivo
Si no sabemos a quién dirigirnos, no sabremos por dónde empezar.
2. Definir qué funciona para hacer que continúen
¿Tutoría? ¿Ayuda económica? Depende del motivo por el cual el estudiante piense en dejar sus clases. Hay tres motivos principales: personales, académicos y económicos.
3. Pronosticar cuáles son los estudiantes en riesgo
Si los estudiantes muestran signos de problemas, como poca asistencia o bajas calificaciones, hay que contactarlos para saber qué sucede.
4. Conectar a los estudiantes en riesgo con los de servicios de soporte
Informarles a los estudiantes los tipos de ayuda que ofrece la institución.
Photos: AFP Michael B. Thomas[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
