Fuente: Olga Vergés/olga_verges@hoy.com.do
Los resultados académicos de un centro educativo no dependen exclusivamente de sus condiciones internas, sino también de su ubicación geográfica y del rendimiento registrado en años previos, según reveló una investigación de la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM) que emplea inteligencia artificial para anticipar el rezago educativo en República Dominicana.
El estudio titulado "Mapas Educativos: geolocalizando las brechas del sistema educativo dominicano" examinó datos de 10,792 centros educativos entre 2016 y 2025, afectando a alrededor de 4,100 estudiantes anualmente. Además, identificó 72 centros con alto rendimiento en contextos de bajo desempeño, que podrían funcionar como ejemplos a seguir.
Mientras que en áreas urbanas como Santo Domingo y Santiago existe una alta concentración de centros educativos en espacios reducidos, en las regiones montañosas y rurales las distancias entre planteles son considerablemente mayores.
El investigador Kiero Guerra explicó que uno de los principales aportes del estudio es la inclusión de variables geográficas y temporales para entender el comportamiento de los resultados escolares, un campo con escasos estudios publicados en América Latina y prácticamente inexplorado en República Dominicana con este tipo de información.
Destacó que, a diferencia del análisis estadístico tradicional, que suele considerar las observaciones como independientes, el análisis geográfico reconoce que los centros educativos próximos pueden mostrar comportamientos similares. Asimismo, toma en cuenta que el desempeño de un plantel en un año puede estar vinculado a sus resultados en períodos anteriores.
En el proyecto colaboraron también Ángel Mirabal Montes de Oca, Renzo Roncagliolo Jones, Daritza Nicodemo Santana, Víctor González y Oscar López Salas, todos vinculados a la PUCMM.
Para desarrollar el modelo tecnológico, el equipo combinó variables demográficas y contextuales, como la cantidad de estudiantes y su edad promedio, junto con datos sobre la ubicación de los planteles y sus historiales académicos.
Igualmente, evaluaron distintos modelos para predecir las calificaciones de 2025 basándose en los resultados de 2023, incorporando progresivamente variables demográficas, espaciales y temporales, además de aplicar herramientas de inteligencia artificial para optimizar la capacidad predictiva.
Los investigadores consideran que este enfoque permitirá generar nueva evidencia sobre los factores asociados al rendimiento escolar e identificar las zonas que requieren mayor atención, con el objetivo de fortalecer la toma de decisiones y aportar datos sobre las desigualdades territoriales en el desempeño académico para mejorar la calidad educativa.
PUCMM entregará página al Minerd
Como parte de los productos del proyecto, la PUCMM proporcionará al Ministerio de Educación (MINERD) una plataforma web interactiva que incluirá mapas, un asistente para consultas y más de 2,100 fichas informativas. Estas herramientas buscan facilitar el análisis de las brechas educativas y apoyar la formulación de políticas públicas fundamentadas en evidencia científica.
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