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UCAM Isabel M. Timón
Entrevistamos a Isabel María Timón, coordinadora Estratégica y responsable de la Unidad de Estadística de la UCAM, que nos desvela de qué manera emplean el Big Data para conseguir ser una universidad de éxito.
TexTo: rocío gonzáLez
Licenciada en Matemáticas, Isabel María Timón trabaja en la UCAM desde el año 2015. Una de sus funciones principales es la coordinación de los procesos de recogida, análisis de datos y generación de informes que permiten a la UCAM cumplir con los procedimientos desarrollados en su Sistema de Garantía Interno de Calidad (SGIC), cuyo diseño ha certificado la Agencia Nacional de Evaluación de la Calidad y Acreditación (ANECA). Explica que el Big Data es una pieza fundamental en el funcionamiento de la universidad, ya que, entre otras cosas, les permite identificar puntos de mejora en sus estudios.
Big Data Magazine (BDM): Cada vez más universidades emplean el Big Data para ayudar a sus estudiantes, ¿cómo lo hacéis en la UCAM?
Isabel María Timón (IT): Desde la Unidad Estadística llevamos a cabo la recopilación y análisis de los diferentes indicadores académicos con los que se preparan una serie de informes que son proporcionados al Consejo de Gobierno de la Universidad, a los responsables de las titulaciones oficiales (grado, máster y doctorado) y a aquellos servicios implicados en el proceso de enseñanza aprendizaje. Esto permite rodar el proceso de mejora continua que la UCAM establece como uno de sus estandartes.
BDM: ¿Cuándo os disteis cuenta de la importancia que era utilizar el Big Data en la UCAM?
IT: Manuel C. Ruiz González, Vicerrector de Calidad y Ordenación Académica, ha sido el principal impulsor de esta unidad. Con su visión y experiencia en el ámbito universitario optó por mi incorporación al Vicerrectorado, como perfil científico-analista, que ayudara a lanzar una unidad así.
Tras dos cursos de rodaje y centrados en hacer más eficientes los procesos de recopilación y gestión de resultados de satisfacción de los grupos de interés, asumimos el área de indicadores académicos. Mediante un exhaustivo análisis y posteriores reajustes en el cálculo de determinados indicadores y tasas, observamos la ingente cantidad de datos con las que trabajábamos en nuestro día a día, lo que inmediatamente identificamos como Big Data Analysis.
BDM: ¿Cómo es el trabajo diario en el departamento de estadística y análisis de datos?
IT: Los procesos desarrollados por la Unidad Estadística están definidos en el SGIC de la Universidad y conllevan una serie de fases, acotadas en el tiempo, que se ejecutan y coordinan desde la unidad.
En relación a los indicadores de satisfacción de los grupos de interés, los procesos se ejecutan en varias fases: recopilación de la satisfacción (bien
mediante formulario electrónico, o bien vía telefónica); validación de datos y generación de informes; y difusión a la comunidad universitaria.
BDM: ¿Cuáles son para vosotros los datos más valiosos de todos los que soléis recopilar y analizar? ¿Por qué?
IT: En general, todos los datos son valiosos para la universidad. Notar que, en cuanto a indicadores académicos, tratamos con tasas como la de éxito, graduación, abandono, duración media de estudios… y, en relación con la satisfacción, se encuesta a alumnos, egresados, personal docente investigador (PDI)... entre otros.
Quizás destacaría las Encuestas de Valoración del Profesorado. Las resalto como dato más valioso dada la trascendencia y calado de este proceso, pues involucra a todos los estudiantes de la universidad, así como a todo el PDI cuyas evaluaciones son un aspecto clave para su acreditación con la ANECA.
BDM: Un estudio de KPMG muestra que un 41% de las universidades aprovecha el análisis de datos para ser más eficaces, ¿crees que el Big Data os puede ayudar a vosotros también en esta tarea?
IT: Rotundamente, sí. Tanto las herramientas digitales como las estrategias que nos proporciona el Big Data Analysis son elementos clave que hemos de incorporar en la vida diaria de las Universidades, pues hay mucha información que analizar y explotar para estudiar diversas vías, tanto de evolución y mejora interna, como de desarrollo y expansión.
BDM: ¿Cuáles son los problemas más comunes a los que os enfrentais al analizar los datos?
IT: Inicialmente, nos encontramos con un gran escollo como es el de garantizar la integridad del dato. A nivel institucional hemos tenido un crecimiento muy grande en pocos años y hemos necesitado adaptar las herramientas de gestión a esta nueva situación. El principal problema que nos ocupa actualmente es el de la adecuación de las herramientas desde el punto de vista de la explotación de los datos, pues la ingente cantidad de información que tenemos disponible es necesario tratarla en entornos y plataformas diseñadas para tal efecto.
BDM: ¿De qué manera puede influir el Big Data en la captación de nuevos alumnos en la UCAM?
IT: El análisis de los indicadores de satisfacción nos permite identificar los puntos fuertes y áreas de mejora de nuestros estudios oficiales en todos los ámbitos que afectan a los grupos de interés (alumnos, egresados, empleadores…). Este hecho nos permite explotar aquellas facetas que nos diferencian de otras universidades y, por otra parte, tomar decisiones para la mejora de aquellos aspectos que los grupos de interés no consideran tan “excelentes”. En este sentido, nos permite mostrar a los potenciales nuevos estudiantes aquellas cuestiones que puedan decantar la balanza por nuestra universidad.
BDM: Gran parte de los datos pueden servir para planificar métodos de enseñanza, ¿qué novedades habéis introducido en este sentido debido al uso de los datos?
IT: En este área, se tienen en cuenta, por una parte, las encuestas de satisfacción a los grupos de interés donde, entre otras cuestiones, se recaba información acerca de la planificación de las enseñanzas y arroja una información muy valiosa sobre la percepción de los diferentes grupos de interés en este ámbito.
Sin embargo, para la toma de decisiones definitiva y la implementación de cambios y mejoras, son de especial utilidad las tasas e indicadores académicos, aportan una perspectiva objetiva de la evolución de los estudiantes..
BDM: Muy ligado al ámbito del Big Data se encuentra la Inteligencia Artificial, ¿empleáis bots o robots que os puedan hacer más fáciles el día a día?
IT: Recientemente hemos incorporado, a través de la Dirección TIC y Multimedia, un software de automatización de procesos robóticos, que está aliviando al personal de procesos automáticos y permitiendo disponer de un valioso tiempo para focalizar la atención en establecer líneas estratégicas.
BDM: ¿Cómo crees que la IA y el Big Data transformará el futuro de las universidades?
IT: Desde mi punto de vista, la tendencia hacia el desarrollo tecnológico y la incorporación en las universidades de herramientas que faciliten el trabajo automático, va a favorecer que el trato con los estudiantes sea (aún) más personalizado y que el personal, no sólo evite trabajos automáticos y tediosos, sino que disponga de una información privilegiada para proporcionar al alumnado una atención más personalizada y adaptada a sus necesidades.
BDM: Se ha hablado mucho de los beneficios del empleo de la IA y el Big Data en el ámbito universitario, pero ¿y de sus consecuencias?
IT: En el área del análisis de datos, el principal error es pensar que las herramientas te proporcionan toda la información necesaria. En mi opinión, la clave está en la combinación entre tecnologías y recursos humanos. Disponer de un personal formado para ser capaz de interpretar y capacitado para analizar crítica y analíticamente los datos arrojados por las diversas herramientas que tenemos disponibles actualmente, puede marcar la diferencia en todos los ámbitos en general y, en particular, en el universitario, que es el que nos ocupa.
BDM: ¿Crees que el empleo de los datos ha sido el ‘gran descubrimiento de las universidades’?
IT: Creo que ha sido el “gran descubrimiento”, en general. El tratamiento de datos es un área en auge actualmente y que, quien es capaz de analizar y explotar los datos, tiene mucho camino recorrido. En las universidades, con el análisis de datos, se ha descubierto un foco de información clave para el desarrollo de sus enseñanzas y el de la vida académica desde todas las perspectivas. .
