Retos analíticos de las universidades

Las empresas y las universidades son diferentes. La empresa se caracteriza por tener ánimo de lucro, es decir, tiene como objetivo obtener el máximo beneficio para distribuirlo entre los accionistas. Esto la lleva tanto a definir una cultura de valores y normativas internas orientadas a los objetivos estratégicos, como a establecer en sus misiones su razón de existencia, que es obtener un mayor beneficio económico. Por el contrario, la universidad se caracteriza por no tener ánimo de lucro [1], sigue una cultura orientada al aprendizaje continuado a lo largo de la vida y dispone de normativas reguladas a través de agencias externas para garantizar la calidad de sus servicios. Así, la razón de existencia de las universidades no es económica, sino social: hacer una sociedad más culta, crítica y preparada.

Las universidades y las empresas han vivido bajo unas condiciones y entornos diferentes, como por ejemplo, en su forma de financiación. Gran parte de las universidades gozan de subvenciones de entes públicos, que garantizan su existencia aunque, en algunos casos, puedan no ser sostenibles económicamente. Mientras tanto, las empresas sólo existen si son rentables y su financiación proviene mayoritariamente de fondos privados. No obstante, el entorno de la universidad está cambiando, principalmente en términos de financiación y de competitividad [1]. Algunos de los factores que impulsan el cambio son el decremento de matrículas, el aumento de la oferta formativa, la internacionalización favorecida por los MOOC (Massive Open Online Course), la irrupción de universidades “lucrativas” que son gestionadas como empresas [2] (como por ejemplo la University of Phoenix) o el recorte de la financiación gubernamental.

En la situación actual, los gestores de las universidades deben buscar una mejor sostenibilidad estableciendo nuevos objetivos, encaminados, por una parte, a mejorar la gestión interna de la universidad (disminuir gastos y optimizar procesos) y, por la otra, a ser más competitivos, incrementando su calidad docente e investigadora. Los sistemas analíticos podrían ayudar en esa dirección. En este cambio de paradigma, la universidad podría caer en la tentación de buscar la sostenibilidad sólo jugando con su oferta formativa, es decir, ofreciendo sólo la formación que demanda el mercado laboral. Esto la alejaría de su función social (proporcionar un servicio orientado a las necesidades de la sociedad), convirtiéndola más en una escuela profesionalizadora que en una universidad. Así pues, a pesar de que las razones de existencia de la empresa y la universidad son diferentes, su entorno y algunos de sus objetivos estratégicos empiezan a acercarse.

Buscar el equilibrio siempre es complicado. Fuente: Floato @ Flickr  - Licencia: CC BY-NC-SA

Buscar el equilibrio siempre es complicado. Fuente: Floato @ Flickr – Licencia: CC BY-NC-SA

Muchas empresas ya usan intensamente y extensamente los sistemas de inteligencia de negocio para desarrollar una capacidad analítica y alcanzar sus objetivos estratégicos [3]. Una universidad también debería desarrollar una actitud analítica para alcanzar sus objetivos, mejorar sus procesos y ser más eficiente y sostenible sin perder su carácter social. Esto también le permitiría obtener una visión más global, real, actual, y también futura de la universidad, de los programas, de las asignaturas o los estudiantes.

En las universidades existen diferentes iniciativas analíticas, pero en general, están orientadas a mejorar la gestión administrativa de la universidad (como la contabilidad o la atención al estudiante) [4], pero no están enfocadas a la actividad principal de la universidad, que es la actividad docente e investigadora. Más enfocado a tratar los datos académicos ha aparecido el término de learning analytics, que empieza a sonar con fuerza.

Learning analytics integra distintas iniciativas que permiten recoger los datos producidos durante el proceso de aprendizaje y analizarlos para responder preguntas analíticas en el contexto de la educación. Estas técnicas pueden resolver parte del problema que comentamos, pero deberían ser totalmente integradas en los sistemas analíticos de la empresa para analizar la información de aprendizaje desde distintos prismas.

Creemos que la adaptación de los sistemas analíticos de empresa a las universidades no es directa, ya que los sistemas de de empresa no están diseñados para apoyar la toma de decisiones de la actividad docente de las universidades, como tampoco serán útiles los indicadores que se utilizan en las empresas. Tomemos por ejemplo el indicador de retorno de la inversión (ROI) ¿Cómo se calcularía el ROI de las acciones realizadas para mejorar la calidad de los contenidos de una asignatura? Tener en cuenta sólo el coste de las acciones y el beneficio económico, no tiene mucho sentido. En este contexto quizás tendrían más relevancia otros factores, como por ejemplo la satisfacción del estudiante, incremento de rendimiento, número de matrículas, las opiniones de los estudiantes, el abandono de las asignaturas, la satisfacción y uso de los recursos de aprendizaje, etc.

Por todo ello, creemos que el reto actual de las universidades consiste en hacer un buen uso de sus sistemas analíticos para mejorar su competitividad, su calidad docente y la satisfacción de sus estudiantes (y también del profesor) sin perder su carácter social. Estos sistemas analíticos deberían proveer, como mínimo, herramientas específicas que permitan: 1) a los profesores, detectar de forma más ágil posibles mejoras en su actividad docente y disponer de más tiempo para dedicarse a la docencia y a la innovación docente; 2) a los responsables de programas (como son la dirección de grados y másteres), disponer de información actualizada sobre la calidad y sostenibilidad de sus programas; y 3) a los estudiantes, tener una experiencia de aprendizaje más personalizada, flexible y eficiente.

Referencias

[1] Sterling, S. (2004). Higher education, sustainability, and the role of systemic learning. In Higher education and the challenge of sustainability (pp. 49-70). Springer Netherlands.

[2] Bennet, DL., Lucchesi, AR., Vedder, RK. (2010). For-Profit Higher Education: Growth, Innovation and Regulation. Center for College Affordability and Productivity.

[3] Chen, H., Chiang, R.L., Storey, V.C. (2012). Business Intelligence and Analytics: From Big Data to Big Impact. MIS Quarterly, vol.36, nº34.

[4] Sakys, V., Butleris, R., (2011). Business Intelligence tools and technologies for the analysis of university studies management. Transformation in Business & Economics, vol.10, nº 2.

Isabel Guitart es profesora de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones en la UOC. Su docencia se enfoca a las áreas de ingeniería del software y sistemas de información.

Jordi Conesa es profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones en la UOC. Su docencia se enfoca a las áreas de bases de datos y ingeniería del software.

CC BY-NC-SA 4.0 Retos analíticos de las universidades por Profesor UOC está licenciado bajo una Licencia Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional.

3 Comments

  1. Esta entrada en el Blog por los Profesores Guitart y Conesa me ha enseñado bastantes cosas y generado bastantes conformidades y algunos disentimientos, por todo lo cual les estoy muy agradecido.

    Enumerar lo aprendido sería quizá muy extenso y aportaría poco nuevo a la entrada. En cuanto a las conformidades, la principal –que engloba otras de detalle– es con que “el reto actual de las universidades consiste en hacer un buen uso de sus sistemas analíticos para mejorar su competitividad, su calidad docente y la satisfacción de sus estudiantes (y también del profesor)…”. Y yo añadiría que no sólo las “learning analytics”, sino también las analíticas de “gestión administrativa”, y –y sobre todo– las orientadas a satisfacer “las necesidades de la sociedad”.

    Afirmar, en el primer párrafo, que la universidad se “caracteriza por no tener ánimo de lucro” se contradice con «la irrupción de universidades “lucrativas”», en el segundo párrafo. Pero eso sería fácilmente subsanable, matizando el primer párrafo con un ‘generalmente’ o ‘en muchos casos’.

    Sin embargo, usar la caracterización ‘con / sin ánimo lucrativo’ para de ella derivar un uso diferencial de las analíticas, entre empresa y universidad, me parece un error de planteamiento, ya que el ánimo (lucrativo o no) es simplemente el objetivo superior de uno u otro tipo de entidades.

    Y es para perseguir dicho objetivo para lo que se establecen estrategias, tácticas y operaciones. Para las que el ‘decisor racional’, ese gran desconocido ;-), recurre a las analíticas (‘minería de datos’ me gusta más) y a otras técnicas más clásicas: contabilidad, información de gestión, encuestas, etc. Naturalmente, un buen sistema de información que abarque todas esas técnicas, debe permitir no sólo ajustar las estrategias –y lo que de ellas cuelga-, sino también los objetivos.

    Finalmente, creo que todo el párrafo sobre “la adaptación de los sistemas analíticos de empresa a las universidades” pierde interés si se acepta que la minería de datos (y otras técnicas de información) sirven a la estrategia, táctica y operaciones de una entidad en la persecución de sus objetivos, independientemente de cuáles sean. Por otra parte, presentar críticamente el dato (el metadato) del ROI para negar la viabilidad directa de la técnica, o es un error inadvertido o es vestir al maniqueo.

    Un saludo.

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    • Buenos días,

      Muchas gracias por tus comentarios. Muy interesantes y acertados.

      El objetivo de la entrada era generar discusión, por eso algún punto estaba ligeramente exagerado. Veo que a los lectores de Informática++ no se os pasa una 😉

      Totalmente de acuerdo con lo que comentas, no sólo la analítica del aprendizaje será necesaria. Se deberían tener en cuenta también datos de matrícula y captación (customer analytics), de negocio (business analytics), de redes sociales (social analytics), del mercado y de la competencia, etcétera.

      Respecto a las universidades lucrativas, hay controversia sobre el tema. Algunos autores no contemplan este tipo de organizaciones como universidades y continúan añadiendo la condición de “sin ánimo de lucro” en la definición de qué es una universidad. Es un tema interesante que seguro que nos podría llevar a una nueva entrada 😉 En nuestro caso, para simplificar, nos hemos centrado en las universidades sin ánimo de lucro, que es nuestro caso.

      El ánimo de lucro es tan sólo una de las diferencias entre universidad y empresa, pero no la única. Así mismo, el ánimo de lucro puede condicionar un uso diferencial de analíticas en ambos casos, pero estoy de acuerdo en que no es el condicionador principal. La diferencia principal es que los actuales sistemas de inteligencia de negocio en la universidad (incluyendo los sistemas de CRM y Knowledge Management que ayudan a la toma de decisiones) están mayoritariamente orientados a la gestión interna de las universidades más que a dar soporte en los procesos docentes y de investigación, tal y como se apunta en el artículo de Sakys y Betleris (referencia 4). La conclusión de eso es que no se estarían aprovechando los sistemas de toma de decisiones para mejorar la actividad principal de las universidades. Hacerlo probablemente nos llevaría a realizar una docencia de más calidad, más personalizada y evitando procesos de poco valor añadido.

      Para mi los sistemas analíticos no sólo se refieren a la minería de datos, sino también sistemas de ayuda a la toma de decisiones, sistemas de inteligencia de negocio básicamente. Es decir, sistemas que ofrecen al “decisor racional” (me ha gustado lo de “racional”) información actualizada (mediante cuadros de mando por ejemplo) que le ayuden a tomar sus decisiones (ya sean estratégicas, tácticas u operativas) en base a datos.

      Saludos,

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  2. Muchas gracias, Jordi.
    Un saludo
    :-)

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