El abandono y el retorno educativo según sus protagonistas

Por Belén Gutiérrez-de-Rozas, Eunice Macedo, Elvira Carpintero Molina y Esther López-Martín

El abandono temprano, entendido como la salida prematura del sistema educativo sin haber completado un ciclo (UNESCO, 2022), constituye una de las principales problemáticas a las que se enfrentan los diferentes gobiernos y presenta una prevalencia destacable en España (Casquero Tomás y Navarro Gómez, 2010; Suberviola, 2021). Este fenómeno resulta especialmente preocupante cuando se produce antes de concluir la Educación Secundaria Obligatoria (ESO), puesto que en esta etapa los estudiantes adquieren los elementos básicos de la cultura, consolidan hábitos de estudio y trabajo, se preparan para incorporarse al mundo laboral o a estudios posteriores y desarrollan la capacidad de ejercer sus derechos y obligaciones (Real Decreto 1105/2014).

Reducir la incidencia del abandono temprano implica actuar sobre las causas asociadas a él desde las primeras etapas de la escolarización, momento en que comienza a fraguarse (Fernández Enguita et al., 2010). Generalmente se han considerado como condicionantes del abandono aquellos relacionados con el rendimiento de los estudiantes (véase Choi y Calero, 2010). A este respecto, existe una amplia literatura que estudia la influencia de las variables personales, familiares y escolares sobre el desempeño académico, destacando como referentes la meta-síntesis de Sipe y Curlette, publicada en 1997, y el trabajo más reciente de Hattie (2017). 

Profundizando en los resultados de estas revisiones, Sipe y Curlette (1997) observaron que la motivación es la variable del estudiante con mayor influencia sobre los resultados académicos, seguida de las habilidades personales. Por su parte, Hattie (2017) puso de manifiesto que, mientras el rendimiento previo o la autoeficacia eran algunos de los aspectos personales que en mayor medida favorecían los buenos resultados, otros como el aburrimiento o la depresión influían perniciosamente. 

Con respecto a las familias, si bien en el estudio de Sipe y Curlette (1997) únicamente se consideró la influencia del ambiente del hogar, para Hattie (2017), dicho ambiente, junto con el estatus socioeconómico, fueron las variables familiares que más positivamente condicionaron el rendimiento, en contraposición con otras como los castigos corporales. En el ámbito escolar, Sipe y Curlette (1997) estudiaron el papel del grupo social del aula, con escasa influencia, y la calidad de la enseñanza que, sin embargo, demostró tener un papel destacado en el rendimiento. Por su parte, Hattie (2017) observó que la eficacia docente era la variable escolar más positivamente relacionada con el desempeño, mientras que factores como la expulsión de los estudiantes influían negativamente en sus trayectorias académicas.

Asimismo, resulta necesario comprender que los estudiantes siguen trayectorias muy diferentes tras abandonar el sistema educativo, pudiendo permanecer en casa, acceder a puestos laborales de baja cualificación o retomar la educación (Gitschthaler y van Praag, 2018). A este respecto, una cuestión menos abordada por la investigación educativa ha sido el de los motivos que llevan a retomar los estudios. Ya en 1993, Zamanou, basándose en Hu (1985), enumeró los motivos más comunes para el retorno. Entre ellos, destacó la necesidad de obtener una titulación académica para progresar en la vida. Asimismo, en orden descendente de importancia, consideró las transiciones en la trayectoria vital, la necesidad de contar con nuevas oportunidades laborales, el desarrollo educativo, los requerimientos del trabajo desempeñado y el deseo de expansión de la vida social. Por su parte, Timarong (2002) observó que las razones principales del retorno se vinculaban con los cambios demográficos, sociales, económicos y tecnológicos, las necesidades del mercado laboral y la evolución en los propios intereses.

Investigaciones más recientes llegan a conclusiones similares. Así, Räis et al. (2014) destacan como principal motivo la necesidad de obtener una titulación para continuar estudiando, seguido del deseo de una mejora profesional, la búsqueda del desarrollo personal, las ganas de concluir aquello que se empezó, un interés general y el deseo de ponerse a prueba. Teneva (2017) añade el deseo de expandir la vida social, mientras que García (2020) señala también la necesidad de obtener un título para evolucionar a nivel laboral, el deseo de ser un ejemplo, de tener el estatus de graduado, el hecho de disponer de una mayor madurez o el retorno tras un descanso.

Considerando lo anterior, el presente trabajo tiene el doble objetivo de profundizar en las dimensiones que llevan a los estudiantes a abandonar la ESO antes de obtener la correspondiente titulación y de comprender sus motivaciones para regresar, lo cual contribuye a aportar una visión general y comprehensiva de los condicionantes que afectan tanto al abandono como al retorno al sistema educativo. Para alcanzar estos objetivos, se diseñó una investigación cualitativa de tipo fenomenológico en la que se realizaron entrevistas semiestructuradas a 14 estudiantes matriculados o graduados en Educación Secundaria para Personas Adultas. Seis estaban matriculadas en Educación Secundaria para Personas Adultas (ESPA) en el momento de la recogida de información y ocho se habían graduado en dichas enseñanzas en cursos académicos anteriores. El guion de la entrevista se estructuró en torno a dos ejes: aspectos personales, familiares y escolares que pudieron condicionar la decisión de abandonar la ESO, y motivaciones personales, laborales, educativas y sociales para el retorno. Para el análisis de contenido se utilizó el software Atlas.ti 9. El proceso de codificación se realizó a través de un sistema categorial mixto que partió de los temas y categorías identificados en la literatura. A través de un proceso de categorización inductivo, la clasificación inicial se fue complementando con nuevos temas y categorías emergentes, estableciéndose categorías inclusivas en las que, a través de una oración, se evidencia el espectro de información recogido en las entrevistas (Macedo, 2009).

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Los resultados alcanzados muestran que, si bien es necesario considerar que las historias de los participantes se han visto afectadas por combinaciones únicas de condicionantes (Blaya et al., 2020), se evidencia que, en términos generales, el abandono se ha producido como desenlace de procesos de paulatina desvinculación del sistema educativo (Dupéré et al., 2014) en los que el absentismo y las repeticiones de curso han tenido un papel destacado (Mena et al., 2010). Además, los testimonios muestran la variedad e interrelación de los motivos que llevaron a los estudiantes a alejarse del sistema educativo formal.

El papel de las familias en la educación de los menores merece una mención especial, dada la importancia otorgada a este aspecto en las entrevistas. Más allá de la ausencia de uno de los progenitores, la estructura familiar en su conjunto y, sobre todo, su implicación, han condicionado en gran medida las trayectorias educativas de los participantes. Independientemente de sus antecedentes y características, el testimonio más repetido se relaciona con una falta de implicación educativa de sus progenitores debida, principalmente, al exceso de responsabilidades laborales. Este hecho evidencia la necesidad de actuar de manera sistémica en la prevención del abandono, así como de implicar a toda la comunidad educativa (Vera Sagredo et al., 2021), de modo que las intervenciones no solo estén dirigidas al alumnado, sino, también, a sus familias (Davis y Banks, 2019).

Otra cuestión muy mencionada ha sido la importancia de las expectativas y del apoyo proporcionado desde el ámbito educativo, valorando la escucha por parte del profesorado y la orientación académico-profesional sobre el aprendizaje de contenidos y destacando el papel preventivo que la comprensión de los docentes habría tenido en la desvinculación de la educación formal. Estos resultados concuerdan con los obtenidos por Pinya Medina et al. (2017), quienes observaron que la proximidad del profesorado y la confianza en el potencial de los estudiantes eran algunos de los aspectos más valorados por docentes y alumnado para la prevención del abandono (véase también Macedo et al., 2020).

Por ello, se pone de manifiesto la importancia de abordar el estudio de las causas del abandono de manera comprehensiva, atendiendo a las circunstancias personales, familiares y escolares del alumnado y evitando posturas que consideren al estudiante como único responsable de su trayectoria académica (Pérez et al., 2003) o que sitúen la capacidad cognitiva como principal condicionante de los resultados escolares. Además, debe mencionarse la importancia de analizar los condicionantes del abandono y del retorno conjuntamente, puesto que conocer los motivos de dicho retorno implica poder realizar intervenciones dirigidas no solo a mitigar los condicionantes del abandono sino, también, a potenciar aquellos aspectos que mejoran la motivación para continuar. En este sentido, debe destacarse la resiliencia como denominador común en los testimonios de los participantes; aspecto que debería enseñarse desde las primeras etapas de la escolarización (Blaya et al., 2020).

Finalmente, cabe señalarse que, aunque a la hora de analizar las causas del abandono en la ESO se suele hacer referencia a aspectos directamente vinculados con el rendimiento, también deben considerarse otros condicionantes específicos, puesto que, si bien el bajo rendimiento suele ser antecedente del abandono temprano, esto no siempre es así (Bowers y Sprott, 2012). A este respecto, en este estudio se observa la influencia de aspectos vinculados con el acceso al mercado laboral (Bayón-Calvo et al., 2017), los cuales se relacionan más con el deseo de dejar de estudiar y disponer de ingresos propios que con necesidades económicas. Estos condicionantes, no identificados previamente en la literatura, constituyen un ámbito de estudio sobre el que conviene seguir profundizando.

Referencias bibliográficas que se incluyen en el artículo:

Bayón-Calvo, S., Corrales-Herrero, H., y Ogando Canabal, J. O. (2017). Los factores explicativos del abandono temprano de la educación y la formación en las regiones españolas. Investigaciones Regionales. Journal of Regional Research, (37), 99-117.

Blaya, C., Ben Lakhdhar, I., y San Fabián, J. L. (2020) Abandono escolar y resiliencia educativa. En San Fabián, J. L. (Ed.) Jóvenes resilientes en contextos socioeducativos adversos. Grao.

Bowers, A. J., y Sprott, R. (2012). Why tenth graders fail to finish high school: A dropout typology latent class analysis. Journal of Education for Students Placed at Risk (JESPAR), 17(3), 129-148. https://doi.org/10.1080/10824669.2012.692071

Casquero Tomás, A., y Navarro Gómez, M. L. (2010). Determinantes del abandono escolar temprano en España: Un análisis por género. Revista de Educación, número extraordinario, 191-223.

Choi, Á. y Calero, J. (2010). El problema del fracaso escolar y del abandono escolar prematuro en España. The Korean Journal of Hispanic Studies, 3, 1-28.

Davis, T. E., y Banks, S. G. (2019). “Do I belong here?” School dropout. En Capuzzi D. y Gross, D. R. (Eds.) Youth at risk: A prevention resource for counselors, teachers, and parents, 399.

Dupéré, V., Leventhal, T., Dion, E., Crosnoe, R., Archambault, I., y Janosz, M. (2015). Stressors and turning points in high school and dropout: A stress process, life course framework. Review of Educational Research, 85(4), 591-629. https://doi.org/10.3102/0034654314559845

Fernández-Enguita, M., Mena-Martínez, L., y Riviére-Gómez, J. (2010). Fracaso y abandono escolar en España. Obra Social Fundación la Caixa.

García, E. (2020). A journey of determination and hope: Returning to high school after dropping out. [Tesis Doctoral]. Universidad del Pacífico.

Gitschthaler, M., y Van Praag, L. (2018). Rethinking transition: What happens when young people leave school early? European journal of education, 53(4), 447-451. https://doi.org/10.1111/ejed.12301

Hattie, J. (2017). Visible Learning plus. 250+ influences on student achievement. https://bit.ly/3AVXPVH

Macedo, E. (2009). Cidadania em confronto. Educação de jovens elites em tempo de globalização. LivPsic

Macedo, E., Carvalho, A., Doroftei, A., Santos, S., y Araújo, H. C. (2020). El arte como catalizador para el reenganche educativo de jóvenes en una escuela de segunda oportunidad en Portugal. En J. L. San Fabián (Ed.) Jóvenes resilientes en contextos socioeducativos adversos (pp. 179 – 196). Grao.

Mena, L., Fernández, M., y Riviére, J. (2010). Desenganchados de la educación: procesos, experiencias, motivaciones y estrategias del abandono y del fracaso escolar. Revista de educación, número extraordinario, 119-145.

Pérez, M. A, Martín, A. Borda, M., y del Río, C. (2003). Estrés y rendimiento académico en estudiantes universitarios. Cuadernos de medicina psicosomática y psiquiatría de enlace, (67), 26–33.

Pinya Medina, C., Pomar Fiol, M. I., y Salvà-Mut, F. (2017). Prevenir el abandono educativo en la educación secundaria profesional: Aportaciones del alumnado y del profesorado. Profesorado. Revista de Currículum y Formación de Profesorado, 21(4), 95-117. https://doi.org/10.30827/profesorado.v21i4.10047

Räis, M. L., Kallaste, E., Kaska, M., Järve, J., y Anspal, S. (2014). Supporting adults without secondary education in returning to formal education. https://bit.ly/3rvsRPZ

Real Decreto 1105/2014, de 26 de diciembre, por el que se establece el currículo básico de la Educación Secundaria Obligatoria y del Bachillerato. https://bit.ly/3MuuU0H

Sipe, T. A., y Curlette, W. L. (1997). A meta-synthesis of factors related to educational achievement: A methodological approach to summarizing and synthesizing meta-analyses. International Journal of Educational Research, 25(7), 583-698.

Suberviola, I. (2021). Análisis de los factores predictivos del abandono escolar temprano. Vivat Academia. Revista De Comunicación, 154, 25-52. https://doi.org/10.15178/va.2021.154.e1373

Teneva, M. (2017). Dropping out of school. Trakia Journal of Sciences, 15(4), 302-307. https://doi.org/10.15547/tjs.2017.04.005

Timarong, A., Temaungil, M., y Sukrad, W. (2002). Adult learning and learners. PREL Briefing Paper.

UNESO (2022). Tesauro de la UNESCO. https://bit.ly/420gX07

Vera Sagredo, A., Cerda Etchepare, G., Aragón Mendizábal, E., y Pérez Wilson, C., (2021). Rendimiento académico y su relación con variables socioemocionales en estudiantes chilenos de contextos vulnerables. Educación XX1, 24(2), 375-398. https://doi.org/10.5944/educXX1.28269

Zamanou, S. (1993). Differences do make a difference: Recruitment strategies for the non-traditional student. [Ponencia] Annual Meeting of the Speech Communication Association.

 

Nota. Esta entrada se ha realizado a partir del artículo Gutiérrez-de-Rozas, B.; Macedo, E.; Carpintero Molina, E.; López-Martín, E. (2023). Condicionantes del abandono temprano y del retorno educativo bajo la mirada de sus protagonistas. Revista Complutense de Educación, 34(4), 931-944. https://dx.doi.org/10.5209/rced.80318

 Cómo citar esta entrada:

Gutiérrez-de-Rozas, Belén; Macedo, Eunice; Carpintero Molina, Elvira, y López-Martín, Esther (2023). El abandono y el retorno educativo según sus protagonistas. Aula Magna 2.0. [Blog]. https://cuedespyd.hypotheses.org/14148  

Tomado de Aula Magna 2.0 

Cómo ChatGPT y la IA generativa podrían fomentar la negación de la ciencia

 Tomado de Universo Abierto

Gale Sinatra and Barbara K. Hofer, The. «How ChatGPT and Generative AI Could Foster Science Denial». Gizmodo, 11 de junio de 2023. https://gizmodo.com/chatgpt-generative-ai-openai-science-denial-1850516570.

Todos los consumidores de medios de comunicación deben estar más atentos que nunca a la hora de verificar la veracidad científica. He aquí cómo mantenerse alerta en un nuevo panorama informativo.

Hasta hace muy poco, si deseabas obtener más información sobre un tema científico controvertido, como la investigación con células madre, la seguridad de la energía nuclear o el cambio climático, probablemente hacías una búsqueda en Google. Presentado con múltiples fuentes, elegías qué leer, seleccionando los sitios o autoridades en los que confiar.

Ahora tienes otra opción: puedes plantear tu pregunta a ChatGPT u otra plataforma de inteligencia artificial generativa y recibir rápidamente una respuesta concisa en forma de párrafo.

ChatGPT no busca en Internet de la misma manera que lo hace Google. En cambio, genera respuestas a las consultas prediciendo combinaciones de palabras probables a partir de una amalgama masiva de información disponible en línea.

Aunque tiene el potencial de mejorar la productividad, se ha demostrado que la IA generativa tiene algunos fallos importantes. Puede producir información errónea. Puede crear “alucinaciones“, un término benigno para inventar cosas. Y no siempre resuelve con precisión problemas de razonamiento. Por ejemplo, cuando se le preguntó si un automóvil y un tanque pueden pasar por una puerta, no consideró tanto el ancho como la altura. Sin embargo, ya se está utilizando para producir artículos y contenido web que es posible que hayas encontrado, o como una herramienta en el proceso de escritura. Aun así, es poco probable que sepas si lo que estás leyendo fue creado por la IA.

Como autores de “Science Denial: Why It Happens and What to Do About It» (Negación de la Ciencia: Por qué Ocurre y Qué Hacer al Respecto), preocupa cómo la IA generativa podría difuminar los límites entre la verdad y la ficción para aquellos que buscan información científica autoritaria.

Cada consumidor de medios necesita ser más vigilante que nunca al verificar la precisión científica en lo que lee. Así es cómo puedes mantenerte alerta en este nuevo panorama de la información.

Cómo la IA generativa podría fomentar la negación de la ciencia

1. Erosión de la confianza epistémica: Todos los consumidores de información científica dependen de los juicios de expertos científicos y médicos. La confianza epistémica es el proceso de confiar en el conocimiento que se obtiene de otros. Es fundamental para la comprensión y el uso de información científica. Ya sea que alguien esté buscando información sobre una preocupación de salud o tratando de comprender soluciones para el cambio climático, a menudo tienen un entendimiento científico limitado y poco acceso a evidencia de primera mano. Con un creciente cuerpo de información en línea, las personas deben tomar decisiones frecuentes sobre qué y a quién confiar. Con el aumento del uso de la IA generativa y su potencial de manipulación, creemos que la confianza es probable que se erosioné aún más de lo que ya lo ha hecho.
2. Desinformación o simplemente incorrecto: Si hay errores o sesgos en los datos con los que se entrenan las plataformas de IA, eso puede reflejarse en los resultados. En nuestras propias búsquedas, cuando le hemos pedido a ChatGPT que regenere múltiples respuestas a la misma pregunta, hemos obtenido respuestas contradictorias. Cuando se le preguntó por qué, respondió: “A veces cometo errores». Quizás el problema más complicado con el contenido generado por IA es saber cuándo está equivocado.
3. Diseminación deliberada de desinformación: La IA se puede utilizar para generar desinformación convincente en forma de texto, así como imágenes y videos deepfake. Cuando le preguntamos a ChatGPT que “escribiera sobre las vacunas al estilo de desinformación», produjo una cita inexistente con datos falsos. Geoffrey Hinton, exjefe de desarrollo de IA en Google, renunció para poder dar la alarma, diciendo: “Es difícil ver cómo se puede evitar que los actores malintencionados lo utilicen para cosas malas». La capacidad de crear y difundir información deliberadamente incorrecta sobre la ciencia ya existía, pero ahora es peligrosamente fácil.
4. Fuentes fabricadas: ChatGPT proporciona respuestas sin fuentes en absoluto, o si se le pide que proporcione fuentes, puede presentar fuentes inventadas. Ambos le pedimos a ChatGPT que generara una lista de nuestras propias publicaciones. Cada uno identificó algunas fuentes correctas. Más fueron alucinaciones, pero parecían ser reputables y en su mayoría plausibles, con coautores reales en revistas de sonido similar. Esta inventiva es un gran problema si una lista de publicaciones de un académico transmite autoridad a un lector que no se toma el tiempo para verificarlas.
5. Conocimiento desactualizado: ChatGPT no sabe lo que ha sucedido en el mundo después de la fecha de corte de su conocimiento. Una consulta sobre el porcentaje de personas en el mundo que han tenido COVID-19 devolvió una respuesta precedida por “según mi fecha de corte de conocimiento de septiembre de 2021». Dado lo rápido que avanza el conocimiento en algunas áreas, esta limitación podría significar que los lectores obtengan información errónea y desactualizada. Si estás buscando investigaciones recientes sobre un problema de salud personal, por ejemplo, ten cuidado.
6. Avance rápido y falta de transparencia: Los sistemas de IA siguen volviéndose más poderosos y aprenden más rápido, y pueden aprender más desinformación científica en el camino. Google anunció recientemente 25 nuevos usos incrustados de la IA en sus servicios. En este momento, no hay suficientes salvaguardias para garantizar que la IA generativa se convierta con el tiempo en un distribuidor más preciso de información científica.

¿Qué puedes hacer acerca de las alucinaciones de la IA?

Si utilizas ChatGPT u otras plataformas de IA, reconoce que es posible que no sean completamente precisas. La responsabilidad recae en el usuario para discernir la precisión.

Aumenta tu vigilancia. Es posible que pronto estén disponibles aplicaciones de verificación de hechos con IA, pero por ahora, los usuarios deben servir como sus propios verificadores de hechos. Recomendamos algunos pasos. El primero es: sé vigilante. Las personas a menudo comparten información que encuentran en búsquedas en las redes sociales con poco o ningún análisis. Aprende cuándo ser más reflexivo y cuándo vale la pena identificar y evaluar las fuentes de información. Si estás tratando de decidir cómo gestionar una enfermedad grave o entender los mejores pasos para abordar el cambio climático, tómate el tiempo para verificar las fuentes.

Mejora tu verificación de hechos. Un segundo paso es la lectura lateral, un proceso que utilizan los verificadores de hechos profesionales. Abre una nueva ventana y busca información sobre las fuentes, si se proporcionan. ¿La fuente es creíble? ¿El autor tiene experiencia relevante? ¿Cuál es el consenso de los expertos? Si no se proporcionan fuentes o no sabes si son válidas, utiliza un motor de búsqueda tradicional para encontrar y evaluar a expertos en el tema.

Evalúa las pruebas. A continuación, observa las pruebas y su conexión con la afirmación. ¿Hay evidencia de que los alimentos genéticamente modificados son seguros? ¿Hay evidencia de que no lo son? ¿Cuál es el consenso científico? Evaluar las afirmaciones requerirá esfuerzo más allá de una consulta rápida a ChatGPT.

Si comienzas con la IA, no te detengas allí. Ten precaución al usarla como la única autoridad en cualquier tema científico. Puedes consultar lo que ChatGPT tiene que decir sobre organismos genéticamente modificados o la seguridad de las vacunas, pero también realiza una búsqueda más diligente utilizando motores de búsqueda tradicionales antes de sacar conclusiones.

Evalúa la plausibilidad. Juzga si la afirmación es plausible. ¿Es probable que sea cierta? Si la IA hace una declaración poco plausible (y incorrecta), como “1 millón de muertes fueron causadas por las vacunas, no por el COVID-19», considera si tiene sentido. Haz un juicio tentativo y luego mantente abierto a revisar tu pensamiento una vez que hayas verificado la evidencia.

Promueve la alfabetización digital en ti mismo y en otros. Todos necesitan mejorar sus habilidades. Mejora tu propia alfabetización digital y, si eres padre, maestro, mentor o líder comunitario, promueve la alfabetización digital en los demás. La Asociación Estadounidense de Psicología ofrece orientación sobre cómo verificar información en línea y recomienda que los adolescentes sean capacitados en habilidades de redes sociales para minimizar los riesgos para la salud y el bienestar. El Proyecto de Alfabetización en Noticias proporciona herramientas útiles para mejorar y apoyar la alfabetización digital.

Arma-te con las habilidades que necesitas para navegar por el nuevo paisaje de información de la IA. Incluso si no utilizas la IA generativa, es probable que ya hayas leído artículos creados por ella o desarrollados a partir de ella. Puede llevar tiempo y esfuerzo encontrar y evaluar información confiable sobre ciencia en línea, pero vale la pena.

Gale Sinatra, Profesora de Educación y Psicología en la Universidad del Sur de California y Barbara K. Hofer, Profesora Emérita de Psicología en Middlebury.

Tomado de Universo Abierto