Incidentes Asociados
Nevada ha tenido durante mucho tiempo la financiación escolar más desequilibrada del país. Los distritos de bajos ingresos tienen casi un 35 por ciento menos de dinero para gastar por alumno que los más ricos, la brecha más grande de cualquier estado.
Hace un año, Nevada se propuso mejorar ese dudoso estatus con algo de ayuda de inteligencia artificial proporcionada por un contratista externo. En cambio, desató un alboroto.
El sistema de IA calculó que la estimación anterior del estado sobre la cantidad de niños que tendrían dificultades en la escuela era demasiado alta. Antes, Nevada trataba a todos los estudiantes de bajos ingresos como "en riesgo" de problemas académicos y sociales. El algoritmo de IA era más complejo y establecía un estándar mucho más alto.
Sopesó docenas de factores además de los ingresos para decidir si un estudiante podría quedarse atrás en la escuela, incluida la frecuencia con la que asistía a clase y el idioma que se hablaba en casa. Y cuando se hicieron los cálculos, el número de estudiantes clasificados como en riesgo se desplomó a menos de 65.000, desde más de 270.000 en 2022.
Como resultado, muchas escuelas vieron desaparecer el dinero estatal del que dependían. Los distritos se apresuraron a recortar programas y rehacer presupuestos.
El resultado ha horrorizado a muchos líderes escolares que creen que el número de niños en Nevada que necesitan apoyo adicional se ha disparado, no disminuido, desde que se apoderó de la pandemia.
También sorprendió a los expertos en finanzas escolares que pensaban que el estado necesitaba gastar de manera más eficiente.
Un año después de la adopción del nuevo sistema por parte del estado, el esfuerzo de alto riesgo ha planteado preguntas espinosas sobre el uso de la inteligencia artificial en la administración escolar y sobre quién debería considerarse un niño en riesgo en primer lugar.
Millones de escolares estadounidenses todavía se están recuperando de las perturbaciones causadas por la pandemia. Es posible que muchos nunca se pongan al día académicamente, lo que los obliga a entrar en la edad adulta sin las habilidades que necesitan para tener éxito. Al mismo tiempo, los estados están viendo que el crecimiento de los ingresos se desacelera y los dólares de ayuda federal expiran, lo que aumenta la presión para gastar los fondos menguantes de manera inteligente.
Nevada esperaba que su nuevo sistema fuera un paso hacia un mejor servicio a los niños desfavorecidos. Una parte del plan otorga a las escuelas dinero adicional para los estudiantes que están aprendiendo inglés y para aquellos con discapacidades. Pero el estado también quería repensar qué estudiantes identificaba como en riesgo y concentrar más dinero en ayudar solo a los niños más necesitados.
Ese cambio de enfoque ha dejado a algunas escuelas tambaleándose.
En el campus Stephanie de la Academia Somerset en Henderson, Nevada, más de 250 niños son de bajos ingresos, según muestran las estadísticas federales. Aproximadamente una docena no tienen hogar. Pero el director, David Fossett, dijo que no se identificó a ningún estudiante como en riesgo bajo el nuevo sistema.
"Fue un shock", dijo Fossett, y agregó: "Todavía no sabemos realmente cómo funciona".
Ningún otro estado depende actualmente únicamente del sistema de aprendizaje automático que usa Nevada [para identificar y proporcionar fondos para niños en riesgo] (https://www.newamerica.org/education-policy/edcentral/when-students-get-lost-in-the-algorithm-the-problems-with-nevadas-ai-school-funding-experiment/), pero los expertos dicen que más lugares podrían considerar la IA como una herramienta para ayudar con el trabajo.
La Academia Somerset en Henderson, Nevada, atiende a muchos estudiantes de bajos ingresos en su campus Stephanie, incluidos alrededor de una docena de personas sin hogar. Ninguno fue identificado como en riesgo bajo el nuevo sistema del estado. Crédito... Mikayla Whitmore para The New York Times
Crecer en la pobreza puede jugar un papel perjudicial en la vida de los niños y en su desempeño académico. Nevada solía medir la pobreza de la misma manera que muchos estados, utilizando como medida indirecta la cantidad de estudiantes que son elegibles para almuerzos gratuitos o de precio reducido.
Pero el rango de estudiantes que califican para los programas de almuerzo se ha expandido enormemente, lo que la convierte en una medida cada vez más inexacta, dicen los investigadores.
Entonces, en Nevada, los líderes buscaron nuevas formas de identificar qué estudiantes estaban en riesgo de quedarse atrás. Y ahí es donde entra en escena el sistema de inteligencia artificial.
El programa, proporcionado por una empresa llamada Infinite Campus, analiza una avalancha de información sobre los estudiantes, incluyendo el promedio de calificaciones, las ausencias injustificadas y los incidentes de disciplina, para intentar predecir qué estudiantes podrían tener dificultades para graduarse. Sopesa factores como la frecuencia con la que un tutor se conecta a un portal escolar, el número de padres en un hogar y qué idioma se habla en casa. En el primer año, también consideró el género, la raza y el país de nacimiento del estudiante.
En total, analiza más de seis docenas de características diferentes, aunque la forma en que se pondera cada factor se mantiene en privado. Luego, el sistema genera una "puntuación de graduación" de 50 a 150 para cada estudiante. Cuanto menor sea el número, mayor es la probabilidad de que un niño no complete la escuela, según el modelo.
El sistema etiquetó a los niños con puntuaciones en el 20 por ciento inferior como de riesgo medio a alto, la categoría que Nevada utilizó para entregar el dinero. Eso redujo el recuento del estado en más de 200.000 estudiantes.
"Se han disparado las alarmas", dijo Amanda Morgan, directora ejecutiva de Educate Nevada Now, un grupo de defensa que ha pedido al estado que aumente el gasto en educación.
El nuevo sistema ha planteado cuestiones éticas. ¿Es justo, por ejemplo, que una niña con los mismos problemas académicos y de conducta que un compañero de clase sea clasificada en situación de menor riesgo, simplemente porque las niñas en general tienden a tener mejores resultados que los niños?
¿Y debería un estado confiar en una empresa privada, cuyos métodos no son totalmente transparentes, para tomar decisiones sobre cuestiones escolares delicadas?
Charlie Kratsch, el fundador de Infinite Campus, dijo que su modelo está entrenado con varios años de datos de estudiantes en el estado. Ha argumentado que sus mecanismos específicos son de propiedad privada y por lo tanto deben mantenerse privados.
La empresa ha ofrecido algunas ideas generales sobre cómo funciona. Por ejemplo, faltar cinco días consecutivos a la escuela podría considerarse menos preocupante para un estudiante de secundaria con un promedio de calificaciones de 3,9 que para un estudiante de décimo grado con malas calificaciones.
Kratsch dijo que, "bajo presión política", la compañía eliminó la raza, el género y el país de nacimiento como factores antes del año escolar actual.
"Estamos tratando de traer datos precisos a la mesa", dijo Kratsch, y luego permitir que los estados "decidan qué hacer con eso".
El debate en Nevada toca una división nacional más amplia sobre cómo las escuelas deberían priorizar el dinero limitado: centrándose intensivamente en los estudiantes con el rendimiento más bajo o distribuyéndolo para que más niños reciban al menos algo de ayuda.
Jordan Abbott, que estudia las finanzas de las escuelas públicas en New America, una organización de investigación, y que ha escrito sobre los cambios de Nevada, dijo que creía que "lo que Nevada está haciendo es admirable" al buscar usar datos para dirigirse a los estudiantes de formas innovadoras.
"Está bien no tener miedo del aprendizaje automático y del análisis predictivo", dijo Abbott.
Sin embargo, agregó que cuando se trata de tomar decisiones de gasto, los estados necesitan "transparencia, rendición de cuentas y mecanismos de evaluación incorporados desde el principio".
"El sistema actual de Nevada simplemente no hace eso", dijo.
Los líderes de Nevada señalan que la financiación general no disminuyó y dicen que quieren aprovechar al máximo el efectivo limitado en un estado con algunas de las escuelas públicas con peor financiación del país. Nevada ocupa el puesto número 46 en gasto escolar por estudiante, y sus distritos más ricos tienen mucho más dinero que los más pobres en gran medida porque pueden recaudar mucho más de los impuestos locales a la propiedad, una disparidad que muchos otros estados intentan compensar en sus escuelas.
Según Megan Peterson, superintendente adjunta del departamento de educación de Nevada, en el marco del nuevo programa de Nevada, las escuelas reciben ahora unos 2.900 dólares por cada estudiante en riesgo, en comparación con los 303 dólares del sistema anterior.
Dijo que la misión del sistema de educación pública es preparar a los estudiantes para que entren al mundo equipados para alcanzar sus metas.
"El objetivo número uno de eso es lograr que se gradúen", dijo, y agregó que uno de cada cinco estudiantes de Nevada no termina la escuela secundaria a tiempo.
Los líderes de los distritos han cuestionado si el enfoque en la graduación de los estudiantes es demasiado estrecho.
Los educadores dijeron que están encontrando un mayor número de estudiantes con riesgos que la IA podría no captar, como la depresión y la autolesión. "Tal vez tengan un buen desempeño académico, pero pueden ser poco saludables de otras maneras", dijo Paul Johnson, miembro de la comisión de financiamiento escolar de Nevada.
Ayudar a esos estudiantes, añadió, requiere dinero extra para cosas como los consejeros.
Algunas escuelas están teniendo mejores resultados económicos con el nuevo sistema que con el anterior. En el área de Reno, el número de estudiantes en riesgo del distrito de Carson City se redujo en más de 2.000, pero el aumento de la financiación por estudiante compensó con creces la diferencia, permitiendo al distrito crear un nuevo puesto en cada escuela para ayudar a los niños que tienen dificultades académicas o de conducta.
Aun así, el superintendente, Andrew Feuling, dijo que estaba frustrado porque a las escuelas no se les dice exactamente cómo funciona el sistema, al que calificó de "caja negra".
En la Mater Academy of Nevada, un grupo de tres escuelas charter en el área de Las Vegas, muchos estudiantes son pobres y entran a un nivel de grado inferior al de otros de su edad, dijo Renee Fairless, la directora ejecutiva.
Para mantener a los niños en el buen camino, las escuelas a menudo ofrecen tutorías después de la escuela y envían a muchos estudiantes a casa con comida los viernes si sus familias no pueden permitirse comprar alimentos.
Pero con el nuevo sistema, la población en riesgo de Mater se redujo de más de 2.000 a 70.
"Todas esas otras cosas por las que, como educadora, tengo que preocuparme para que un niño tenga éxito", dijo Fairless, "me castigan por hacerlas".