Resumen
¿Qué es?
La segunda edición de un concurso en el cual premiamos los mejores proyectos que reutilicen datos abiertos universitarios publicados en el portal UniversiDATA. Esta edición tiene una dotación de 9.000 € para premios gracias a nuestros Patrocinadores.
¿A quién va dirigido?
A cualquier persona física con residencia fiscal en la Unión Europea. Se puede participar en grupo, en cuyo caso el eventual premio se dividirá en partes iguales entre l@s integrantes.
Soy estudiante
Mejor para ti: además de los premios generales, hay un accésit específico de 500€ para el mejor proyecto de estudiantes universitarios que haya sido finalista pero no haya resultado premiado. Además, si eres finalista, también habrá un diploma para tu centro de estudios.
¿Cuándo es?
El concurso tiene dos fases:
- La fase eliminatoria, en la que sólo tendrás que enviarnos una descripción de tu IDEA, es hasta el
20 de junio de 202420 de septiembre de 2024. - La fase final, en la que tendrás que presentar su ejecución, termina en
septiembrediciembre de 2024febrero de 2025.
¿Qué puedo ganar?
Experiencia en proyectos sobre datos abiertos, diplomas para los diez finalistas y premios en metálico:
- Primer premio: 4.000 €
- Segundo premio: 3.000 €
- Tercer premio: 1.500 €
- Accésit al proyecto estudiantil finalista mejor clasificado: 500 €
¿Qué hay que hacer?
Presentar cualquier proyecto de tratamiento de datos abiertos que cumpla lo siguiente:
- Reutilizar uno o varios de los conjuntos de datos publicados en UniversiDATA (y adicionalmente otras fuentes).
- El uso que el proyecto haga de los conjuntos de datos de UniversiDATA no debe ser secundario o accesorio.
¿Qué presento?
En general hay pocas limitaciones:
- Puedes concursar con un trabajo que ya hayas presentado en otros contextos.
- Sí: si eres estudiante o docente valen prácticas, TFG/TFM, artículos de investigación...
- No hay limitaciones en la naturaleza, tecnologías implicadas ni formato de los resultados. Se puede concursar con una App móvil, una aplicación web, un análisis de datos en Jupyter o R-Markdown, etc...
Aquí puedes consultar los proyectos ganadores en la pasada edición.
¿Tendré ayuda?
Sí, tendrás ayuda:
- No estarás sol@: estableceremos un canal de comunicación directo con l@s participantes a través del cual podréis plantear las dudas y cuestiones relativas a los conjuntos de datos que puedan surgiros durante el desarrollo de los proyectos.
- Todos los datasets en UniversiDATA están profusamente documentados.
- En la sección "UniversiDATA-Lab" del portal puedes ver ejemplos de reutilizaciones: tanto aplicaciones como de diversos análisis de datos.
Tengo más dudas
Descarga y lee detalladamente las bases (además, es obligatorio para concursar), y si aún sigues teniendo dudas ponte en contacto con nosotr@s. También te recomendamos que nos sigas en "X", donde publicaremos noticias e información de interés para tod@s l@s participantes.
Fases
El datathon se compone de dos fases. Nos encontramos ahora mismo en la fase final.
La organización se reserva el derecho de modificar alguna de las fechas aquí reflejadas si fuera conveniente para la buena marcha del evento.
Inicio de la fase eliminatoria
Desde este momento los participantes pueden enviar la descripción de sus proyectos a través del formulario.
Fin de la fase eliminatoria e inicio de la evaluación de los proyectos presentados
Una vez cerrada la fase, ya no podrán darse de alta más proyectos. Nuestro jurado valorará todos los proyectos presentados.
Publicación de los 10 proyectos finalistas
Los 10 mejores proyectos, que pasarán a la fase final, se harán públicos.
Inicio de la fase final
Los 10 proyectos finalistas deben empezar a preparar sus proyectos para la presentación al jurado.
Jornada de presentación de proyectos al jurado
Los finalistas deben presentar sus proyectos al jurado mediante videoconferencia.
Inicio de la fase de deliberación
Nuestro jurado valorará los proyectos finalistas presentados.
Publicación de los ganadores
Los resultados de la votación del jurado se harán públicos
Ceremonia de entrega de premios
La ceremonia tendrá lugar en el Salón de Grados de la Facultad de Derecho de la Universidad de Valladolid.
Jurado
Nuestro jurado, en orden alfabético:
D. Álvaro Manuel Ortigosa Juárez
D. Gonzalo Martínez Muñoz
Dña. Helena Villarejo-Galende
D. Jorge Jesús Gómez Sanz
D. Rafael Lopez de Ahumada
Proyectos presentados
En esta sección se muestra un resumen de cada uno de los 16 proyectos presentados y aceptados. Nuestro jurado ha seleccionado a los diez mejores proyectos, que pasan a la fase final. Los autores de estos proyectos tienen hasta el día 16 de diciembre para desarrollarlos, fecha en la cual serán presentados de nuevo en su estado final a los miembros del jurado.
Análisis Integral de la Calidad Educativa en la Universidad
La falta de transparencia y análisis integrados sobre la relación entre la composición del personal docente (edad, tipo de contrato, género..) y la situación del Alumnado (matriculaciones, tasa de abandono, rendimiento y género), en las universidades públicas en España, dificulta la toma de decisiones informadas y la implementación de mejoras en la calidad educativa.
Los usuarios accederán a los informes y visualizaciones a través de un enlace web compartido público, que contendrá un informe de Power BI embebido. No se requerirán conocimientos técnicos avanzados para interactuar con los datos, ya que la interfaz será amigable e intuitiva. Los usuarios podrán seleccionar y filtrar datos por carrera, tipo de personal docente (PDI, PDA), porcentaje de éxito de los alumnos, porcentaje de abandono de las carreras, edad del personal y notas medias de los egresados, entre otros filtros. Se ofrecerán diversas visualizaciones interactivas como gráficos de barras, líneas de tendencia, mapas de calor y tablas dinámicas para facilitar el análisis. Los usuarios podrán explorar hipótesis como la relación entre las características del profesorado y los resultados académicos del Alumnado, entre otras.
Exploración y análisis de la movilidad académica española
El desafío consiste en establecer un entorno accesible que concentre toda la información relevante sobre movilidad académica y la presente de manera clara y funcional para los usuarios. Conjuntamente se realizará un análisis estadístico para detectar patrones en la movilidad académica y responder a las siguientes preguntas clave: ¿Existe correlación entre el país de destino y la titulación de los estudiantes que realizan movilidad académica? ¿Hay diferencias de género en la elección de programas de movilidad académica? ¿Existe correlación entre la titulación y el número de estudiantes que participan en programas de movilidad, tanto salientes como entrantes? ¿Es factible prever el número de estudiantes que participarán en movilidad académica?
Se propone desarrollar una interfaz visual amigable utilizando herramientas como PowerBI o Tableau, que permitirá a los usuarios explorar de manera intuitiva y eficiente la información sobre movilidad académica. El dashboard ofrecerá funciones interactivas para desglosar los datos por universidad, año, género, entre otros criterios.
Perfilamiento del estudiante universitario
En el ámbito universitario podemos encontrar variada diversidad de estudiantes, cada cual con sus características, trayectoria y objetivos propios. Comprender, perfilar y agrupar estos estudiantes es de gran importancia para una buena y satisfactoria optimización de la experiencia educativa y una correcta toma de decisiones por parte de las instituciones universitarias.
Se propone un análisis de los grupos característicos dividido en función de su rama de conocimiento con el fin de poder determinar un perfil base de cada rama estudiada. Se busca hacer uso de técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado con el fin de encontrar evidencias comunes de la existencia de perfiles diferenciados según la rama de conocimiento.
¿Qué estudiar?
La situación de los alumnos a la hora de elegir una carrera que encaje con ellos es preocupante. Lejos de resolverse, esta problemática se ha acentuado en los últimos años.
Proponemos ¨¿Qué estudiar?¨: una plataforma web que permita a usuarios acercarse a las opciones de carrera que les puedan interesar. Filtrando mediante los datos adjuntos en los documentos de titulación de Universidata y otras softskills adjuntas en las páginas propias de los grados. Además ahora nos apoyaremos en datos del INE como la tasa de empleabilidad, que también suele ser interesante a la hora de elegir una carrera para que los usuarios tengan más información, siendo que también se añadirán datos proporcionados por la universidad, como pueden ser objetivos de la carrera, salidas profesionales, plan de estudios, etc.
Extensión de Acceso a Becas
Un gran número de estudiantes se abstiene de solicitar una beca en virtud del desconocimiento que hay sobre las mismas, debido a la preconcepción de carácter meritorio que recae en estas. Por ende, consideramos que una extensión de google que simplifique el acceso e información sobre dichas becas podría contribuir a hacer que las ayudas al estudio lleguen al máximo número de estudiantes posibles.
Para solucionar el problema, planteamos una extensión de google que simplifique el acceso e información sobre dichas becas podría contribuir a hacer que las ayudas al estudio lleguen al máximo número de estudiantes posibles, proporcionando el cálculo de las probabilidades de obtener una beca/ayuda dependiendo de la información del usuario, el presupuesto de la universidad y el número de solicitantes de todos los datos de años anteriores.
Cartografiando la universidad
El ámbito universitario genera numerosos datos valiosos para la administración y toma de decisiones, pero su comunicación es dispersa y poco accesible. Aunque los datos existen, las conclusiones solo son obtenidas por expertos, lo que crea sesgos y dificulta su comprensión para la mayoría de las personas, incluidos estudiantes y personal sin formación en interpretación de gráficos.
Nuestra propuesta es la creación de un mapa de visualización interactivo y dinámico de la información universitaria que procesará los datos brutos para presentarlos en un formato visual intuitivo. Este mapa permitirá ver la información tal como aparece en las bases de datos, pero de una manera que sea fácilmente procesable y útil. No solo es interactivo, permitiendo a los usuarios seleccionar diferentes parámetros y ver información relevante adaptada a sus intereses, sino también dinámico. Al integrar bases de datos de distintos años, mostrará de forma visual la evolución de las tendencias universitarias a lo largo del tiempo.
Radiografía de convocatorias y solicitudes de ayudas universitarias
Existe una falta de una visión clara y global de las convocatorias y solicitudes de ayudas universitarias. Las principales preguntas a resolver son: ¿Qué tipo de ayudas se convocan?, ¿Existen variaciones en el número de convocatorias y solicitudes a lo largo del tiempo y entre universidades?, ¿Cuál es el perfil de los estudiantes solicitantes?
Desarrollar una aplicación web interactiva donde los usuarios podrán explorar visualizaciones de datos. Estas visualizaciones ofrecerán información sobre convocatorias de ayudas, permitiendo una comparativa temporal y entre universidades, y, del mismo modo, información sobre solicitudes.
Sistema de Alerta Temprana de Estudiantes Universitarios con Riesgo de Abandono. Algoritmos de Machine Learning y Datos Abiertos
Uno de los grandes problemas del sistema educativo español es el alto porcentaje de abandono en la educación superior, lo que afecta tanto a la trayectoria académica de los estudiantes como al desarrollo social y económico del país. Un número significativo de estudiantes deja sus estudios antes de terminar, lo que supone una inversión educativa perdida y una pérdida de talento. Abordar este problema requiere identificar a los estudiantes en riesgo, fortalecer el apoyo académico y personal, e implementar políticas que fomenten su permanencia. Al igual que las empresas invierten en la retención de clientes, las universidades deberían aplicar estrategias similares para retener a sus estudiantes.
Las universidades disponen de una ingente cantidad de datos que permite desarrollar modelos predictivos para identificar a estudiantes con riesgo de abandono. Asignar una probabilidad de abandono a cada estudiante en diferentes etapas del inicio de los estudios universitarios permitirá a las instituciones implementar estrategias para reducir las tasas de deserción.
Visualización interactiva de la brecha de género en el personal universitario español por departamentos y cargos
La igualdad de género en el ámbito universitario sigue siendo un reto en España. Aunque ha habido avances, persisten diferencias significativas en la representación de hombres y mujeres en distintos departamentos y cargos. Las mujeres están menos presentes en puestos de alta dirección y áreas STEM, mientras que predominan en roles administrativos y disciplinas humanísticas. Esta brecha no solo evidencia desigualdad de oportunidades, sino que también puede afectar la diversidad académica y la calidad educativa. Sin herramientas adecuadas para visualizar y analizar estas desigualdades, es difícil para las instituciones identificar áreas críticas y diseñar intervenciones efectivas
Se propone desarrollar una plataforma web interactiva que permita a los usuarios explorar la distribución de género en el personal universitario español a nivel de departamentos y cargos. La plataforma estará disponible de manera pública en internet, por lo que el acceso a la misma es fácil y libre.
Impacto de las Inteligencias Artificiales Generativas en la Tendencia de Grados Universitarios
Con el auge de herramientas de IA generativa como ChatGPT, las percepciones de los estudiantes sobre sus trayectorias profesionales pueden haber cambiado, influyendo en la elección de sus titulaciones. Este proyecto busca analizar cómo ChatGPT ha afectado estas decisiones. ¿Se están inclinando los estudiantes hacia campos considerados más resistentes a la IA, como la sanidad, las artes o ciertas áreas STEM, alejándose de aquellos más susceptibles a la automatización? Comprender estos patrones ofrecerá información clave sobre cómo la IA está alterando las tendencias educativas y el futuro del mercado laboral.
El principal objetivo de este proyecto es realizar un análisis exhaustivo de los datos para identificar cómo la llegada de herramientas como ChatGPT ha influido en las preferencias de los estudiantes en la elección de titulaciones universitarias.
Sistema automatizado para la evaluación del impacto de las políticas de igualdad en el ámbito universitario.
No existen indicadores universales que permitan evaluar el impacto de las políticas de igualdad, ni en términos generales ni, en particular, en el ámbito universitario que sean, además, sencillos, y cuyo cálculo esté automatizado, lo que permitiría su actualización y publicación con la periodicidad necesaria para garantizar el acceso a dicha información a cualquier agente con interés en ella.
A partir de los datos abiertos de UniversiDATA, se busca automatizar el cálculo de indicadores de igualdad en universidades públicas, tanto para estudiantes como para personal, facilitando su actualización y publicación periódica. Los datos históricos, que abarcan desde el curso 2017-2018 hasta 2023-2024, permitirán evaluar el impacto de las políticas universitarias. Además, el acceso a información complementaria, como medidas para corregir desigualdades, ayudará a interpretar esta evolución.
Inclusión Académica: Un Enfoque de Género en la Educación Superior
El problema que nos planteamos enfrentar con este proyecto son las brechas de género en el acceso y la matrícula de los estudiantes, desigualdades en el éxito académico y desigualdades en la carga de trabajo y responsabilidades entre el cuerpo docente y de investigación.
La propuesta consiste en crear un cuadro de mando que permita analizar y visualizar datos relacionados con la igualdad de género en las universidades, tanto en el ámbito de los estudiantes como en el del profesorado. Al analizar estos datos, las universidades podrán identificar desigualdades de género y tomar medidas para promover la equidad y la inclusión en todos los niveles del ámbito académico.
UniVaciada: Acceso de la España vaciada al sistema universitario
La disminución de niños en municipios afectados por la despoblación reduce el número de docentes y limita las inversiones en infraestructuras tecnológicas, creando disparidades en las aulas. Además, muchos centros rurales cierran, obligando a los estudiantes a desplazarse a grandes distancias. Esta despoblación podría estar limitando el acceso de los estudiantes al sistema universitario, afectando especialmente a la "España vaciada". El proyecto busca analizar si el acceso a la universidad varía significativamente según el tamaño poblacional de los municipios de origen de los estudiantes.
La propuesta es un dashboard interactivo que permita responder a las siguientes cuestiones: - ¿Existen diferencias porcentuales en el número de estudiantes universitarios según el volumen de su municipio de origen? ¿Y de manera proporcional al número de habitantes en edad universitaria? - ¿Estas posibles diferencias varían entre universidades? - ¿Influyen los recursos de los centros educativos en los conocimientos con los que se incorporan los alumnos al sistema universitario? - ¿Cómo influye el cierre de colegios e institutos en las oportunidades universitarias de sus estudiantes?
Mobeasy
Actualmente, existe una falta de información unificada sobre la movilidad estudiantil y una carencia de previsión en los datos de alumnos entrantes y salientes. Esta falta de datos consolidados dificulta la planificación y la toma de decisiones tanto para la universidad como para los estudiantes.
Nuestra solución se divide en dos componentes principales: 1. Modelo Predictivo de Movilidad: Desarrollaremos un modelo que, incluso antes de la publicación de las convocatorias, pueda prever la ocupación de plazas y los movimientos de los estudiantes. Este modelo proporcionará estimaciones precisas sobre la cantidad de estudiantes que se moverán, sus destinos y las universidades a las que se dirigirán. 2. Chatbot de Información de Movilidad: Utilizando la información del modelo, crearemos un chatbot que asistirá a los estudiantes en la búsqueda de destinos de movilidad y les proporcionará información adicional. El chatbot recomendará universidades populares para ciertos grados o ramas, identificará instituciones que han tenido vacantes en años anteriores, y proporcionará información sobre idiomas y otros aspectos relevantes.
University Stories: Crea historias a partir de datos abiertos universitarios
La problemática que se busca resolver con la aplicación University Stories gira en torno a la dificultad de acceder, interpretar y comunicar datos abiertos de universidades españolas de una manera clara y atractiva. Los datos abiertos pueden ser extensos, complejos y abrumadores para los usuarios sin conocimientos avanzados en análisis de datos, lo que limita su utilidad. Las herramientas de visualización de datos tradicionales no permiten una experiencia interactiva lo suficientemente amigable para convertir datos técnicos en narrativas visuales comprensibles, lo que a su vez afecta la capacidad de comunicar descubrimientos de manera efectiva a una audiencia más amplia.
University Stories es una aplicación que permite explorar, seleccionar y visualizar datos abiertos de universidades españolas de forma interactiva. A diferencia de otras herramientas de visualización, ofrece la posibilidad de crear gráficos dinámicos que se pueden añadir a un carrete virtual, el cual se puede descargarse como una presentación animada. Esto facilita la conversión de datos complejos en historias comprensibles y atractivas. Esta herramienta ayuda a descubrir el verdadero potencial de los datos abiertos universitarios, comunicando información de manera efectiva a través de visualizaciones únicas.
Desigualdad de Género en el PDI Universitario: un análisis exhaustivo sobre la composición de género dentro de la Academia.
Nuestro proyecto se centra en un aspecto crítico de la educación superior: la posible existencia de diferencias de género en el Personal Docente e Investigador (PDI) de las universidades. Si bien la literatura ha abordado esta cuestión de forma general, consideramos que es necesario realizar un análisis más detallado que examine variables clave como las universidades, la nacionalidad del personal, la categoría de contrato, etc. Al mismo tiempo, el disponer de bases de datos que recogen la misma información a lo largo de los últimos años nos permite saber si estas cuestiones se han visto modificadas a lo largo del tiempo. Este enfoque multidimensional nos permitirá investigar si dichas variables revelan patrones de género específicos dentro del PDI en las universidades analizadas.
Al explorar cómo estas dimensiones podrían interactuar y potencialmente influir en la representación de género, nuestro objetivo es proporcionar una base sólida de evidencia que pueda informar estrategias para fomentar una mayor equidad y diversidad en el ámbito laboral y académico, si se detectan desequilibrios. Por tanto, pretendemos responder a cuestiones tales como la composición del PDI desde el punto de vista del género y si esta es uniforme o presenta variaciones si tenemos en cuenta otras variables.
¡Participa!
El plazo para participar en esta segunda edición ha terminado. ¡Te esperamos en la 3ª Edición! Mantente atento a nuestro perfil en "X" (antes Twitter)
Patrocinadores
Nuestro agradecimiento a las organizaciones que han patrocinado la organización del certamen:
Consejo Social de la Universidad Complutense de Madrid
Universidad Autónoma de Madrid
Contáctanos
Estaremos encantados de atender tus dudas: contacta con nosotros a través del formulario del portal de datos abiertos UniversiDATA.