Proyectos ganadores del I Datathon UniversiDATA

El I Datathon UniversiDATA ha sido todo un éxito de participación. En esta primera edición, 17 proyectos han competido para obtener alguno de los tres premios principales o mención de finalista. Tras una votación fráncamente difícil, el jurado ha elegido a los siguientes tres proyectos como ganadores:

PRIMER PREMIO: "Educación situada - Cómo reducir la huella de carbono con datos abiertos universitarios"

El primer premio ha recaído en César García Sáez, con un interesantísimo proyecto que utiliza los datos geolocalizados de UniversiDATA combinados con datos de otras fuentes externas  (Open Route Service, Geoapify y OpenStreetMap) para ayudar a los estudiantes universitarios que se trasladan a la ciudad de Madrid durante el curso a encontrar ubicaciones óptimas para su lugar de residencia. Para ello, la aplicación premiada estima, teniendo en cuenta la ubicación del centro de estudios correspondiente, diversas métricas de coste asociadas a distintos medios de transporte (caminando, en bici, en transporte público o coche particular) desde las distintas ubicaciones a valorar: distancia a recorrer, tiempo invertido, gasto mensual y huella de carbono. Asi mismo, muestra en un mapa los trayectos asociados a cada medio de transporte y las zonas isocronas, es decir, divide el mapa de Madrid en zonas en las que el tiempo estimado en llegar al centro de estudios correspondiente es aproximadamente el mismo.

SEGUNDO PREMIO: "Dashboard sobre el acceso de nuevos estudiantes a universidades españolas"

El segundo premiado ha sido David Aparicio Sanz, con una solución analítica muy completa que exprime hasta el último dato disponible en los datasets de Acceso publicados por las diversas Universidades para mostrar al usuario diversos análisis de interés relacionados con los estudiantes de nuevo ingreso, entre otros:

• Análisis del Origen geográfico de los estudiantes (geolocalizado en mapas):
  • Internacionales:
    • Países/continentes
  • Nacionales:
    • Provincia de origen
    • Municipio de origen
• Análisis de Vías de acceso
• Análisis de notas de admisión
• Sesgo de género en titulaciones
• Análisis de Impacto del origen geográfico en las notas de admisión
• Modelo de predicción del nº de estudiantes de nuevo ingreso por Universidad o titulación
• Modelo de recomendación de estudios basado en datos socioeconómicos

La mayoría de estos análisis pueden hacerse de forma individual sobre una universidad/curso académico determinados, de forma evolutiva, comparando la variación a lo largo del tiempo, o de forma comparativa, mostrando los datos de varias universidades de forma simultánea.

TERCER PREMIO: "El efecto del COVID-19 sobre la participación en programas de intercambio internacionales"

El tercer premio ha recaído en Adriana Pérez Encinas y Giorgio Di Pietro, con un estudio académico que aprovecha el alcance histórico de los datasets de movilidad entrante y saliente  en UniversiDATA (desde el curso 2017-18) para analizar y cuantificar de forma detallada el impacto que la crisis del CoVid-19 ha tenido en la movilidad estudiantil basada en el programa ERASMUS  aprovechando el hecho de que España es un páis líder en recepción de estudiantes internacionales).

Es importante resaltar que este trabajo ha dado lugar al artículo de investigación "The effect of COVID-19 on international student credit mobility: a gravity model approach", publicado en abierto en la prestigiosa revista "Education Economics".

Las preguntas que se han planteado en el estudio son las siguientes:

• ¿Cuál es el efecto medio del CoVid-19 sobre la movilidad internacional estudiantil?
• ¿Este efecto varía dependiendo del área geográfica de origen y de destino de los estudiantes?
• ¿El impacto ha sido diferente sobre la movilidad de hombres y mujeres?

Estas tres preguntas han sido respondidas de forma detallada aplicando a los datos un análisis basado en modelos de gravedad y utilizando datos socioeconómicos adicionales procedentes del Banco Mundial.