Fue en el apogeo del aprendizaje a distancia cuando Aaron Butler, de 16 años, dio el primer paso de la Escuela de Jóvenes Científicos de Datos de Compton Unified al unirse. Al año siguiente, en 2021, el joven capitán del equipo de baloncesto de secundaria afroamericano se inscribió en el primer curso de ciencia de datos de secundaria de Compton, gracias a una decisión de 2020 del comité de admisiones de UC que permitía que dichos cursos calificaran para el tercer o cuarto año de matemáticas de la escuela secundaria de los estudiantes. Ahora, como estudiante de economía empresarial en UCLA, Aaron dijo que “antes estaba cerrado a las matemáticas, pero la ciencia de datos me hizo mucho más interesado en las matemáticas”.
Debido a la decisión de UC de contar la ciencia de datos como parte del requisito de matemáticas para la admisión universitaria, los consejeros de la preparatoria Dominguez de Compton recomendaron que estudiantes como Aaron se inscribieran en ciencia de datos sin temor a perder su ventaja competitiva en las admisiones universitarias. Garantizar el acceso a la universidad es primordial para nuestra población estudiantil, que es predominantemente hispana, afroamericana e isleña del Pacífico y el 94% de los cuales son socioeconómicamente desfavorecidos. La ciencia de datos, con sus aplicaciones prácticas del mundo real, es exactamente la puerta de entrada adecuada para que tanto los estudiantes averse a las matemáticas como los inclinados a las matemáticas se involucren con matemáticas ricas y tomen los cuatro años de cursos de matemáticas recomendados por UC.
Ahora UC ha retractado esa decisión, lo que hace mucho menos probable que los consejeros recomienden la ciencia de datos a nuestros estudiantes. En consecuencia, es probable que veamos una disminución en la inscripción y retención durante los cuatro años de matemáticas de la escuela secundaria entre los estudiantes de color.
La Ciencia de Datos en la Escuela Secundaria Dominguez es el único curso en Compton Unified que permite a los estudiantes recibir instrucción regular en el aula en temas relevantes como modelado matemático predictivo, aprendizaje automático, inteligencia artificial (IA), análisis de sensibilidad y programación, que todos se basan en conceptos matemáticos enseñados y reforzados en el aula de ciencia de datos. Esto se suma a una serie de otros conceptos de alto nivel en razonamiento y análisis cuantitativo, como álgebra lineal, espacio vectorial 3D, probabilidad condicional y más.
Como docente del curso de Ciencia de Datos de Compton, en asociación con Youcubed de Stanford, termino enseñando contenido de una variedad de estándares de matemáticas avanzadas porque, aunque mis estudiantes están aprobando cursos como Matemáticas Integradas 3, Precálculo e incluso Cálculo, no están comprendiendo completamente el material allí. Los estudiantes reportan tener la oportunidad de finalmente entender sus cursos de matemáticas tradicionales aplicando conceptos como parte de la experiencia de ciencia de datos. Una vez que aprenden a pensar en matemáticas en contexto, poseen una habilidad que les permite aprender mejor el contenido matemático posterior.
Este es un momento definitorio para la educación matemática en California. Los modelos de redes neuronales, la fuerza impulsora detrás de herramientas de IA como ChatGPT, son uno de los temas más candentes en la investigación matemática aplicada. Al adoptar la ciencia de datos en 2020, UC dio un paso proactivo hacia la reformulación de las matemáticas como una disciplina relevante que podría equipar a los aprendices del siglo XXI con herramientas científicamente válidas para participar en el panorama de información en constante cambio. Al mismo tiempo, UC reconoció vías alternativas para cursos de razonamiento cuantitativo en la universidad sin excluir a los estudiantes de carreras en ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). La reversión de esa decisión impulsará a las matemáticas de nuevo a una posición de irrelevancia a los ojos de la mayoría de los estudiantes, especialmente aquellos tradicionalmente marginados en STEM.
Además, no permitir que los cursos de ciencia de datos cuenten para la admisión no solo sacrifica un anzuelo para atraer a los estudiantes a campos STEM. También niega a los estudiantes que no están interesados en STEM la oportunidad de programar, exacerbando la brecha digital y, consecuentemente, la brecha de riqueza. Como la Oficina del Presidente de UC escribió después de que el campus de Berkeley creara un colegio de cómputo, ciencia de datos y sociedad, “Cada estudiante universitario en cualquier área de estudio necesitará cada vez más exposición a la ciencia de datos durante su tiempo en el campus”.
¿Por qué los estudiantes deberían esperar hasta la universidad para adentrarse en estas ricas aguas de estudio matemático?
Reducir el alcance de las matemáticas aceptables perpetúa la exclusividad en lugar de fomentar la inclusión y la creencia en el potencial de todos los aprendices. Para muchos estudiantes de la preparatoria Dominguez con los que hemos hablado que están inscritos o se han graduado del sistema de UC, el éxito y la persistencia en STEM, incluida la ciencia de datos, se correlacionaron con mentalidades de crecimiento, competencia cultural, identidades positivas y comunidades y estructuras de apoyo.
A medida que la tecnología evoluciona, también debemos reevaluar las definiciones, políticas y sistemas de apoyo que aborden las brechas en el logro matemático, el compromiso y la retención. Esta reevaluación integral requiere la participación de diversos interesados, fomentando la comprensión colectiva y la alineación hacia objetivos comunes. Debemos establecer un proceso de revisión que involucre a los distritos escolares, líderes educativos, educadores de aula, profesores de la Universidad Estatal de California y familias que puedan ofrecer ideas cruciales sobre el impacto de decisiones clave que afectan a nuestras poblaciones más vulnerables. Este proceso debe estar basado en datos. Se argumenta que permitir que la ciencia de datos valide el Álgebra 2 afectó negativamente la preparación para carreras STEM de los estudiantes de color. ¿Dónde están los datos que respaldan esta afirmación? Por el contrario, tenemos décadas de datos que demuestran que la vía tradicional de Álgebra 2 falla desproporcionadamente en preparar a los estudiantes de color para la universidad y no cumple con las promesas de impulsar el compromiso STEM postsecundario.
Hemos visto el poder de la ciencia de datos para aumentar la preparación universitaria y el compromiso STEM para todos, especialmente para los estudiantes subrepresentados de color. Como Aaron nos dijo, “La ciencia de datos fue muy práctica porque estábamos aplicando las matemáticas que aprendimos. Me hizo gustar aún más el curso”. Cada estudiante como Aaron debería tener exposición a la ciencia de datos que les abra las matemáticas como una disciplina altamente relevante del siglo XXI donde saben que pertenecen.
•••
Jason Lee Morgan, un maestro de matemáticas de 18 años en la Escuela Secundaria Dominguez en Compton, imparte el curso de ciencia de datos de YouCubed de Stanford.
Kagba Suaray, Ph.D., es profesor de matemáticas y estadística en la Universidad Estatal de California, Long Beach, y asesor de posgrado para el programa de maestría en estadística aplicada.
Kyndall Brown, Ph.D., director ejecutivo del Proyecto de Matemáticas de California en UCLA y Robin Wilson, Ph.D., profesor de matemáticas en la Universidad Politécnica Estatal de California, Pomona y la Universidad Loyola Marymount, contribuyeron a este comentario.
Las opiniones en este comentario son de los autores. Si desea enviar un comentario, por favor revise nuestras directrices y contáctenos.