Els grups de recerca WSSC i TIDE (unitat de recerca TESI) de la UPF han estudiat els efectes de la càrrega de treball de primer curs sobre la taxa d'abandonament dels estudiants de grau. El treball s'ha presentat a la conferència internacional sobre Artificial Intelligence in Education, on va ser nominat entre els millor articles de la conferència.

La investigació avalua el risc d'abandonament precoç en estudis de grau mitjançant mètodes d'inferència causal i centrant-se en grups d'estudiants que tenen un risc d'abandonament relativament més elevat. Tots els programes d'estudis de grau les vuit facultats/escoles de la UPF es consideren en l'estudi.

S’utilitzen mètodes d'aprenentatge automàtic per predir l'abandonament universitari i el baix rendiment. L'estudi ha descobert que entre els principals factors d'abandonament sobre els quals els estudiants de primer any tenen cert control, la càrrega de treball del primer any (és a dir, el nombre de crèdits cursats) és clau. A més, l'estudi determina l'efecte de prendre una càrrega de treball relativament més lleugera el primer any sobre el risc d'abandonament mitjançant mètodes d'inferència causal. Els resultats mostren que una reducció de la càrrega de treball redueix el risc d'abandonament.

Karimi-Haghighi, M., Castillo, C., Hernández-Leo, D. (2022). A Causal Inference Study on the Effects of First Year Workload on the Dropout Rate of Undergraduates. In: Rodrigo, M.M., Matsuda, N., Cristea, A.I., Dimitrova, V. (eds) Artificial Intelligence in Education. AIED 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13355. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-11644-5_2 Best paper nominee