Algoritmo de identificación de discapacidad del FEMIS — orientando las subvenciones de educación inclusiva en Fiyi

El Ministerio de Educación de Fiyi, junto con el Nossal Institute for Global Health (Universidad de Melbourne), el Pacific Disability Forum y la Secretaría del Foro de las Islas del Pacífico (financiado por el DFAT australiano), desarrolló un algoritmo basado en reglas que combina el Módulo de Funcionamiento Infantil UNICEF/Washington Group (CFM) con datos de Necesidades de Aprendizaje y Apoyo (LSN) para identificar con mayor precisión la condición de discapacidad de los alumnos en el Sistema de Información de Gestión Educativa de Fiyi (FEMIS).

Comprobar si la combinación de los datos de funcionamiento del CFM con los datos LSN (necesidades de asistencia personal, adaptaciones educativas, uso de tecnología de apoyo) identifica la condición de discapacidad con mayor precisión que el CFM por sí solo, a efectos de la asignación de las Becas de Educación Especial e Inclusiva.

Las investigadoras Beth Sprunt y Manjula Marella encuestaron a 472 niños de entre 5 y 15 años en 10 escuelas especiales y 5 escuelas ordinarias de cuatro divisiones administrativas, con la participación de 98 docentes, entre marzo y julio de 2015. Los datos combinados se integraron en un algoritmo basado en reglas (sin aprendizaje automático), ahora incorporado en el FEMIS como el 'Perfil de Aprendizaje del Estudiante', que, desde un paquete nacional de implementación de marzo de 2022, constituye la base de los planes educativos individualizados y de las decisiones de elegibilidad para becas, con requisitos definidos de cualificación del personal.

El estudio halló una correlación de moderada a alta (rho de Spearman de 0,681) entre las necesidades de asistencia y la dificultad funcional; entre los niños que reportaron solo 'alguna dificultad' en el CFM, el 16,2 % seguía necesitando asistencia sustancial, un grupo que el CFM por sí solo habría pasado por alto.

Las autoras señalan que el enfoque depende de la arquitectura de datos granular del FEMIS y no es directamente transferible a sistemas educativos manuales basados en censos; la submuestra relativa a las dificultades del habla era demasiado pequeña para un análisis significativo; y el estudio abarcó solo cinco tipos clínicos de discapacidad, evaluándose la accesibilidad más amplia por separado.