Este proyecto presenta una metodología geoespacial innovadora para la planificación estratégica de la extensión universitaria, focalizada en la red de Universidades Populares (UUPP) de la UNC. Integrando el Índice de Vulnerabilidad Territorial (IVT) derivado de datos censales y el análisis de la dinámica urbana mediante imágenes satelitales (Delta NDBI), se ha logrado una comprensión profunda de las necesidades territoriales. El análisis de cobertura de las UUPP, utilizando buffers de 2 km y el IVT promedio, ha revelado que el 75% de las UUPP se ubican en zonas de vulnerabilidad media a muy alta, validando su rol crucial en la atención a poblaciones prioritarias. El análisis LISA (Local Moran’s I) ha permitido identificar clusters de vulnerabilidad (hotspots y coldspots), optimizando la focalización de recursos. Esta metodología transforma la planificación de la extensión en un proceso basado en evidencia, promoviendo la equidad territorial y el impacto social. Como trabajo futuro, se propone el modelado predictivo y la simulación de escenarios para anticipar cambios y optimizar futuras intervenciones.
Desde 2022
Sí
Municipios donde se asientan las Universidades Populares (UUPP)
Universidad Nacional de Córdoba
José Manuel Campos
Secretaría de Extensión Universitaria, Universidad Nacional de Córdoba
+54 9 351 2342798
jose.manuel.campos@unc.edu.ar
Provincia/Estado/Región o Departamento
Córdoba
Localidad
Córdoba
Web
https://www.unc.edu.ar
Provincia/Estado/Región o Departamento
Provincia de Córdoba
José Manuel Campos
Secretaría de Extensión Universitaria, Universidad Nacional de Córdoba
Lic. en Ciencias del Ambiente - Analista de Sistemas
+54 9 351 2342798
jose.manuel.campos@unc.edu.ar
Marcos Duarte - Secretaría de Extensión Universitaria, Universidad Nacional de Córdoba – Coordinador Proyecto de Fortalecimiento Institucional – marcos.duarte@unc.edu.ar
María Gallego - Secretaría de Extensión Universitaria, Universidad Nacional de Córdoba – Coordinadora General de la SEU - m.gallego@unc.edu.ar
La planificación de programas de extensión universitaria a menudo carece de herramientas precisas para identificar y responder a las desigualdades socio-territoriales. La distribución de recursos y la focalización de intervenciones se basan en datos agregados que no reflejan la complejidad y heterogeneidad de la vulnerabilidad a nivel local. Esto puede llevar a una asignación ineficiente de recursos y a una menor efectividad en el impacto social. La red de Universidades Populares, aunque vasta, requiere de una estrategia basada en evidencia para asegurar que su presencia y oferta educativa maximicen su contribución a las comunidades más necesitadas, especialmente en un contexto de crecimiento urbano dinámico y cambiante.
Objetivo General: Desarrollar y aplicar una metodología geoespacial integrada para la planificación estratégica de la extensión universitaria, optimizando la focalización de las acciones de las Universidades Populares de la UNC en función de la vulnerabilidad territorial y las dinámicas urbanas.
Objetivos Específicos:
1. Construir un Índice de Vulnerabilidad Territorial (IVT) a nivel de radio censal, integrando múltiples dimensiones socioeconómicas.
2. Cuantificar y mapear la dinámica de crecimiento urbano mediante el análisis de imágenes satelitales (Delta NDBI).
3. Evaluar la cobertura de las Universidades Populares en relación con la distribución espacial de la vulnerabilidad y el crecimiento urbano, utilizando análisis de buffers y el IVT promedio.
4. Identificar patrones de autocorrelación espacial y clusters de vulnerabilidad (LISA) para una focalización precisa de las intervenciones.
5. Proponer el desarrollo de modelos predictivos y escenarios futuros para anticipar cambios en la vulnerabilidad y el crecimiento urbano, y optimizar la planificación de la extensión.
Se construyó el IVT a partir de datos censales 2022. Se analizó el crecimiento urbano (Delta NDBI) con imágenes Landsat/Sentinel-2 en Google Earth Engine. Se integraron estas capas en QGIS para evaluar la cobertura de las UUPP mediante buffers de 2 km y cálculo del IVT promedio. Se realizó un análisis LISA para identificar clusters de vulnerabilidad. Se elaboraron mapas temáticos y se interpretaron los resultados para la planificación estratégica.
Se utilizaron software SIG de código abierto (QGIS), plataformas de computación en la nube para procesamiento de imágenes satelitales (Google Earth Engine), datos censales públicos (INDEC), y hardware informático estándar. Los recursos económicos fueron principalmente para personal y capacitación, en el marco del Proyecto de Fortalecimiento Institucional de la SEU-UNC.
La metodología ha permitido una comprensión profunda de la distribución espacial de la vulnerabilidad. Se identificó que el 75% de las UUPP se localizan en zonas de vulnerabilidad media a muy alta, validando su pertinencia. El análisis LISA ha revelado clusters de alta vulnerabilidad (hotspots), permitiendo una focalización precisa de las intervenciones. Esto optimiza la asignación de recursos, mejora la efectividad de los programas de extensión y fortalece el rol de la Universidad en la construcción de ciudades más equitativas. La capacidad de identificar áreas críticas y patrones espaciales de vulnerabilidad facilita la toma de decisiones basada en evidencia y el diseño de estrategias adaptadas a las necesidades territoriales.
La metodología se basa en herramientas de código abierto (QGIS, GEE) y datos públicos (Censo), lo que asegura su replicabilidad y bajo costo de mantenimiento. La capacitación del personal universitario en estas herramientas garantiza la continuidad del análisis. La integración de los resultados en los procesos de planificación de la SEU asegura la institucionalización del enfoque. La capacidad de actualizar el IVT con nuevos datos censales y monitorear el crecimiento urbano con imágenes satelitales en tiempo casi real, confiere al proyecto una alta sostenibilidad a largo plazo, adaptándose a las dinámicas territoriales cambiantes.
La integración de datos geoespaciales complejos requiere de una sólida base metodológica y herramientas adecuadas. La colaboración interdisciplinaria es clave para interpretar los resultados en su contexto social. La visualización de datos espaciales es fundamental para comunicar hallazgos a tomadores de decisiones no especializados. La flexibilidad para adaptar la metodología a la disponibilidad de datos es crucial para la continuidad del proyecto.
La metodología es altamente replicable en otras ciudades o regiones que dispongan de datos censales a nivel de unidad espacial pequeña y acceso a imágenes satelitales. El uso de software de código abierto facilita su implementación en diversas instituciones. Los pasos detallados para la construcción del IVT, el análisis NDBI y el LISA pueden ser adaptados a diferentes contextos, convirtiéndola en una buena práctica para la planificación estratégica de la extensión universitaria a nivel nacional e internacional.
