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Hace unos años, cuando hablábamos de detectar a tiempo a un estudiante en riesgo de abandonar, la discusión era si el modelo iba a acertar. Esa discusión ya se cerró y precisamente con relación a esto, surgió un estudio que trabajó con los registros de navegación de 32.593 estudiantes en siete asignaturas de pregrado de un aula virtual. 

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Todos los modelos probados superaron el 0,93 en capacidad de distinguir entre quién va a abandonar y quién no. El mejor configurado para alerta temprana detectó alrededor del 90% de los casos de riesgo real. Otro trabajo, publicado en una revista científica, usó los registros de seis cursos dictados en Moodle en una universidad de Estonia y llegó a conclusiones parecidas.

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Por esto, cada vez se hace más imprescindible aprovechar la información y data que generan las plataformas y sistemas que tiene cada institución. 

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El cuello de botella dejó de ser técnico. Es organizacional y el punto de partida para todo es proceso y procedimiento que permite identificar exactamente cómo atender a un estudiante en riesgo de deserción. Un modelo que acierta el 90% no sirve de nada si una alerta llega a un correo que nadie abre o si no hay protocolo, equipo y proceso de atención claro. La predicción sin protocolo es solo un dato triste.

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Por eso, cuando en Connect Your Knowledge trabajamos analítica de datos junto con tableros en Power BI para instituciones educativas, a partir de sus procesos y procedimientos y aplicando estrategias de atención de estudiantes que han sido un éxito en otras instituciones. 

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Esa parte no es glamorosa y no sale en los anuncios de producto, pero es la que convierte un tablero bonito en estudiantes que no abandonan. La tecnología entrega la señal a tiempo. La institución decide cómo realmente responde.

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Mi sugerencia para esta semana: no empieces por el modelo. Empieza por la pregunta de qué pasaría mañana si el sistema te dijera que quince estudiantes están en riesgo. Si no tienes respuesta, ese es el proyecto.

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