La IA y la analitica de datos podrán anticipar la deserción universitaria

Uninorte y Analytikus fortalecieron un modelo predictivo de inteligencia artificial que identifica tempranamente a estudiantes en riesgo de deserción universitaria.

La inteligencia artificial y la analítica de datos se convierten en herramientas para anticipar la deserción universitaria. Así lo demuestra el Proyecto MarIA, una alianza entre la Universidad del Norte y la empresa Analytikus que permitió fortalecer un modelo predictivo capaz de identificar tempranamente a estudiantes que podrían estar en riesgo de abandonar sus estudios.

La iniciativa busca proporcionar información oportuna para que las instituciones de educación superior puedan tomar decisiones y activar estrategias de acompañamiento académico, financiero y de bienestar, favoreciendo la permanencia de los estudiantes y la culminación de sus carreras.

El proyecto incorporó nuevas variables académicas, financieras y de bienestar, amplió la ventana de análisis y realizó otras mejoras al modelo predictivo que Analytikus ya ofrece a instituciones educativas.

Proyecto MarIA fortalece la detección temprana de la deserción universitaria

La iniciativa surgió de una convocatoria interna de la Vicerrectoría de Investigación, Creación e Innovación de Uninorte, orientada a impulsar soluciones de investigación con impacto dentro de la institución.

El trabajo estuvo liderado por Luz Adriana Mejía, doctora en Matemáticas y profesora del área de Ciencias Básicas de la Universidad del Norte, quien coordinó un equipo académico que trabajó conjuntamente con Analytikus para fortalecer las capacidades del modelo.

La incorporación de nuevas variables permite ampliar la información utilizada para analizar las condiciones que pueden incidir en la continuidad académica de los estudiantes.

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Nuevas variables para anticipar situaciones de riesgo

Entre los principales avances se encuentran la integración de información académica, financiera y de bienestar, así como la ampliación del periodo de análisis.

Estos elementos buscan enriquecer la capacidad predictiva de la herramienta y ofrecer información que respalde las decisiones institucionales relacionadas con el acompañamiento estudiantil.

Miguel Molina-Cosculluela, fundador y CEO de Analytikus, destacó la importancia de combinar el conocimiento científico con la experiencia tecnológica aplicada a las instituciones educativas.

“Cuando el rigor académico se une a la experiencia de llevar la analítica a la operación diaria, los modelos dejan de ser un ejercicio técnico y se convierten en una herramienta para que más estudiantes culminen su carrera. Ese balance es exactamente lo que logramos con el equipo de Uninorte en el Proyecto MarIA”, afirmó.

Un modelo de inteligencia artificial al servicio de la permanencia estudiantil

El fortalecimiento del modelo representa una oportunidad para que las universidades aprovechen sus propios datos y desarrollen mecanismos de prevención de la deserción en la educación superior.

La propuesta apunta a que las alertas tempranas puedan respaldar decisiones institucionales y facilitar acciones de acompañamiento antes de que las dificultades de los estudiantes se conviertan en una interrupción definitiva de sus estudios.

Uninorte destaca el impacto de la investigación aplicada

Javier A. Páez Saavedra, vicerrector de Investigación, Creación e Innovación de la Universidad del Norte, resaltó que el proyecto demuestra cómo el conocimiento académico puede convertirse en soluciones concretas para la institución.

“Gracias al trabajo del equipo de la profesora Luz Adriana Mejía y a la alianza con Analytikus, hoy contamos con un modelo muy robusto que apoya las decisiones que acompañan la trayectoria de los estudiantes”, señaló.

Como siguiente paso, ambas organizaciones prevén presentar los hallazgos del Proyecto MarIA en escenarios académicos y encuentros del sector durante los próximos meses.