¿Es posible disminuir la deserción estudiantil de universidades aplicando modelos de Machine Learning?

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Algunas Universidades ya empezaron su periodo de estudios, otras están por empezar; y es fascinante la motivación que sienten los estudiantes al empezar las primeras clases, sobretodo los que inician carrera nueva. Quisiéramos que esa motivación se mantuviera todos los años de estudios; sin embargo ¿Realmente se mantiene? ¿Cuáles son las causas que hace que la motivación baje? o lo que es peor ¿cuáles son las causas que hace que un estudiante abandone la carrera que eligió? ¿Existe formas como prevenir este hecho? ¿La universidad pudo haber tomado acciones que eviten este hecho?

La Deserción estudiantil hoy en día se da y es más frecuente en el 1er año de estudios de la carrera. Por dar cifras(*), el 27% de los ingresantes a una universidad privada abandonan la carrera en el 1er año de estudios. Y en caso tengamos en cuenta  el total de alumnos que no acaba la carrera, la cifra puede aumentar a un 48% de deserción. Las causas pueden ser varias, entre las más frecuentes son:

  • Problemas financieros.
  • Bajo rendimiento académico.
  • La carrera no convence al estudiante – Dudas vocacionales.
  • Problemas emocionales o conflictos con otros estudiantes, familia y el trabajo.
  • Falta de apoyo de plana estudiantil (profesores/orientadores).
  • Ambiente o metodología de estudio poco motivante.

Sin embargo se pueden aplicar modelos de Machine Learning para disminuir esta deserción estudiantil, ¿cómo?  Si las universidades privadas utilizaran data de cada estudiante (financiera, académica, socioeconómicas, asistencia a clases, comportamiento digital con la plataforma de la universidad, etc.) para predecir  la probabilidad de fuga de cada estudiante, entonces se podría tomar acción frente a la causa que haría que el estudiante abandone la carrera. Por ejemplo si tenemos un estudiante que sabemos por sus datos, abandonará la carrera por problemas académicos entonces se le ofrece: grupos de estudios, asesoría con profesores, etc.

La gestión en base a datos nos demuestra una vez más sus beneficios y esta vez en el sector de educación. Es aplicable no  solo en universidades, también se puede realizar en colegios, en institutos, estudios postgrado y otros centros educativos que tengan datos de los alumnos. En los últimos años de aplicación como Penta Analytics hemos logrado (**) una disminución de hasta un 13% en la tasa de deserción y un 7% en costos de retención.

(*) Cifras en Perú

(**) Logros obtenidos en Perú & Chile

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