1 UNIVERSIDADES

El sector de las universidades es uno de los que más oportunidades tiene de obtener valor de la inteligencia artificial debido a su naturaleza de servicio intangible. Innovadata.ai ha desarrollado varios proyectos en distintas unversidades que se describen a continuación.

Predicción de la probabilidad futura de deserción por estudiante y análisis de escenarios WHAT-IF

Con AI hemos desarrollo modelos predictivos que no solo calculan cuál va a ser la probabilidad que un estudiante deserte en uno o dos semestre en el futuro, sino también que estos modelos permiten implementar ESCENARIOS WHAT-IF, en donde se puede "simular" la aplicación de medidas preventivas y observar cómo cambia la probabilidad de deserción en cada caso.

Por ejemplo, si el modelo calcula que para un estudiante la probabilidad que este deserte en un semestre en el futuro es del 50%, se puede simular que el estudiante tome ciertas asignaturas con docentes específicos y además asista a actividades de asesoría pedagógica, y observar cómo cambia su probabilidad de deserción. Esto permite tomar mejores decisiones.

Cálculo del Customer Life Time Value: Hasta qué semestre es más probable que un candidato avance en un programa académico

Las universidades hacen ingentes esfuerzos por atraer candidatos. Estos entran a los procesos de admisión y son aceptados. Sin embargo, la tasa de deserción mundial ronda el 50%.

Con AI hemos creado modelos que permiten calcular cuántos semestres va a completar un candidato si es aceptado en un programa académico. Así, es posible aceptar aquellos candidatos con mayor probabilidad de éxito a partir de similaridades con estudiantes que ya han estado en la institución. Esto no solo mejora la imagen institucional ante la sociedad, sino también el flujo de caja de esta, además de propender por cumplir la oferta de valor propuesta.

Estos modelos también permiten calcular ESCENARIOS WHAT-IF pues es posible determinar qué pasaría si el candidato es aceptado en otro programa académico en cuanto a su probabilidad de graduación.

Predicción del resultado que tendrán en ECAES los estudiantes de últimos semestres

Con AI es posible crear modelos predictivos que calculen el resultado más probable por estudiante en los exámenes de estado que presentaran en el futuro (caso Colombiano: ECAES).

Con estos resultados, puede determinarse por estudiante qué acciones preventivas pueden aplicarse para ayudarle a mejorar en algunas de las áreas.

Predicción del resultado final que un estudiante obtendrá en un curso, calculado antes de inicio del semestre

El rendimiento académico estudiantil es uno de los marcadores más reconocidos como causante de la deserción. Lograr mejorar este impacta positivamente los resultados de deserción.

Con AI es posible calcular para los estudiantes de un curso particular cuál será su resultado al final del semestre. Este dato, genera un mapa de calor que puede ser utilizado por los docentes para ajustar sus prácticas pedagógicas adecuadamente promoviendo un mejor ambiente de aprendizaje.

Cálculo de la cantidad de semestres que le va a tomar a un estudiante graduarse

Particularmente en las universidades públicas, hay mucho interés en reducir el tiempo que le toma a un estudiante graduarse. Los modelos predictivos permiten calcular cuántos semestres es más probable que le tome a un estudiante graduarse. Conociendo esta información se pueden diseñar acciones preventivas que ayuden a acelerar el proceso para cada caso particular.