Abstract
El motor de IA para SATIS se enfoca en generar alertas predictivas para cada estado de riesgo académico de los estudiantes a partir de su intención de matrícula. Estas predicciones se desarrollan a trabas de toda la información disponible en el sistema de información de la Universidad. El propósito principal de estas alertas predictivas es dirigir los recursos de forma más eficiente, proporcionando a los responsables de la toma de decisiones una visión clara de los niveles de riesgo para cada estudiante. Esta acción dirigida tiene como objetivo impactar positivamente en los índices de deserción, el abandono o la prolongación de un programa de estudios. Adicionalmente, estas alertas no solo ayudan a identificar a los estudiantes en riesgo, sino que también retroalimentan los procesos de reflexión interna de los programas, permitiendo ajustes proactivos en los enfoques de apoyo y en las estrategias educativas
para mejorar la retención estudiantil y el éxito académico.
para mejorar la retención estudiantil y el éxito académico.
| Original language | Spanish |
|---|---|
| State | Published - 01 Jan 2018 |
Research output
- 1 Educational Innovation - Institutional Management Practices
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SISTEMA DE ALERTAS TEMPRANAS INTERVENCIÓN Y SEGUIMIENTO: SATIS
Gonzalez Correal, A. M., Leon Neira, M. P., Barrera Ferro, D., Curiel, M., Jaramillo Correa, C. & Palacios, I., 01 Jan 2018Research output: Teaching outputs › Educational Innovation - Institutional Management Practices
Prizes
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Best paper Award - ACOFI
Patiño Guevara, D. A. (Recipient), Gonzalez Correal, A. M. (Recipient), Roldán, L. (Recipient), Barrera Ferro, O. D. (Recipient), Roldán, L. (Recipient), Peña, J. (Recipient) & Martinez Bernal, O. D. (Recipient), 2021
Prize
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Nomination to Wharton-QS Reimagine Education Awards
Patiño Guevara, D. A. (Recipient), Gonzalez Correal, A. M. (Recipient) & Barrera Ferro, O. D. (Recipient), 2021
Prize
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