Resumen
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.
| Idioma original | Español |
|---|---|
| Estado | Publicada - 01 ene. 2018 |
Producción científica
- 1 Innovación Educativa - Prácticas de gestión institucional
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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 ene. 2018Producción: Productos de docencia › Innovación Educativa - Prácticas de gestión institucional
Premios
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Best paper Award - ACOFI
Patiño Guevara, D. A. (Beneficiario), Gonzalez Correal, A. M. (Beneficiario), Roldán, L. (Beneficiario), Barrera Ferro, O. D. (Beneficiario), Roldán, L. (Beneficiario), Peña, J. (Beneficiario) & Martinez Bernal, O. D. (Beneficiario), 2021
Premio
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Nomination to Wharton-QS Reimagine Education Awards
Patiño Guevara, D. A. (Beneficiario), Gonzalez Correal, A. M. (Beneficiario) & Barrera Ferro, O. D. (Beneficiario), 2021
Premio
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