Distintas universidades del mundo están implementando el análisis predictivo que utiliza el Big Data para determinar si un estudiante se encuentra a punto de abandonar su carrera.
Aunque la interpretación de datos recolectados masivamente se trabaja desde hace varios años, la elaboración de medidas preventivas aún está en desarrollo. Conoce más sobre la aplicación del Big Data para evitar la deserción en las universidades y las medidas piloto que están dando resultado en el mundo big data aplicado a medidas preventivas de deserción
Big Data aplicado a medidas preventivas de deserción
El Big Data llevado a la retención de estudiantes, facilita la visualización de su huella digital para detectar cambios tanto en sus hábitos como en su comportamiento académico, lo que arroja información sobre si el estudiante va a dejar la universidad. Sin embrago, hasta el momento el Big Data se había utilizado para la rendición de cuentas a las entidades estatales, siendo meramente informativo sobre el índice de deserción, el éxito de una universidad determinada y las tasas de graduación.
De hecho, tradicionalmente se consideró que los estudiantes pertenecientes a determinadas etnias desplazadas o con bajos recursos son los que poseen menor desempeño académico y por lo tanto desertan. El análisis predictivo basado en el Big Data, demostró que en realidad gran parte de los estudiantes que dejan la universidad poseían promedios suficientes pero sus horarios laborales, la tenencia de hijos y la insuficiencia de los préstamos o becas estudiantiles, son aspectos clave en la deserción.
Fuente: Universia
