Alerta Escuela — el sistema nacional peruano de alerta temprana de abandono escolar basado en machine learning

A finales de 2020, el Ministerio de Educación del Perú (Minedu) lanzó Alerta Escuela, una plataforma web nacional que utiliza un modelo de aprendizaje automático, desarrollado con apoyo del Banco Mundial, para estimar el riesgo de abandono escolar de cada estudiante en los niveles inicial, primaria y secundaria del Perú.

Ofrecer a directores y tutores escolares un panel que señale a los estudiantes con riesgo de abandono alto, medio o bajo —basándose en características del estudiante, historial de rendimiento académico, contexto familiar, características del servicio escolar e información socioeconómica del hogar— para permitir una intervención temprana.

Minedu y el Banco Mundial no solo lanzaron la herramienta, sino que la evaluaron rigurosamente: una evaluación de implementación de 2021–2023 examinó el acceso y uso de la plataforma, y un estudio complementario probó recordatorios por SMS, basados en principios de economía conductual, para incentivar a los directores a usar la plataforma.

La evaluación de implementación encontró que solo el 7% de las escuelas con estudiantes de riesgo alto o medio accedió realmente a la plataforma, y solo el 2% descargó sus lineamientos de gestión y pedagógicos; muchos directores manifestaron no entender el modelo ni las variables detrás de sus puntajes de riesgo, y consideraron la herramienta demasiado laboriosa porque, en su opinión, solo solicitaba información en lugar de ofrecer soluciones. El estudio de los SMS encontró que los recordatorios aumentaron significativamente el acceso y uso del sistema de alerta temprana, pero ese mayor uso no se tradujo en más acciones preventivas por parte del personal escolar, y en última instancia no produjo ninguna reducción medible en el abandono escolar. La conectividad fue una limitación importante: el 36% de las instalaciones escolares carecía de acceso confiable.

Este es un caso genuinamente mixto y rico en evidencia: un sistema nacional de aprendizaje automático técnicamente capaz para un problema importante, evaluado con honestidad, cuya conclusión central es que un mejor acceso a los datos por sí solo no cambia el comportamiento de primera línea ni los resultados sin interfaces más simples, orientación más clara y conectividad más sólida. Perú continuó perfeccionando la plataforma tras estos hallazgos; la lección central —que los sistemas de alerta temprana deben juzgarse por las acciones y resultados posteriores, no por el uso de la plataforma— es un valioso resultado cautelar basado en evidencia.