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Antivirus para la Deserción — Sistema de Alerta Temprana con IA sobre el Riesgo de Deserción Universitaria en Medellín, Colombia

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Desde 2019, una fundación de Medellín combina analítica predictiva con acompañamiento psicosocial para detectar a estudiantes de la Universidad de Antioquia y la Universidad Nacional en riesgo de desertar, en un país donde cerca del 50% de los universitarios abandona.

Antivirus para la Deserción — Sistema de Alerta Temprana con IA sobre el Riesgo de Deserción Universitaria en Medellín, Colombia

Detalles

Madurez
Consolidada
Promotor
Fundación Antivirus para la Deserción / Universidad de Antioquia
Período
2019–present
Palabras clave
higher education, student retention, dropout prevention, learning analytics

Contexto

La Fundación Antivirus para la Deserción comenzó en 2019 dentro del programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Antioquia, en Medellín, y más tarde se extendió a la National University of Colombia. Combina modelos de detección de anomalías y de pronóstico con acompañamiento sociovocacional, socioemocional, socioeconómico y académico para identificar a estudiantes con riesgo elevado de abandonar la educación superior, un problema que afecta a aproximadamente la mitad de quienes ingresan a las universidades colombianas.

Actividades

El equipo de desarrollo, compuesto en un 40% por mujeres, trabaja en colaboración con entidades como el Colombian Ministry of ICT y la red RUAV. El programa fAIrLAC del Inter-American Development Bank documentó la iniciativa como un estudio de caso en analítica de aprendizaje responsable.

Resultados

Tanto el estudio de caso del IADB fAIrLAC como un perfil de la Federación Antioqueña de ONG señalan una implementación operativa real en dos programas universitarios, pero ninguno publica un tamaño del efecto riguroso y revisado por pares para la reducción de la deserción: la evidencia es de carácter organizacional y testimonial, más que experimental.

Conclusiones

La propia fundación señala el acceso a los datos, la calidad de los datos y la resistencia cultural por parte de los actores universitarios como sus tres mayores obstáculos de implementación, y subraya que cualquier sistema de analítica de aprendizaje necesita un enfoque centrado en las personas y una gobernanza formal de los datos para ser confiable a gran escala.

Implementación

Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €) — Built and run internally by the foundation's own development team; no external budget figure is published.
Tiempo hasta resultados
Largo (> 3 años) — Operating continuously since 2019, roughly six years.
Personal y competencias
Universidad de Antioquia Systems Engineering programme, internal development team (40% women), counsellors and peer tutors

Condiciones para el éxito

  • Formal data governance covering sensitive socio-emotional student data
  • University stakeholder buy-in to overcome cultural resistance

Modos de fallo comunes

  • Data access and data quality bottlenecks
  • Cultural resistance from university stakeholders

Dónde encaja

Tipo de gobernanza
university-founded NGO
Escala
two university programmes
Nivel de ingresos
upper-middle income

Habitualmente financiado por

National / regional programmes

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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