SIGES Alerta Temprana — Sistema Salvadoreño de Alerta Temprana de Deserción Escolar, Auditado por el Propio Gobierno

El Ministerio de Educación, Ciencia y Tecnología de El Salvador (MINEDUCYT) incorporó un módulo de alerta temprana en SIGES, el sistema nacional de información estudiantil del país, para señalar a los estudiantes en riesgo de abandono escolar. El módulo cruza el expediente de cada estudiante — extraedad para el grado, inasistencias, rendimiento académico, embarazo adolescente, paternidad/maternidad temprana, unión temprana o matrimonio, y exposición a la violencia — para clasificar el riesgo de abandono como medio, alto o muy alto y sugerir intervenciones a nivel de centro escolar. UNICEF financió una fase de diagnóstico y validación de la metodología en 2020, piloteada con aproximadamente 300 docentes y administradores a través de la ONG FEDISAL.

El sistema busca identificar con suficiente antelación a los estudiantes en riesgo de abandono escolar para que los centros puedan intervenir, utilizando datos administrativos ya recopilados en SIGES en lugar de un ejercicio de recolección de datos independiente. Su clasificación de riesgo se basa en reglas, a partir de indicadores como embarazo, unión temprana, extraedad y ausentismo, en lugar de un modelo predictivo entrenado.

En 2021–2022, el departamento de monitoreo del MINEDUCYT y una consultora financiada por UNICEF (FEDISAL) realizaron una auditoría nacional de calidad de datos, verificando manualmente las alertas automáticas de SIGES frente a datos recolectados puerta a puerta y en formularios de papel para el año escolar 2021. El ejercicio de verificación cubrió a 1,224,249 estudiantes en 5,971 centros educativos públicos y privados, con un 96.38% de los centros completando el proceso.

La auditoría encontró que el sistema automático subestima drásticamente los casos reales en riesgo: SIGES registró 172 alertas de embarazo frente a 1,348 encontradas mediante verificación en campo (unas 8 veces más), 831 alertas de progenitores menores de edad frente a 8,652 en campo (unas 10 veces más), y 1,995 alertas de unión temprana frente a 7,547 en campo (unas 4 veces más). No se ha publicado ninguna evaluación de resultados sobre si las tasas de abandono de los estudiantes señalados realmente mejoraron.

Esta brecha significa que el sistema automático de alerta temprana, tal como está implementado, probablemente no detecta a la gran mayoría de los estudiantes vulnerables que fue diseñado para identificar — una limitación seria y autodocumentada, no una crítica externa. La transparencia de la auditoría es, no obstante, notable: pocas herramientas administrativas relacionadas con IA gubernamentales han tenido sus modos de fallo tan abiertamente cuantificados y publicados por el propio ministerio implementador y su financiador.