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Bonne pratique Importée

Antivirus para la Deserción — Système d'alerte précoce par IA sur le risque de décrochage universitaire à Medellín, Colombie

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Depuis 2019, une ONG de Medellín associe analyse prédictive et accompagnement psychosocial pour repérer les étudiants de l'Universidad de Antioquia et de l'Universidad Nacional à risque de décrochage, dans un pays où l'abandon universitaire avoisine 50 %.

Antivirus para la Deserción — Système d'alerte précoce par IA sur le risque de décrochage universitaire à Medellín, Colombie

Détails

Maturité
Établie
Promoteur
Fundación Antivirus para la Deserción / Universidad de Antioquia
Période
2019–present
Mots-clés
higher education, student retention, dropout prevention, learning analytics

Contexte

La Fundación Antivirus para la Deserción a débuté en 2019 au sein du programme de génie des systèmes de l'Universidad de Antioquia, à Medellín, avant de s'étendre à la National University of Colombia. Elle combine des modèles de détection d'anomalies et de prévision avec un accompagnement sociovocationnel, socio-émotionnel, socio-économique et académique afin d'identifier les étudiants présentant un risque élevé d'abandonner l'enseignement supérieur — un problème touchant environ la moitié des nouveaux étudiants universitaires colombiens.

Activités

L'équipe de développement, composée à 40 % de femmes, travaille en partenariat avec des organismes tels que le Colombian Ministry of ICT et le réseau RUAV. Le programme fAIrLAC de l'Inter-American Development Bank a documenté l'initiative comme étude de cas en matière d'analyse de l'apprentissage responsable.

Résultats

L'étude de cas de l'IADB fAIrLAC comme le profil de la Federación Antioqueña de ONG font tous deux état d'un déploiement opérationnel réel dans deux programmes universitaires, mais aucun ne publie une taille d'effet rigoureuse et évaluée par des pairs pour la réduction du décrochage — les données relèvent du registre organisationnel et testimonial plutôt qu'expérimental.

Conclusions

La fondation elle-même désigne l'accès aux données, la qualité des données et la résistance culturelle des parties prenantes universitaires comme ses trois principaux obstacles à la mise en œuvre, et souligne que tout système d'analyse de l'apprentissage doit adopter une approche centrée sur l'humain et une gouvernance formelle des données pour être digne de confiance à grande échelle.

Mise en œuvre

Coût indicatif
Faible (< 50 k€) — Built and run internally by the foundation's own development team; no external budget figure is published.
Délai jusqu’aux résultats
Long (> 3 ans) — Operating continuously since 2019, roughly six years.
Personnel et compétences
Universidad de Antioquia Systems Engineering programme, internal development team (40% women), counsellors and peer tutors

Conditions de réussite

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

Modes d’échec courants

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

Où cela s’applique

Type de gouvernance
university-founded NGO
Échelle
two university programmes
Niveau de revenu
upper-middle income

Habituellement financé par

National / regional programmes

Pistes de financement indicatives pour des pratiques de ce type — vérifiez toujours les appels en cours et les règles d'éligibilité de chaque programme.

Vous portez cette pratique ? Revendiquez-la — les porteurs vérifiés obtiennent un contact public sur la page et peuvent proposer des corrections.

Sources de données

D'où proviennent les informations de cette pratique, et quand.

Pièces jointes

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