Sistema de alerta temprana con IA para el riesgo de abandono escolar — Universidad Politécnica Mohammed VI y el Ministerio de Educación Nacional de Marruecos

Investigadores de la Universidad Politécnica Mohammed VI (UM6P), en Benguerir, en colaboración con el Ministerio de Educación Nacional, Preescolar y Deportes de Marruecos, con sede en Rabat, construyeron un sistema de aprendizaje automático para detectar alumnos en riesgo de abandono escolar antes de que se produzca. El modelo se entrenó y probó con un amplio conjunto de datos administrativos — alrededor de 1,4 millones de perfiles de alumnos con más de 100 variables, a lo largo de cinco cursos académicos consecutivos — facilitado por el Ministerio para la región de Fez-Mequinez.

El equipo comparó cinco algoritmos (Árbol de Decisión, Random Forest, XGBoost, LightGBM y un método de votación por conjunto) y utilizó SHAP (Shapley Additive exPlanations) para que cada predicción resultara interpretable por los administradores escolares en lugar de ser una "caja negra". Evaluada con una división aleatoria de los datos, la mejor configuración obtuvo un 88% de exactitud, un 88% de sensibilidad (recall), un 86% de precisión y un AUC del 87%; aislando el mejor modelo individual (LightGBM, en alumnos de nivel 7), se obtuvo un 83% de exactitud y un AUC del 89%.

Los autores son explícitos sobre una salvedad importante que cambia la forma de interpretar estas cifras principales: al dividir los datos de forma cronológica en su lugar — entrenando con años anteriores y evaluando en años posteriores, más parecido a cómo se usaría el sistema en la práctica —, el rendimiento cayó de forma sustancial, algo que el artículo atribuye en parte a la alteración de los patrones habituales de abandono causada por la pandemia de covid-19. También señalan que la clase de abandono representa una pequeña minoría de los registros, lo que complica la clasificación, y que el análisis, aunque extenso, cubre únicamente la región de Fez-Mequinez y no la totalidad de Marruecos.

A fecha de publicación (abril de 2025, difundido en arXiv), se trata de un sistema de investigación construido sobre datos reales del ministerio, todavía no descrito como una herramienta operativa de alerta temprana integrada en los procesos diarios de orientación de las escuelas.