En resumen
- El riesgo se calcula con accesos, entregas y calificaciones del LMS, comparados con el grupo del alumno.
- No usa datos socioeconómicos ni cuánto usa el alumno el tutor de Pharis.
- Es una regresión logística: cada señal tiene un peso fijo y cada alerta dice sus motivos en palabras.
- Está entrenado con datos públicos de otras universidades, así que ordena alumnos por señales de desconexión; no es una probabilidad calibrada para tu institución.
- La alerta llega a una persona, que decide si actúa y cómo. Ninguna decisión sobre un alumno es automática.
Qué datos usa
Pharis lee el LMS en modo solo lectura todos los días. Para cada alumno, en cada curso, mide:
- Actividad frente a su grupo: cuántos días entró al curso en los últimos 7 y 28 días, comparado con la mediana de su grupo, y cuántos días lleva sin entrar.
- Entregas: qué parte de las tareas que ya vencieron quedó sin entregar, en las últimas 4 semanas y desde el inicio del curso, y cuántas se entregaron tarde.
- Calificaciones: el promedio de lo que ya se calificó, o si todavía no hay ninguna calificación.
Comparar contra el grupo importa: entrar dos días a la semana puede ser normal en un curso y una señal de alarma en otro.
Qué deja fuera, a propósito
- El uso del tutor. Un alumno que pregunta poco puede estar entendiendo todo, y uno que pregunta mucho puede estar muy involucrado. Las dudas van al mapa de dudas del profesor, no a la señal de riesgo.
- Datos socioeconómicos y demográficos. El modelo no usa edad, género, beca ni ingreso. La única señal económica posible es opcional y va aparte (ver más abajo).
Con qué se entrenó
Hay dos modelos, y el sistema elige uno por alumno:
- Modelo semanal. Se usa cuando hay al menos 14 días de historial de accesos. Se entrenó con el Open University Learning Analytics Dataset (Kuzilek, Hlosta y Zdrahal, 2017): 32,593 alumnos de 22 cursos de una universidad a distancia del Reino Unido, observados semana a semana. Se validó dejando fuera un curso completo cada vez y midiendo en ese curso que el modelo no había visto.
- Modelo por calificaciones. Se usa mientras no hay historial de accesos suficiente. Mira las materias inscritas, aprobadas y evaluadas en los últimos periodos, y se entrenó con el conjunto público Predict Students' Dropout and Academic Success (UCI), de 4,424 alumnos de educación superior en Portugal.
Los dos son regresiones logísticas: modelos estadísticos clásicos en los que cada señal suma o resta con un peso conocido. Elegimos ese tipo de modelo porque permite explicar cada alerta.
De puntaje a alerta
El resultado es un puntaje de 0 a 100. En el modelo semanal, desde 70 el nivel es alto y desde 55, medio; en el de calificaciones, el nivel medio empieza en 40. Cada alerta llega con:
- los motivos en palabras, por ejemplo "lleva 9 días sin entrar al curso";
- una acción sugerida, por ejemplo "agenda 10 minutos con este alumno esta semana";
- cuánta evidencia hay detrás, en semanas de datos.
Si no hay datos suficientes, el alumno queda como "sin datos". Pharis nunca inventa un número para llenar el hueco.
La señal financiera, opcional
Si la institución comparte adeudos o atrasos de pago, una señal de los últimos 30 días suma un ajuste fijo al puntaje: 15 puntos por defecto, configurable por institución entre 0 y 50, con tope en 100. No cambia el modelo ni se usa para entrenarlo. Las becas se registran, pero no suman. Sin historial académico, la señal financiera sola no genera un puntaje.
Por qué no publicamos una cifra de precisión
Los dos modelos se entrenaron con alumnos de otras instituciones, otros países y otros calendarios. Una cifra de precisión medida en esos datos no diría nada sobre los alumnos de tu institución, así que no la presentamos como tal, ni a profesores ni en el panel.
Lo que sí ajusta el modelo a una institución son sus propios desenlaces: quién siguió y quién se fue. Con al menos un ciclo completo cerrado, y alrededor de cien alumnos con desenlace conocido, se puede recalibrar el modelo y sus cortes con la realidad de esa institución.
Quién decide
El riesgo es una señal para una persona. El profesor, la coordinación o el área que corresponda decide si contacta al alumno, cómo y cuándo. Cada contacto queda registrado, y en la siguiente medición Pharis compara el riesgo de antes y después para saber qué acciones funcionan.
¿Quieres verlo con los datos de tu institución? Agenda una demo.