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Impulsar el Rendimiento de la Matrícula Estudiantil Con la Toma de Decisiones Basada en Datos
La analítica predictiva se ha utilizado en diversas industrias, incluyendo finanzas, salud y manufactura. Sin embargo, también juega un papel importante en la educación superior. Los colegios y universidades pueden utilizar la analítica predictiva para numerosos propósitos, incluyendo el aprendizaje adaptativo y la toma de decisiones basada en datos. Una de las aplicaciones más impactantes, sin embargo, es mejorar la matrícula estudiantil. Este artículo examinará el papel de la analítica predictiva en la educación superior, cómo los administradores pueden aprovecharla para impulsar la matrícula estudiantil y qué factores podrían obstaculizar la implementación exitosa de la analítica predictiva.
¿Qué Es la Analítica Predictiva en la Educación Superior?
La analítica predictiva utiliza datos históricos, algoritmos estadísticos y Aprendizaje Automático para proyectar lo que podría suceder o lo que un estudiante podría hacer en el futuro. Por ejemplo, la analítica predictiva puede ayudar a las instituciones de educación superior a tomar decisiones sobre ayuda financiera. Las instituciones podrían utilizar modelos de Aprendizaje Automático para analizar datos pasados sobre paquetes de ayuda financiera y determinar la probabilidad de que un estudiante se matricule una vez que se le otorgue una cantidad específica de ayuda.
El uso de la analítica predictiva permite a las instituciones obtener ideas accionables a partir de una enorme cantidad de datos. Esto ayuda a los colegios y universidades a tomar decisiones más informadas sobre el reclutamiento, la matrícula y la retención estudiantil.
¿Cuál Es la Diferencia Entre la Analítica Predictiva y la Analítica Prescriptiva?
La analítica predictiva y la analítica prescriptiva se utilizan ambas para apoyar la toma de decisiones institucionales, optimizar las admisiones y mejorar la matrícula. Sin embargo, hay diferencias clave entre ambas. Mientras que la analítica predictiva predice lo que podría suceder en el futuro, la analítica prescriptiva recomienda o prescribe acciones que una institución puede tomar para lograr un resultado deseado.
Por ejemplo, un modelo predictivo podría examinar las tendencias de matrícula y los requisitos de graduación para prever un aumento en la demanda de un curso en particular. Un modelo prescriptivo, por otro lado, llevaría esto un paso más allá al sugerir que las instituciones ofrezcan secciones adicionales del curso. Esto garantizaría que los estudiantes puedan tomar las clases que necesitan para graduarse a tiempo.
¿Cómo Puede la Analítica Predictiva Mejorar la Matrícula Estudiantil?
Aquí hay cuatro ejemplos de cómo la analítica predictiva puede impulsar la matrícula estudiantil en instituciones de educación superior:
1. Optimización de Estrategias de Reclutamiento
Las instituciones pueden recopilar datos de los estudiantes durante su búsqueda de colegios, incluyendo su ubicación geográfica, tipo de escuela secundaria, interés demostrado, puntajes en pruebas estandarizadas e intereses académicos. Los oficiales de matrícula pueden utilizar esta información para adaptar sus esfuerzos de reclutamiento y llevar a cabo un alcance más enfocado y efectivo.
Por ejemplo, si un modelo predictivo de una institución encuentra que las preocupaciones financieras son una barrera para las visitas al campus de solicitantes de fuera del estado, entonces los gerentes de matrícula podrían abordar esta barrera ofreciendo estipendios de viaje a esos prospectos.
2. Aumento de las Conversiones
Al identificar las estrategias de reclutamiento más efectivas para diferentes tipos de estudiantes, los modelos predictivos pueden aumentar el rendimiento de la matrícula. Este fue el caso de una universidad privada de tamaño mediano que contrató a una empresa de IA para ayudar a aumentar el número de estudiantes que se matricularon. La empresa utilizó IA predictiva y prescriptiva para dirigirse a un subconjunto de solicitantes que probablemente responderían a llamadas telefónicas de la facultad y luego aconsejó a la universidad que realizara llamadas personales. Los resultados preliminares mostraron un aumento del 15% en el rendimiento de matrícula de la universidad.
3. Fortalecimiento de las Tasas de Retención
Los modelos predictivos pueden analizar datos como el rendimiento académico y los registros de asistencia para identificar a los estudiantes en riesgo de abandonar. Los colegios y universidades pueden entonces responder ofreciendo servicios de apoyo, manteniendo a los estudiantes en la escuela y asegurando su éxito.
4. Abordar Desafíos de Matrícula
Una variedad de factores pueden influir en la transición de un estudiante a la universidad, incluyendo el origen socioeconómico, el estatus de primera generación y asistir a un colegio en otro estado o país. Aprovechar la analítica predictiva ayudará a los colegios y universidades a identificar a los estudiantes entrantes que podrían tener dificultades para adaptarse a la vida universitaria.
Con esta información, los equipos de matrícula sabrán invertir en y proporcionar a los estudiantes recursos efectivos como programas de transición de verano y asesores especializados. Este tipo de apoyo reducirá la deserción en verano, fortalecerá la retención y guiará a los estudiantes hacia la graduación.
3 Barreras Para la Implementación Exitosa de la Analítica Predictiva
Aunque la analítica predictiva ofrece numerosas ventajas, distintas barreras impiden la implementación de la IA predictiva en la educación superior. A continuación, se presentan tres ejemplos:
1. Brechas de Conocimiento
Según una encuesta de Liaison, aunque la IA predictiva y prescriptiva hacen más que otros tipos de IA para mejorar las admisiones y la matrícula, solo alrededor del 40% de los administradores utilizan la IA predictiva para esos fines. Y solo el 20% utiliza la IA prescriptiva para las mismas tareas.
Estos resultados de la encuesta indican una brecha de conocimiento entre los líderes de la educación superior. Una solución potencial para superar esta brecha es que los administradores y otros interesados asistan a capacitaciones y sesiones de desarrollo profesional para aprender más sobre los beneficios de la analítica predictiva.
2. Sesgo Algorítmico
Estudios han revelado evidencia de sesgo algorítmico en sistemas de AIED (Inteligencia Artificial en Educación) y otras tecnologías educativas. Un artículo de investigación de 2024 también encontró que los modelos de Aprendizaje Automático son menos precisos al predecir el éxito de los estudiantes de minorías raciales.
Estos hallazgos dejan a los docentes y al personal con preocupaciones válidas sobre equidad, inclusión y justicia, desalentándolos de aprovechar el poder de la analítica predictiva. Es por eso que las instituciones deben trabajar con socios confiables para minimizar el sesgo algorítmico y otras fallas en los sistemas de IA.
3. Preocupaciones sobre Privacidad y Seguridad de Datos
La encuesta “IA en la Educación Superior” de Ellucian de 2024 a administradores encontró que el 59% de los encuestados se preocupa por la seguridad y privacidad de los datos.
Los estudiantes tienen preocupaciones similares. El informe de 2021 sobre las preferencias y comportamientos de privacidad de estudiantes del Futuro del Foro de Privacidad reveló que a los estudiantes les importa mucho proteger su información académica, profesional y personal.
Enfrentando posibles objeciones de sus colegas y estudiantes, los líderes de la educación superior pueden optar por evitar la analítica predictiva. En lugar de perder oportunidades críticas para mejorar la matrícula, sin embargo, los líderes deben honrar las preocupaciones de las partes interesadas priorizando la privacidad de datos al elegir soluciones de software de analítica.
6 Consejos Para Aprovechar la Analítica Predictiva Para Mejorar la Matrícula
Ahora que entendemos las barreras para la implementación y posibles soluciones, podemos proceder a aprovechar la analítica predictiva en la educación superior. Aquí hay seis consejos para ayudar a los administradores a hacerlo:
1. Comenzar Con Objetivos Claros
Tener metas claramente definidas ayudará a las instituciones a decidir una estrategia para utilizar la analítica predictiva de manera efectiva e intencional. Por ejemplo, los colegios y universidades pueden querer conocer los patrones de comportamiento de los estudiantes. O podrían estar interesados en mejorar las tasas de retención. De cualquier manera, los objetivos claros permitirán a las instituciones trabajar hacia un resultado específico. También podrán elegir métodos, socios y software adecuados para lograr esos objetivos.
2. Garantizar la Preparación de los Datos
La preparación de los datos es un estado en el que los datos de una institución son precisos, oportunos, completos y adecuados para la toma de decisiones y operaciones. Cuando una institución tiene datos de alta calidad y bien preparados, los líderes pueden extraer ideas de la información y actuar eficazmente sobre esas ideas.
Una empresa de tecnología de educación superior ofrece una lista de verificación para que los líderes de la educación superior garanticen la preparación de los datos. Por ejemplo, la empresa recomienda a los administradores que:
Asignen roles y responsabilidades al equipo para gestionar diversas tareas en diferentes etapas del proyecto.
Aseguren fuentes de datos ricas, que incluyan información demográfica, historial académico, comportamientos y niveles de compromiso.
Tengan al menos dos años de datos históricos para permitir que los algoritmos hagan predicciones más precisas.
Establezcan un plan de acción posterior al lanzamiento para garantizar la validación continua de los datos e implementar las ideas en la toma de decisiones.
3. Garantizar la Privacidad y Seguridad de los Datos
Las instituciones deben evitar comprometer los datos de estudiantes, profesores y personal. Pueden hacer esto creando políticas sobre la propiedad y el acceso a los datos. Por ejemplo, las políticas pueden especificar que los gerentes de matrícula solo utilicen la analítica predictiva para fines de reclutamiento. O que los miembros del cuerpo docente solo puedan acceder a la cantidad de datos de los estudiantes necesaria para intervenciones oportunas.
Los colegios y universidades también deben informar a los estudiantes, profesores y personal sobre cómo se recopilan, utilizan y almacenan sus datos, y por cuánto tiempo. Si las instituciones planean utilizar información sensible como registros de salud, deben obtener el consentimiento de estas personas.
4. Mitigar el Sesgo
Los modelos de Aprendizaje Automático pueden discriminar a estudiantes de grupos desfavorecidos, perjudicando los esfuerzos de diversidad de las instituciones. Además, factores comúnmente utilizados como el interés demostrado pueden socavar las posibilidades de admisión de estos estudiantes.
Por ejemplo, los estudiantes de bajos ingresos pueden no poder permitirse visitar el campus de un colegio. Las máquinas interpretarán esto como que los estudiantes tienen menos interés, aunque este pueda no ser el caso. Como resultado, los gerentes de matrícula podrían pasar por alto a estos prospectos.
Para reducir el riesgo de sesgo y su impacto en la matrícula, las instituciones deben utilizar una variedad de fuentes de datos. También deben elegir socios que prioricen el diseño de algoritmos equitativos e inclusivos.
5. Trabajar con Socios de Confianza
Los colegios y universidades deben asociarse con empresas que comprendan cómo aprovechar la IA predictiva para mejorar la matrícula y lograr otros objetivos institucionales. También deben examinar los antecedentes potenciales de los socios para asegurarse de que sean capaces de lograr estos objetivos.
Además, las instituciones deben asegurarse de que los socios enfaticen la transparencia algorítmica, la privacidad y seguridad de datos, y el monitoreo de datos. Esto mitigará el sesgo y promoverá la calidad de los datos. Como resultado, los líderes de la educación superior podrán tomar decisiones que apoyen el rendimiento de la matrícula.
6. Monitorear Resultados y Esforzarse por la Mejora Continua
Para determinar y mejorar la efectividad de la analítica predictiva, los administradores deben revisar los resultados regularmente. Específicamente, deben prestar atención a si han visto mejoras en métricas clave como la matrícula total, las tasas de conversión y las tasas de retención.
A partir de ahí, los líderes de la educación superior pueden hacer ajustes, ya sea redefiniendo sus objetivos o eligiendo una solución de software de analítica diferente. Sin embargo, los avances en la IA predictiva continuarán a un ritmo vertiginoso. Por lo tanto, los líderes deben monitorear estos desarrollos y considerar cómo afectan los esfuerzos institucionales para mejorar la matrícula.
Estudio de Caso de Analítica Predictiva: Universidad Internacional de Florida
Para comprender mejor el valor de la analítica predictiva en la educación superior, consideremos un ejemplo real. Según EdTech Magazine, la Universidad Internacional de Florida (FIU) – una universidad pública en Miami, Florida – decidió en 2014 invertir en software de analítica después de que la Junta de Gobernadores de Florida implementara cambios en su sistema de financiamiento de instituciones de educación superior. Las nuevas pautas pusieron más presión en los colegios y universidades estatales para promover el éxito estudiantil.
Según Hiselgis Perez, vicepresidente asociado de análisis y gestión de información de FIU, la universidad tuvo que agregar y analizar una gran cantidad de datos de estudiantes para cumplir con las pautas. Sin embargo, los datos resultaron ser demasiado “difíciles de manejar y dispares para ser accionables”. Esto significaba que los líderes de FIU no podían predecir qué estudiantes estaban en riesgo de fracasar o abandonar.
Resolviendo ser más “predictivos en lugar de reactivos”, los administradores tomaron medidas invirtiendo en software de analítica y realizando capacitaciones. La inversión valió la pena. EdTech Magazine informó que FIU vio un aumento del 10% en sus tasas de graduación en cuatro años.
“Podemos analizar los datos de formas que nos ayuden a determinar qué intervenciones se necesitan en función de los factores de riesgo para grupos de estudiantes individuales”, dijo Perez sobre el software de analítica. Ella y otros administradores de FIU han aprovechado los datos para realizar intervenciones oportunas, mejorando la retención y permitiéndoles así cumplir con su objetivo y el de la junta de gobierno estatal de éxito estudiantil.
Conclusión
Para las instituciones que intentan combatir el aumento de la matrícula, la analítica predictiva representa una solución simplificada y basada en datos para reclutar y retener estudiantes. La analítica predictiva aprovecha datos históricos, algoritmos estadísticos y Aprendizaje Automático para proyectar acciones y resultados de los estudiantes.
Las instituciones de educación superior pueden utilizar la información proporcionada para realizar un alcance más dirigido, llegando a prospectos que quizás solo necesitaban una llamada telefónica personalizada o un estipendio de viaje para convertirse. La analítica predictiva también ayuda a los colegios y universidades a mejorar sus tasas de retención y abordar las barreras de matrícula.
Aunque las brechas de conocimiento, el sesgo algorítmico y las preocupaciones de privacidad pueden desafiar la implementación exitosa, los administradores pueden superar estos obstáculos enfatizando la capacitación, la equidad y la seguridad de los datos. A partir de ahí, los líderes de la educación superior podrán adoptar la analítica predictiva para impulsar la matrícula y proporcionar el apoyo necesario para el éxito estudiantil.
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