Cómo detectar deserción escolar antes de que ocurra (con datos)
La deserción no es repentina: deja huellas en la asistencia, las anotaciones y el rendimiento. Cómo leer las señales con IA.
La deserción es un proceso, no un evento
Cuando un alumno deja de venir definitivamente, casi siempre hay un patrón previo de varios meses. La buena noticia es que ese patrón es detectable.
Las 3 señales que importan
1. Inasistencia ascendente. No es la inasistencia alta puntual; es la tendencia. Pasar de 92% a 85% a 78% en tres meses es más predictivo que estar siempre en 80%.
2. Anotaciones acumuladas. No solo las negativas: también la ausencia de positivas. Un alumno que pasa de tener 6 anotaciones positivas semestrales a 0 está desconectándose.
3. Caída en rendimiento puntual. Especialmente si la caída es solo en algunas asignaturas. Indica desinterés selectivo, no falta de capacidad.
Cómo lo hace la IA de Lichán
Combinamos los tres indicadores en un score semanal por alumno. El profesor jefe ve la lista ordenada de mayor a menor riesgo, con la justificación de cada caso (inasistencia subió X puntos, baja en N anotaciones positivas, caída en asignaturas Y).
Lo que NO hace la IA
Decidir. La IA propone, el humano decide. La intervención (llamar al apoderado, mediación con UTP, derivación) sigue siendo del profesor jefe. La IA reduce el tiempo de detección, no reemplaza el oficio.
Resultados de los pilotos 2024
En los 3 colegios donde corrimos el piloto, identificamos al 84% de los alumnos que efectivamente desertaron — con un margen promedio de 11 semanas antes de la baja oficial. El 14% restante fueron casos genuinamente sorpresivos (mudanza familiar, enfermedad).
Eso son 11 semanas de margen para intervenir. Que es lo que hace la diferencia.
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