Uplift Modeling for preventing student dropout in higher education

Artículo empírico sobre la aplicación del modelado de elevación (uplift modeling) para prevenir la deserción estudiantil en educación superior. El estudio implementa este enfoque, que estima el efecto incremental de una intervención a nivel individual, en un contexto de retención estudiantil en una universidad chilena. Se compararon estudiantes que participaron en tutorías (grupo de tratamiento) frente a quienes no participaron (grupo de control) en tres programas de pregrado. El objetivo fue mejorar el diseño de programas de retención identificando a estudiantes más probable que se mantengan en la institución si reciben atención dirigida. Los resultados demuestran que el modelado de elevación es más efectivo que enfoques de predicción convencionales para personalizar esfuerzos de retención y mejorar el desempeño académico mediante intervenciones específicas.

Puntos clave

• El modelado de elevación estima el efecto incremental de tratamientos a nivel individual, permitiendo identificar qué estudiantes responderán mejor a intervenciones de retención.
• Las tutorías como tratamiento fueron comparadas entre grupo participante y no participante en una universidad chilena con datos de tres programas de pregrado.
• El enfoque de uplift modeling supera los modelos predictivos convencionales al personalizar programas de retención según la probabilidad de respuesta individual del estudiante.

Para quién: Útil para administrativos, docentes y diseñadores de políticas en instituciones de educación superior que buscan optimizar programas de retención estudiantil mediante análisis predictivo personalizado y mejora del desempeño académico.