Permanencia estudiantil
Deserción, cohortes, alerta temprana con un modelo predictivo y seguimiento de las intervenciones que ayudan a que más estudiantes terminen su carrera.
El reto
La Universidad del Ceibo conocía su deserción cuando ya había ocurrido. Necesitaba ver la trayectoria de cada cohorte, identificar a tiempo a quién acompañar y saber si sus programas de permanencia realmente reducen la deserción.
Python (modelo predictivo) · Power Query · DAX · Power BI
Hallazgos clave
- La deserción por periodo bajó de 23,7% (2021-1) a 7,1% (2026-1); el primer año concentra el 71% de los desertores.
- Hay 727 estudiantes en riesgo alto, 245 aún sin intervención; el factor más frecuente es promedio bajo (< 3,0).
- En riesgo alto desertan 19,0% de los intervenidos frente a 27,2% sin intervención (8,2 pp menos).
Capacidades demostradas
- Modelo predictivo (regresión logística, AUC 0,75)
- Alerta temprana accionable con intervención sugerida
- Supervivencia por cohorte y retención de primer año
- Evaluación de intervenciones
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