¡Bienvenidos a una nueva entrega de nuestro blog! En esta ocasión, abordaremos un tema de vital importancia para las Instituciones de Educación Superior (IES): la decisión de externalizar o desarrollar internamente modelos predictivos de éxito estudiantil. Si ya conoces el valor de los modelos predictivos y estás buscando la mejor opción para tu institución, entonces este artículo es para ti.
El papel vital de los modelos predictivos
El éxito de los estudiantes de una IES es tan importante que los modelos predictivos se han convertido en una herramienta poderosa para lograrlo. Es más, en el caso chileno, si un Instituto Profesional o un Centro de Formación Técnica quisiera estar acreditado en el nivel de excelencia más alto que permite estar 6 o 7 años acreditado, tendría que contar de forma obligatoria con modelos predictivos de éxito estudiantil. Sin embargo, surge un gran interrogante: ¿es más conveniente externalizar la creación y mantención de estos modelos o hacerlo con recursos propios?
Ventajas de externalizar la creación de modelos predictivos
Eficacia Probada: Optar por servicios especializados, como los ofrecidos por Nimbi, puede proporcionar una solución probada y ajustada a las necesidades de las IES. Nimbi ha desarrollado una plataforma de gestión de éxito estudiantil que incorpora el uso de analíticas avanzadas en su gestión diaria, lo que facilita a sus clientes el acceso a datos e insights prácticos sobre sus estudiantes.
Enfoque Especializado: Externalizar brinda acceso a profesionales altamente especializados en ciencia de datos, con experiencia en el ámbito educativo. Esto garantiza un enfoque más certero y preciso en la predicción de indicadores académicos relevantes.
Mantenimiento y Actualización: Al contar con un servicio especializado, el mantenimiento y actualización de los modelos predictivos no recae en las IES, evitando así la obsolescencia y asegurando su eficacia a lo largo del tiempo.
Desafíos de la creación interna de los modelos predictivos
Al crear los modelos en casa, las IES pueden tener un control total sobre la gestión de datos y la analítica. Esto podría parecer atractivo en teoría, pero ¿qué desafíos conlleva esta opción en la práctica?
Dificultades Técnicas: La gestión de datos, la analítica y el manejo de big data pueden resultar desafiantes para las IES. Muchas veces, la falta de capacidad especializada y recursos puede llevar a problemas de eficiencia y aprovechamiento de la información.
Mantenimiento y Actualización: Desarrollar modelos internamente requiere un esfuerzo continuo para mantenerlos actualizados y precisos. La partida de personal con experiencia en ciencia de datos podría dejar a las IES en una posición vulnerable.
Nimbi: El puente entre la gestión proactiva y el éxito estudiantil
Ante los desafíos que conlleva el desarrollo interno de modelos predictivos, Nimbi surge como una solución efectiva y eficiente para las IES. Su plataforma especializada ayuda a manejar grandes cantidades de datos y a predecir indicadores clave para el éxito estudiantil, como la deserción, la persistencia y la titulación oportuna.
Con Nimbi, las IES obtienen acceso a un guía experto en analítica de datos, sin la necesidad de crear y mantener un equipo interno de especialistas. La información académica, familiar, financiera y demográfica de los estudiantes se transforma en insights accionables para una toma de decisiones más efectiva.
Conclusión
Aunque el desarrollo interno de modelos predictivos podría parecer atractivo, las IES deben considerar los desafíos técnicos y de recursos que conlleva. Externalizar la creación de estos modelos, a través de servicios especializados como Nimbi, ofrece una solución más eficiente y efectiva para lograr una gestión proactiva y mejorar el éxito estudiantil.
En definitiva, ¿prefieres construir tu propio coche desde cero o comprar uno que ya ha sido probado, ajustado y optimizado por expertos? La elección es tuya, pero Nimbi está aquí para iluminar el camino hacia una toma de decisiones más informada y exitosa en tu institución educativa.
