SAAT es una plataforma para modelar y analizar el rendimiento estudiantil a lo largo del tiempo. Utiliza vectores característicos dinámicos que representan el comportamiento académico de cada estudiante. A partir de estos datos, calcula índices y riesgos asociados a la deserción mediante técnicas de análisis predictivo. Su objetivo es anticipar posibles escenarios académicos y apoyar la toma de decisiones en el ámbito educativo.

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Dimensiones del modelo

Las dimensiones son el nivel más alto del modelo SAAT. Representan los grandes ejes estructurales que organizan toda la información del estudiante.

Cada dimensión define un “dominio de análisis” que permite agrupar variables relacionadas. Esto es clave porque el modelo no trabaja datos aislados, sino estructuras organizadas.

  • Académica
  • Socioeconómica
  • Psicosocial
  • Tecnológica
  • Demográfica
  • Institucional
  • Participación estudiantil
Dimensión → estructura base del sistema analítico
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Variables asociadas

Las variables son los datos crudos del estudiante. Cada variable pertenece a una dimensión específica.

Ejemplo: - “Promedio académico” pertenece a la dimensión académica - “Ingreso familiar” pertenece a socioeconómica

Estas variables alimentan directamente el modelo.

Variable → atributo medible dentro de una dimensión
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Índices del sistema

Los índices son combinaciones de variables. Cada índice resume el comportamiento de una dimensión o grupo de variables.

Ejemplo: - Índice Académico (IA) - Índice Socioeconómico (ISE)

Índice = Σ (variables normalizadas)
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Pesos del modelo

El peso representa la importancia relativa de cada variable dentro de un índice.

IA = 40% rendimiento + 30% reprobación + 30% asistencia
Peso → importancia relativa en el cálculo del índice
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Riesgos institucionales

Los riesgos representan el nivel de alerta del estudiante. Se construyen a partir de los índices.

  • Riesgo académico
  • Riesgo socioeconómico
  • Riesgo tecnológico
  • Riesgo de deserción
Riesgo = función de índices ponderados
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Índices y pesos en riesgos

Cada riesgo se calcula combinando índices con pesos específicos.

R_deserción = 35% IA + 25% ISE + 20% IP + 20% ITEC

Los pesos reflejan la influencia de cada índice en el riesgo final.

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Vector V(i,t) de datos crudos

Representa al estudiante en su estado original. Es un vector de variables sin procesar.

V(i,t) = (académico, socioeconómico, psicosocial, tecnológico, demográfico, institucional)
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Vector V(i,t) de índices

Transformación del vector anterior a indicadores resumidos.

V(i,t) = (IA, ISE, IP, IV, ID, ITEC)
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Nivel de riesgo del estudiante

El riesgo final se obtiene del vector de índices en el tiempo t.

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Evolución temporal del estudiante

El sistema analiza cómo cambian los índices en el tiempo. Esto permite detectar mejora o deterioro.

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Agrupamiento (clustering)

El sistema puede agrupar estudiantes según similitud de vectores.

Base para análisis predictivo tipo IA