3 de noviembre del 2025, Ciudad de México, México – La implementación del Big Data y la Analítica Predictiva en la educación superior en México y América Latina se ha consolidado como una estrategia clave para combatir la deserción y mejorar la eficiencia institucional. Sin embargo, esta poderosa herramienta tecnológica plantea un dilema ético profundo: ¿Están las instituciones preparadas para gestionar la información que predice el riesgo de abandono o el potencial de un alumno?
La Analítica Predictiva utiliza algoritmos de machine learning para analizar patrones de rendimiento y comportamiento y así identificar tempranamente a los estudiantes en riesgo.
El objetivo es noble: pasar de decisiones reactivas a decisiones proactivas basados en datos.
No obstante, en América Latina, donde la discusión sobre la ética de los algoritmos está aún en sus fases iniciales, la falta de un marco de acción puede generar riesgos significativos:
Estigmatización: Etiquetar a un estudiante como “en riesgo” puede influir negativamente en las expectativas del docente y, consecuentemente, en la autoestima y el desempeño del propio alumno. Se corre el riesgo de reducir a una persona a un conjunto de datos.
Sesgos algorítmicos: Si los datos históricos con los que se entrenan los modelos predictivos contienen sesgos socioeconómicos o culturales, el algoritmo podría exacerbar las desigualdades existentes, fallando en el principio de justicia.
Transparencia y confianza:
Un estudio en universidades mexicanas reveló que los estudiantes asignan un valor alto a las expectativas de ética y privacidad al usar herramientas tecnológicas. La opacidad del algoritmo destruye la confianza, haciendo imperativo comunicar qué datos se usan, cómo se interpretan y para qué finalidad.
Para navegar este dilema ético, la comunidad educativa de vanguardia está recurriendo a metodologías de medición que van más allá del simple rastreo de números y cificaciones: el Skill Analytics. Esta no es una simple herramienta de reporte, sino una metodología enfocada en obtener información estratégica sobre las habilidades como las intelectuales y socioemocionales de alumnos y docentes.
La ventaja ética del Skill Analytics reside en su capacidad para reducir el sesgo algorítmico de la predicción, al incorporar variables psicoeducativas:
Enfoque humano: Skill Analytics ofrece una visión integral del estudiante, midiendo su Balance Psicosocial, sus Habilidades Socioemocionales (como la resiliencia y la motivación) y sus Preferencias de Aprendizaje. Estos factores no cognitivos son predictivos del éxito, pero son intrínsecamente humanos.
Diagnóstico científico y transparente: Al centrarse en habilidades medibles y no en la subjetividad, Skill Analytics garantiza que la institución tenga datos reales sobre las capacidades de sus estudiantes. Esto es crucial para la explicabilidad del algoritmo: si un alumno está "en riesgo", la plataforma puede señalar una debilidad específica en su razonamiento o en sus habilidades interpersonales, y no solo un bajo promedio.
Al incorporar la metodología de Skill Analytics, la Analítica Predictiva se "humaniza", asegurando que el pronóstico de riesgo sea un punto de partida para el desarrollo continuo, y no una etiqueta que estigmatiza al estudiante.
La solución a este dilema no es abandonar la Analítica Predictiva, sino dotarla de un "factor humano en el loop" que garantice la ética en cada intervención.
Para que la predicción se convierta en apoyo y no en sentencia, se necesita una plataforma que unifique la analítica predictiva, el big data y la medición de habilidades con un fundamento pedagógico. Plataformas como Goldmind de Lexium están diseñadas para convertir la Analítica Predictiva en decisiones estratégicas, integrando el pronóstico de permanencia y el riesgo de abandono. Esto se logra al unificar en un solo dashboard la información clave del alumno por medio de su metodología Skill Analytics que proporciona la data esencial sobre habilidades intelectuales y socioemocionales para una intervención humana y precisa.
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