Introducción: Una nueva oportunidad educativa impulsada por la IA

El fracaso escolar sigue siendo uno de los desafíos más persistentes en los sistemas educativos a nivel mundial. Se manifiesta en forma de repetición, abandono o bajos niveles de rendimiento, y afecta especialmente a estudiantes en contextos vulnerables. Sin embargo, en plena era digital, las soluciones tecnológicas están comenzando a ofrecer alternativas innovadoras. Entre ellas, la inteligencia artificial (IA) se destaca como una herramienta clave para transformar la experiencia educativa y ofrecer respuestas personalizadas al fracaso escolar.

La IA aplicada a la educación permite detectar problemas de aprendizaje en etapas tempranas, adaptar contenidos a las necesidades individuales y ofrecer seguimiento continuo. Esta personalización a gran escala es fundamental para cambiar el paradigma de enseñanza tradicional, que muchas veces no logra atender la diversidad de ritmos, estilos y contextos del alumnado.

En esta primera parte, analizamos qué es el fracaso escolar, cuáles son sus principales causas y cómo la inteligencia artificial puede intervenir de forma proactiva para reducir la deserción, aumentar la retención y mejorar el rendimiento académico desde una perspectiva sostenible y centrada en el estudiante.

¿Qué entendemos por fracaso escolar?

El fracaso escolar no es simplemente sacar malas notas. Es una consecuencia sistémica que se traduce en la incapacidad del sistema educativo para garantizar que todos los alumnos adquieran las competencias mínimas requeridas. Puede manifestarse de diversas formas:

• Repetición de curso
• Abandono prematuro de la educación obligatoria
• Bajo rendimiento persistente
• Desmotivación y desconexión con el aprendizaje

Según organismos como la UNESCO y la OCDE, el fracaso escolar está vinculado a factores estructurales como la desigualdad socioeconómica, la calidad del entorno familiar, el tipo de escuela y la rigidez curricular. Sin embargo, también existen causas internas relacionadas con la motivación, la autoestima del estudiante o dificultades específicas de aprendizaje no diagnosticadas a tiempo.

Aquí es donde la IA y el fracaso escolar se encuentran como problema y solución potencial. La tecnología no elimina las causas estructurales, pero sí puede actuar como un puente entre el sistema y el alumno, ayudando a identificar brechas antes de que sea demasiado tarde.

Principales causas del fracaso escolar donde la IA puede intervenir

Para entender cómo la inteligencia artificial puede marcar la diferencia, es necesario identificar los factores donde esta tecnología puede tener impacto:

1. Detección tardía de dificultades de aprendizaje

Muchos estudiantes tienen problemas que no son identificados a tiempo, como dislexia, discalculia o déficit de atención. La IA puede analizar patrones de respuesta en plataformas digitales y detectar estas señales desde las primeras interacciones.

2. Enseñanza no personalizada

El modelo tradicional de enseñanza homogénea no se adapta a los distintos ritmos y estilos de aprendizaje. Los algoritmos de IA permiten generar rutas de aprendizaje adaptativas, ofreciendo refuerzo a quienes lo necesitan y aceleración a quienes avanzan más rápido.

3. Falta de retroalimentación oportuna

El tiempo que pasa entre que un estudiante comete un error y recibe corrección puede ser crucial. Los sistemas inteligentes de evaluación pueden brindar feedback inmediato y personalizado, lo que refuerza la comprensión y evita que se acumulen las lagunas de conocimiento.

4. Escasa motivación y desinterés

La desmotivación escolar es una de las principales causas de abandono. La IA puede crear experiencias interactivas, gamificadas y contextualizadas a los intereses del alumno, promoviendo un mayor nivel de compromiso.

5. Falta de seguimiento individualizado

Muchos docentes tienen grupos grandes y no pueden hacer seguimiento personalizado. Los sistemas impulsados por IA permiten generar alertas tempranas para que los educadores identifiquen a estudiantes en riesgo y puedan intervenir a tiempo.

¿Qué puede hacer la inteligencia artificial en la práctica?

Sistemas de tutoría inteligente

Las plataformas con IA educativa como Squirrel AI (China), Content Technologies (EE.UU.) o plataformas adaptativas como DreamBox (matemáticas) funcionan como tutores virtuales personalizados. Analizan el progreso del estudiante, identifican lagunas conceptuales y adaptan el contenido en tiempo real.

Analítica de aprendizaje

Mediante la recolección y análisis de datos (Learning Analytics), la IA puede crear perfiles detallados de cada estudiante, predecir su rendimiento futuro y señalar con precisión cuándo es probable que ocurra una caída de rendimiento.

Asistentes virtuales y chatbots educativos

Los asistentes virtuales basados en IA ofrecen ayuda en tiempo real, resuelven dudas frecuentes y pueden mantener el contacto con estudiantes fuera del horario escolar. Esto resulta especialmente útil en educación online o híbrida.

Generación automática de contenidos

La IA puede generar resúmenes, cuestionarios personalizados y explicaciones alternativas para un mismo concepto. Esto permite diversificar los recursos disponibles para que cada estudiante acceda al conocimiento en la forma que mejor comprende.

Detección emocional

Gracias al análisis de texto, voz e incluso video, algunos sistemas de IA pueden detectar señales de frustración, ansiedad o desinterés. Esto permite a docentes y orientadores actuar no solo sobre el contenido, sino sobre el estado emocional del estudiante.

¿Qué beneficios aporta esta tecnología al sistema educativo?

• Reducción del abandono escolar: Al identificar a tiempo los factores de riesgo, se pueden implementar medidas preventivas.
• Mayor equidad: La IA puede adaptarse a estudiantes con diferentes capacidades, idiomas o contextos culturales, reduciendo brechas.
• Optimización del tiempo docente: Al delegar tareas rutinarias o análisis de datos, los profesores pueden centrarse en la atención pedagógica.
• Mayor motivación del alumno: Contenidos adaptados, interacción fluida y gamificación aumentan el interés por el aprendizaje.
• Toma de decisiones basada en datos: Las políticas educativas pueden fundamentarse en información precisa y actualizada.

El fracaso escolar no es un problema exclusivo de los estudiantes, sino del sistema en su conjunto. La IA aplicada a la educación representa una herramienta poderosa para personalizar el aprendizaje, anticiparse a los problemas y brindar respuestas adaptadas a cada realidad. Lejos de sustituir al docente, la inteligencia artificial lo complementa y potencia, abriendo nuevas posibilidades para que nadie quede atrás en el proceso educativo.

Casos reales y plataformas que aplican IA contra el fracaso escolar

A medida que la tecnología educativa avanza, cada vez más instituciones implementan soluciones basadas en inteligencia artificial para combatir el abandono escolar y mejorar el rendimiento académico. Estas herramientas, en su mayoría desarrolladas en colaboración entre empresas tecnológicas, universidades y gobiernos, demuestran que la IA y el fracaso escolar pueden enfrentarse con datos, personalización y seguimiento continuo.

En esta segunda parte del artículo analizaremos casos reales, plataformas líderes y experiencias documentadas que muestran cómo la IA está marcando una diferencia en contextos educativos concretos. También exploraremos qué resultados han obtenido y cómo pueden adaptarse estas soluciones a diferentes entornos.

Casos internacionales: cuando la IA se convierte en tutor digital

China: Squirrel AI y la personalización masiva del aprendizaje

Uno de los ejemplos más avanzados de aplicación de IA en educación es Squirrel AI Learning, una plataforma china que utiliza algoritmos de aprendizaje adaptativo para ofrecer tutoría personalizada a gran escala. Su sistema analiza más de 10 millones de datos por alumno, detecta habilidades específicas que deben mejorarse y ajusta el contenido en tiempo real.

Resultados:

• Reducción del tiempo necesario para dominar un tema hasta en un 50 %
• Mejora del rendimiento general del alumno en pruebas estandarizadas
• Disminución de la tasa de repetición en escuelas piloto

Lo destacable de este caso es que Squirrel AI ha demostrado que la personalización puede escalarse, incluso en sistemas con millones de estudiantes.

Estados Unidos: Carnegie Learning y DreamBox

Carnegie Learning, desarrollado en colaboración con la Universidad Carnegie Mellon, es un sistema que emplea tutores inteligentes con IA para enseñar matemáticas en secundaria. Los algoritmos responden a cada acción del estudiante y adaptan la dificultad del contenido. Por su parte, DreamBox Learning es una plataforma para niveles de primaria que también personaliza el aprendizaje matemático en tiempo real.

Resultados en escuelas estadounidenses:

• Incrementos del 40 % en la comprensión de contenidos matemáticos
• Mejora del compromiso y la retención de los alumnos
• Identificación de estudiantes en riesgo mucho antes de la caída de notas

Ambos sistemas son usados en escuelas públicas, donde el fracaso escolar afecta especialmente a poblaciones vulnerables.

España y Latinoamérica: casos de innovación emergente

En países de habla hispana, el uso de la IA en educación está comenzando a crecer, aunque con menor escala. Algunos ejemplos notables:

• SM Educamos en España ha incorporado módulos con IA para analizar el rendimiento académico de los estudiantes, generar informes predictivos y ayudar a los docentes a personalizar el apoyo.
• Aprendo+ en México trabaja con machine learning para detectar patrones de deserción escolar, basados en el historial de asistencia, rendimiento y participación digital.
• En Argentina, el Ministerio de Educación ha iniciado pruebas piloto con asistentes virtuales en plataformas de e-learning, orientados a reducir la tasa de abandono en secundaria.

Estas iniciativas demuestran que la IA y el fracaso escolar son una preocupación compartida y que, con adaptaciones locales, la tecnología puede aportar soluciones eficaces.

Plataformas globales con enfoque en la reducción del abandono escolar

1. Knewton Alta

Knewton es un sistema de aprendizaje adaptativo que proporciona contenido ajustado al ritmo y estilo de aprendizaje del estudiante. Su sistema se basa en la recopilación continua de datos para modificar, en tiempo real, los caminos de aprendizaje.

Ventajas:

• Feedback inmediato
• Diagnóstico constante
• Evaluaciones formativas personalizadas

Su objetivo principal es cerrar las brechas de aprendizaje antes de que se conviertan en causa de fracaso escolar.

2. Querium

Especializada en matemáticas y ciencias, Querium combina inteligencia artificial y modelado de procesos cognitivos. Proporciona asistencia paso a paso, identificando errores comunes y adaptando las explicaciones al nivel de comprensión del alumno.

Este sistema ha sido especialmente útil para estudiantes con dificultades de aprendizaje no detectadas, brindándoles una oportunidad de avanzar sin necesidad de repetir niveles.

3. Century Tech

Plataforma británica que integra IA, neurociencia y analítica de aprendizaje. Century Tech se centra en mejorar la memoria a largo plazo, la retención de conocimientos y la predicción del desempeño académico.

Utiliza dashboards intuitivos que muestran a docentes y padres el progreso de cada estudiante, alertando cuando hay riesgo de deserción.

Integración de la IA en el aula: ¿cómo lo perciben docentes y estudiantes?

Uno de los mayores retos al implementar IA en educación es su aceptación por parte de la comunidad escolar. Varios estudios muestran que:

• El 80 % de los docentes que utilizan plataformas con IA consideran que han mejorado su capacidad para atender necesidades individuales.
• Los estudiantes afirman sentirse más acompañados, especialmente cuando el sistema les da feedback constante o celebra sus avances.
• Las plataformas con componentes de gamificación y visualización del progreso son las mejor valoradas.

Sin embargo, también surgen desafíos:

• Falta de formación docente en el uso de estas herramientas
• Brechas tecnológicas que impiden su adopción masiva
• Dudas sobre la privacidad de los datos y el uso ético de la información

Es fundamental, por tanto, acompañar la adopción de la IA con procesos de capacitación, políticas claras de protección de datos y un enfoque pedagógico centrado en el beneficio del estudiante.

Resultados medibles: ¿realmente reduce la IA el fracaso escolar?

Las primeras evaluaciones de impacto en escuelas que usan IA contra el fracaso escolar son prometedoras:

• Reducción del 30 al 50 % en el número de estudiantes que reprueban una materia
• Mejora de hasta 40 % en el rendimiento general de la clase cuando se usan plataformas adaptativas
• Mayor retención de alumnos en programas online con asistencia virtual inteligente

Además, las herramientas con IA permiten una medición más precisa del progreso individual, lo que facilita la intervención antes de que el fracaso académico sea irreversible.

La inteligencia artificial está demostrando que puede ser una aliada poderosa en la lucha contra el fracaso escolar. Las plataformas actuales ya ofrecen tutoría personalizada, análisis predictivo y generación de contenido adaptado, todo en tiempo real. Estas soluciones no son exclusivas de países ricos ni de instituciones privadas; su implementación, con voluntad política y estrategias adecuadas, puede democratizar el acceso a una educación personalizada y efectiva.

Diseñando una estrategia integral con IA para reducir el fracaso escolar

Una vez comprendidas las causas del fracaso escolar y explorados los casos reales de éxito con inteligencia artificial, el siguiente paso es preguntarse cómo puede una institución educativa diseñar e implementar una estrategia integral con IA para combatir esta problemática. Esta estrategia debe ir más allá de la adopción puntual de plataformas tecnológicas. Requiere una visión sistémica, decisiones pedagógicas sólidas y un compromiso de toda la comunidad escolar.

En esta tercera parte del artículo exploraremos los componentes clave de una estrategia efectiva basada en IA y fracaso escolar, divididos en fases: diagnóstico, planificación, implementación, seguimiento y mejora continua.

Fase 1: Diagnóstico inicial y análisis de contexto

Antes de introducir cualquier tecnología, es esencial entender el contexto actual de la institución.

Identificar los puntos críticos de fracaso

• ¿En qué niveles o asignaturas se detectan mayores tasas de repetición o abandono?
• ¿Hay patrones comunes en los estudiantes que fracasan? (por ejemplo, bajo nivel socioeconómico, falta de apoyo familiar, ausentismo)
• ¿Qué tipo de datos ya están disponibles sobre rendimiento académico?

Este diagnóstico permite definir con precisión dónde la IA puede aportar más valor: seguimiento de asistencia, evaluación personalizada, tutoría virtual, entre otros.

Evaluar infraestructura y cultura digital

No todas las escuelas están preparadas para integrar soluciones tecnológicas avanzadas. Se debe revisar:

• Acceso a conectividad estable
• Disponibilidad de dispositivos para estudiantes y docentes
• Nivel de alfabetización digital del personal
• Apertura al cambio pedagógico

Este análisis es clave para diseñar una implementación realista y escalable.

Fase 2: Selección de herramientas de IA alineadas con los objetivos

El mercado ofrece múltiples soluciones con capacidades basadas en inteligencia artificial. La elección debe estar guiada por los objetivos definidos durante el diagnóstico. Algunas consideraciones:

Tutoría inteligente

Plataformas que ofrecen acompañamiento adaptado al ritmo de cada alumno. Son ideales para reforzar materias críticas como matemáticas o lectura, donde el fracaso escolar es más común.

Analítica predictiva

Herramientas que analizan datos de comportamiento, rendimiento y participación para detectar a tiempo a los estudiantes en riesgo.

Generación de contenidos adaptativos

Sistemas que crean evaluaciones y materiales personalizados según las fortalezas y debilidades del alumno.

Chatbots educativos

Asistentes conversacionales que resuelven dudas frecuentes, refuerzan temas y promueven la autonomía del estudiante.

Lo ideal es comenzar con una plataforma modular que permita escalar y adaptarse con el tiempo, evitando depender de soluciones rígidas o poco integrables.

Fase 3: Formación docente y redefinición de roles

Una estrategia centrada en IA y fracaso escolar no puede funcionar sin docentes preparados. La capacitación debe abordar dos dimensiones:

Competencias tecnológicas

• Uso de plataformas con IA
• Lectura e interpretación de datos educativos
• Diseño de contenidos adaptativos

Competencias pedagógicas

• Integración del seguimiento inteligente al trabajo en el aula
• Uso de la IA para personalizar sin perder el vínculo humano
• Evaluación formativa apoyada en algoritmos de predicción

Lejos de ser reemplazado, el docente se transforma en un facilitador y analista de la experiencia de aprendizaje, apoyado por tecnología inteligente.

Fase 4: Implementación gradual y con acompañamiento

Una buena práctica es realizar pilotos escalonados antes de una implementación masiva. Esto permite:

• Validar la funcionalidad de la herramienta
• Recoger feedback de estudiantes y docentes
• Corregir errores técnicos o pedagógicos
• Adaptar el enfoque a las particularidades de cada grupo

Durante esta fase, es clave contar con un equipo de apoyo técnico y pedagógico que garantice la usabilidad y la alineación curricular.

Fase 5: Seguimiento, evaluación y mejora continua

Uno de los grandes aportes de la IA es la generación de datos en tiempo real. Esta capacidad debe aprovecharse para tomar decisiones basadas en evidencia:

• Identificar qué estudiantes están en riesgo y por qué
• Detectar qué estrategias de personalización funcionan mejor
• Rediseñar materiales o enfoques según los resultados obtenidos
• Medir el impacto de las intervenciones en tasas de aprobación y retención

Además, los propios modelos de IA deben ajustarse y entrenarse periódicamente con nuevos datos, asegurando su relevancia a lo largo del tiempo.

Recomendaciones clave para una estrategia eficaz

• Involucrar a toda la comunidad educativa: Dirección, docentes, estudiantes, familias y personal técnico deben estar informados y comprometidos.
• Establecer indicadores claros de éxito: Más allá de las notas, incluir asistencia, participación, motivación y permanencia.
• Garantizar la ética y la protección de datos: Todo uso de IA debe respetar la privacidad, la transparencia y la equidad en la toma de decisiones.
• Apostar por soluciones interoperables: Que se integren fácilmente con sistemas existentes como el LMS o la plataforma de gestión escolar.
• Fomentar la retroalimentación continua: Los usuarios deben tener voz para ajustar el sistema a sus necesidades reales.

Beneficios de una estrategia bien implementada

Cuando se lleva a cabo de manera adecuada, una estrategia basada en IA contra el fracaso escolar puede generar resultados significativos en poco tiempo:

• Reducción de la repetición y el abandono escolar
• Mayor compromiso del alumnado con su proceso educativo
• Mejora en la autoestima y el rendimiento de estudiantes con dificultades previas
• Optimización del tiempo docente, que puede enfocarse en lo pedagógico
• Mayor capacidad de respuesta institucional ante emergencias educativas

La clave está en concebir la IA no como una solución mágica, sino como una herramienta poderosa al servicio de un modelo educativo más inclusivo, proactivo y personalizado.

Diseñar una estrategia integral con IA y fracaso escolar como foco es posible si se combina visión pedagógica, planificación tecnológica y compromiso humano. La inteligencia artificial no reemplaza el trabajo docente, sino que lo potencia y lo hace más preciso. Pero para que esto funcione, es indispensable formar, acompañar, evaluar y adaptar continuamente.

El futuro de la IA en la educación: hacia la erradicación del fracaso escolar

La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa para convertirse en una realidad operativa en las aulas. Sin embargo, su evolución apenas comienza. Si el presente ya ofrece plataformas de aprendizaje adaptativo, analítica de datos en tiempo real y sistemas de alerta temprana, el futuro nos lleva hacia entornos de aprendizaje inteligentes, personalizados y emocionalmente sensibles. En esta cuarta parte del artículo, exploramos cómo se proyecta el futuro de la IA y el fracaso escolar, y qué tendencias impulsarán la transición hacia una educación verdaderamente inclusiva y predictiva.

1. Entornos de aprendizaje emocionalmente inteligentes

El futuro de la IA en la educación no solo se centrará en el contenido y el rendimiento, sino también en la comprensión emocional del estudiante. Los sistemas de IA ya están comenzando a integrar tecnologías como:

• Análisis de expresión facial (mediante cámaras y visión artificial)
• Tono y ritmo de voz (en entornos híbridos o digitales)
• Lenguaje escrito (detección de estrés, ansiedad, frustración)

Esto permitirá que los sistemas educativos no solo identifiquen brechas de aprendizaje, sino que también comprendan cómo se siente el estudiante, ajustando los estímulos, el ritmo de trabajo o incluso avisando al docente o al orientador si se detectan emociones críticas.

Impacto esperado:

• Reducción de la ansiedad académica
• Detección temprana de problemas emocionales vinculados al abandono escolar
• Mejora del bienestar general en el entorno educativo

2. Currículos adaptativos y microcertificaciones personalizadas

Gracias a la inteligencia artificial, el futuro del currículo será cada vez más flexible. Se espera una ruptura con la estructura rígida de niveles y grados, dando paso a rutas de aprendizaje que respondan a los intereses, talentos y necesidades de cada estudiante.

La IA ayudará a construir estos caminos de forma automatizada, guiando al alumno a través de microcontenidos y microcertificaciones, evaluando competencias de forma continua. Esto facilitará que cada estudiante avance a su propio ritmo sin repetir contenido innecesario ni quedarse atrás.

Ventajas clave:

• Disminución de la desmotivación por contenidos poco relevantes
• Aumento de la autoestima al ver progreso tangible y personalizado
• Reducción de la repetición de cursos por sistemas más justos

3. IA colaborativa entre docentes, familias y estudiantes

El modelo futuro de IA educativa será altamente colaborativo. Las plataformas se diseñarán para integrar no solo al alumno, sino también a los docentes, orientadores, familias y gestores escolares, compartiendo información clave sobre el progreso, las necesidades y las intervenciones recomendadas.

Esta visión de IA como ecosistema de apoyo permitirá una respuesta más rápida y coherente frente a situaciones de riesgo. Por ejemplo:

• Un estudiante baja su rendimiento y el sistema notifica a su profesor tutor, a su familia y sugiere sesiones de apoyo.
• El orientador recibe alertas sobre cambios emocionales o disminución del compromiso.
• Las familias pueden ver el progreso diario en términos simples, comprendiendo cómo ayudar en casa.

Este enfoque convierte a la IA en una herramienta de cohesión comunitaria contra el fracaso escolar.

4. Uso de IA generativa en la enseñanza personalizada

Con la mejora constante de modelos generativos, la IA podrá:

• Crear automáticamente explicaciones alternativas de un mismo concepto
• Elaborar videos personalizados, infografías o ejercicios en segundos
• Adaptar el lenguaje, el estilo y la complejidad de los materiales al perfil cognitivo del estudiante

Esto implica que un estudiante con dislexia, por ejemplo, no solo tendrá una versión accesible del contenido, sino que recibirá explicaciones diseñadas especialmente para su forma de aprender.

Resultado esperado:

• Inclusión real de estudiantes con dificultades específicas
• Reducción de la dependencia exclusiva del docente para diversificar materiales
• Mayor motivación al ver que el contenido se adapta al estilo de aprendizaje

5. Gamificación y realidad aumentada potenciada por IA

La experiencia de aprendizaje será cada vez más inmersiva y motivadora. La IA ya está siendo utilizada para personalizar videojuegos educativos, adaptando niveles de dificultad, contenido y estímulos al perfil del jugador.

En el futuro, veremos realidad aumentada educativa guiada por IA que llevará al estudiante a explorar entornos tridimensionales, participar en simulaciones o resolver problemas contextualizados a su realidad.

Estas tecnologías podrán:

• Reforzar el aprendizaje activo
• Captar el interés de estudiantes con bajo compromiso
• Evaluar competencias de forma no tradicional

6. Modelos de IA explicables y éticos

Uno de los retos actuales de la inteligencia artificial es su opacidad algorítmica. Para ser aplicada a gran escala en educación, será necesario avanzar hacia modelos de IA explicables, transparentes y auditables. Esto incluye:

• Informar al estudiante y a la familia cómo se toman las decisiones del sistema
• Permitir que el docente comprenda por qué se asignó cierto contenido o alerta
• Establecer límites éticos sobre el uso de datos, especialmente en menores de edad

Además, la equidad algorítmica será una prioridad. Los modelos deberán ser entrenados con datos diversos que representen todas las realidades culturales, sociales y cognitivas.

7. Preparación institucional para una transformación profunda

Para aprovechar al máximo estas tendencias, los centros educativos deben comenzar desde ahora a:

• Diseñar planes estratégicos tecnológicos con foco en la personalización del aprendizaje
• Formar equipos híbridos de docentes, tecnólogos y analistas de datos educativos
• Actualizar la infraestructura tecnológica con sistemas abiertos, seguros y escalables
• Rediseñar las políticas de evaluación y promoción escolar, adaptándolas al modelo adaptativo

El futuro no se trata solo de tecnología, sino de repensar la escuela desde la inteligencia y la empatía.

Conclusión: hacia una escuela sin fracaso escolar

La combinación de IA y fracaso escolar no debe entenderse como una batalla entre lo humano y lo artificial, sino como una alianza entre tecnología, pedagogía y compromiso institucional. Con cada avance, nos acercamos más a un modelo de educación que no excluye, que no deja a nadie atrás y que es capaz de detectar y corregir los desvíos antes de que se conviertan en abandono.

El fracaso escolar no es inevitable. Es una señal de que el sistema necesita adaptarse, y la inteligencia artificial nos brinda las herramientas para hacerlo de forma proactiva, precisa y escalable.

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