Stella

Stella es el portal de gestión de relaciones estudiantiles de Foris Suite. Potencia los datos de la universidad mediante modelos de inteligencia artificial para caracterizar a cada estudiante, detectar señales de riesgo de manera temprana, generar alertas accionables y hacer un seguimiento eficaz del acompañamiento académico. El resultado es un equipo de consejería que trabaja con precisión: interviene donde más importa, en el momento adecuado, con las acciones que mayor impacto generan.

¿Por qué Stella?

Los equipos de éxito estudiantil enfrentan un problema de escala: deben acompañar a cientos o miles de estudiantes con recursos limitados, sin visibilidad clara de quién necesita atención urgente y sin forma sistemática de medir el impacto de sus acciones. El resultado habitual es reactividad: se actúa cuando el problema ya es visible —una reprobación, una deuda, una solicitud de baja— cuando la ventana de intervención efectiva ya cerró.

Stella cambia ese modelo. Convierte los datos académicos, financieros y personales ya disponibles en la institución en inteligencia accionable: perfiles de riesgo por estudiante, alertas tempranas configuradas sobre árboles de decisión, planes de acción estandarizados y métricas de seguimiento en tiempo real.

Beneficios clave:

• Detección temprana de riesgo de deserción antes de que se manifieste como abandono
• Caracterización automática del comportamiento estudiantil a nivel individual y de población
• Alertas accionables con recomendaciones de intervención específicas por tipo de riesgo
• Gestión estandarizada del acompañamiento: categorías, planes y acciones configurables por la institución
• Visión 360 de cada estudiante: riesgo, alertas, atenciones, notas, historial y comentarios en un solo lugar
• Medición del impacto real de cada intervención sobre los indicadores institucionales
• Integración con Albus y Darwin para conectar la gestión de retención con la operación académica

Dashboard de Gestión y Control

La pantalla principal de Stella es un panel de control institucional que muestra en tiempo real el estado de la gestión de éxito estudiantil. Tiene filtros por sede, escuela, carrera y jornada, y permite descargar reportes directamente desde la vista.

Indicadores del dashboard

Tasa de deserción

• Gráfico con el número de desertores sobre la matrícula inicial del período
• Desagregación por los grupos con mayor tasa de deserción (escuela, carrera, nivel, etc.)

Alertas activas

• Total de estudiantes con al menos una alerta activa sobre el total de estudiantes activos
• Distribución de alertas por tipo: permite identificar qué categorías de riesgo dominan en el período

Atenciones realizadas

• Total de atenciones ejecutadas sobre el total de atenciones comprometidas
• Distribución porcentual por tipo de atención, con comparación respecto al total de cada tipo
• Indicador de avance del equipo de acompañamiento en el período

Análisis de Variables y Factores de Riesgo

Antes de configurar alertas o modelos predictivos, Stella provee herramientas para entender qué variables disponibles en la institución son las más relevantes para explicar los fenómenos de interés —deserción, rendimiento académico bajo, riesgo financiero, entre otros.

Análisis univariado

Analiza cada variable de manera independiente para entender su distribución y su relación individual con el fenómeno objetivo. Permite a los equipos de datos de la institución identificar qué variables tienen comportamiento diferencial entre los grupos que se quieren distinguir.

Ranking de variables

Calcula la importancia relativa de cada variable disponible usando múltiples métodos estadísticos (chi-cuadrado, regresión logística, información mutua). El resultado es un listado ordenado de las variables con mayor capacidad de discriminación, que sirve de base para la selección de features en los modelos predictivos.

Las variables analizadas abarcan múltiples dimensiones del estudiante:

• Académicas: promedio de notas por ciclo, número de ciclos cursados, nivel de avance, número de asignaturas, bachillerato de origen
• Financieras: estado de deuda, morosidad, tipo de beca o apoyo económico
• Personales y vocacionales: datos demográficos, preferencias declaradas, historial de cambios de programa
• Institucionales: sede, jornada, programa, modalidad, cohorte

Caracterización y Perfiles de Riesgo

Stella utiliza modelos de machine learning para construir una caracterización del comportamiento estudiantil que va más allá de un score único de riesgo. El objetivo es entender por qué un estudiante está en riesgo, no solo cuánto riesgo tiene.

Modelo predictivo multivariado

Entrena un modelo de clasificación supervisado sobre los datos históricos de la institución para predecir la probabilidad de que un estudiante abandone sus estudios en el ciclo actual. El modelo:

• Selecciona automáticamente las variables de mayor poder predictivo (configurable: entre 15 y 20 features)
• Se entrena con datos históricos propios de cada institución, maximizando la precisión sobre su población específica
• Produce una probabilidad de deserción por estudiante en cada período, actualizable con nuevos cortes de datos

La probabilidad de deserción de cada estudiante queda registrada en su perfil y es visible para asesores y coordinadores.

Perfiles de riesgo (árboles de decisión CHAID)

Además del modelo predictivo, Stella construye perfiles de riesgo mediante árboles de decisión sobre las variables más relevantes. Los árboles permiten:

• Identificar combinaciones de variables que explican grupos de alto riesgo (por ejemplo: "estudiantes de primer nivel + promedio menor a X + más de 2 asignaturas reprobadas")
• Crear segmentos de la población estudiantil con comportamientos similares
• Generar alertas basadas en la pertenencia a un perfil de riesgo, no solo en el score individual

Los modelos se iteran y actualizan según sea necesario, manteniendo un seguimiento detallado de la caracterización individual de cada estudiante período a período.

Alertas Inteligentes

Las alertas son el mecanismo central de acción de Stella. Conectan la caracterización del estudiante con el equipo de acompañamiento: cuando un estudiante cumple las condiciones de una alerta, el sistema la activa y la asigna al responsable correspondiente.

Tipos de alerta

Las alertas se configuran por la institución y pueden ser de dos tipos:

• Alertas automáticas: generadas por el sistema cuando un estudiante cumple las condiciones del árbol de decisión configurado (por ejemplo: probabilidad de deserción alta + deuda pendiente + sin atenciones en el último mes)
• Alertas manuales: levantadas directamente por un asesor o coordinador desde el perfil del estudiante

Configuración de alertas

Cada alerta se construye sobre combinaciones de las variables priorizadas en el análisis, usando árboles de decisión configurables. La institución define:

• Las condiciones de activación (combinación de variables y umbrales)
• El tipo de alerta y su severidad
• Los factores de riesgo que la alerta debe reportar al asesor
• Las acciones recomendadas asociadas a cada tipo de alerta

Ciclo de vida de una alerta

Cada alerta pasa por un flujo de gestión trazable:

• Activación: el sistema o un asesor levanta la alerta sobre el perfil del estudiante
• Atención: el asesor registra las atenciones ejecutadas en respuesta a la alerta
• Cierre: el asesor cierra la alerta registrando el resultado y el comentario de cierre

El historial completo de alertas —activas y cerradas— queda registrado en el perfil del estudiante.

Gestión de Acompañamiento Estudiantil (Atenciones)

Una atención es el registro de cualquier acción de acompañamiento ejecutada sobre un estudiante: una llamada, una reunión de consejería, el envío de un recurso, la derivación a un servicio. Stella estructura y estandariza estas acciones mediante un árbol de categorías, planes y acciones configurado por la institución.

Árbol de atenciones

Las atenciones se organizan en tres niveles:

• Categoría: agrupación general del tipo de intervención (académica, financiera, psicosocial, etc.)
• Plan: estrategia específica dentro de la categoría
• Acción: la acción concreta ejecutada (llamada telefónica, entrevista presencial, derivación a bienestar, etc.)

Este árbol es configurable por la institución, permitiendo que Stella se adapte exactamente a la nomenclatura y los procesos de cada equipo de acompañamiento.

Registro de atenciones

Al registrar una atención, el asesor especifica:

• Categoría, plan y acción
• Responsable de la atención
• Si aplica a un estudiante individual o a un grupo
• Fecha límite de ejecución y fecha en que fue realizada
• Resultado y comentarios de cierre

Las atenciones tienen estados (pendiente, realizada, cancelada) y generan estadísticas de productividad del equipo que se muestran en el dashboard y en el perfil del estudiante.

Gestión masiva de atenciones

Para campañas o intervenciones masivas, Stella permite gestionar atenciones sobre grupos de estudiantes simultáneamente, sin necesidad de registrar cada caso individualmente.

Perfil 360 del Estudiante

El perfil individual de cada estudiante en Stella consolida toda la información relevante para el acompañamiento en una sola vista, accesible para asesores y coordinadores según sus permisos.

Resumen del perfil (Home)

• Factores de riesgo actuales del estudiante
• Nivel académico y avance curricular actual
• Promedio de notas
• Alertas activas
• Estadísticas de atenciones: total, realizadas, pendientes, participación
• Últimos comentarios registrados por el equipo

Información del estudiante

• Datos de contacto: teléfonos y correos
• Fecha de inicio de matrícula y responsable asignado
• Probabilidad de deserción calculada por el modelo
• Estado actual de matrícula
• Historial de inscripciones por período: programa, sede, departamento, jornada y estado

Alertas del estudiante

• Listado completo de alertas activas e históricas
• Tipo, fecha de creación, factores de riesgo asociados
• Estado (activa/cerrada), comentario y responsable de cierre
• Acceso directo al detalle de cada alerta y registro de su resolución

Atenciones del estudiante

• Historial completo de atenciones por tipo, plan y categoría
• Estado de cada atención: pendiente, realizada, cancelada
• Atenciones por tipo: vista agrupada para entender el patrón de acompañamiento
• Registro de nuevas atenciones directamente desde el perfil

Notas académicas

• Historial de calificaciones por período y asignatura
• Seguimiento de cortes parciales (snapshots) y nota final
• Identificación visual de calificaciones bajo el umbral definido por la institución

Comentarios

• Notas del equipo de acompañamiento sobre el estudiante
• Comentarios públicos (visibles para todo el equipo) y privados
• Registro de autor y fecha

Cambio de situación académica

• Actualización del estado de matrícula del estudiante directamente desde Stella (sujeto a permisos)

Reportería e Impacto

Stella permite medir si las intervenciones del equipo están funcionando, cerrar el ciclo de gestión y corregir el rumbo de las estrategias en tiempo real.

Reportes disponibles

• Listado de estudiantes con sus indicadores de riesgo, alertas activas y estado de atenciones
• Reporte de alertas por tipo, estado y responsable
• Reporte de atenciones por tipo, plan, acción y responsable
• Reporte de atenciones realizadas vs. comprometidas
• Reporte de deserción histórica por agrupaciones configurables (sede, escuela, carrera, nivel)

Tablero de control

• Estadísticas de número de acciones, distribución por tipo y progreso del período
• Evaluación del impacto de las estrategias sobre los indicadores institucionales clave

Todos los reportes son descargables y pueden alimentar los tableros del área de analytics institucional a través de la Data Platform.

Integración con la Foris Suite

Stella se integra con los productos de Foris para conectar la gestión de retención con la operación académica y financiera de la institución.

Tecnología

• 100% cloud native: infraestructura diseñada para aprovechar al máximo las capacidades de la computación cloud, con alta disponibilidad
• AWS Partnership desde 2017: arquitectos especializados en cloud AWS con amplia trayectoria en el sector educativo
• SaaS gestionado por Foris: servicio administrado y soportado por Foris, sin carga operativa para el equipo de TI de la institución
• API integrada: motores de IA integrados con el ecosistema académico a través de API, permitiendo conectar Stella con cualquier sistema institucional

Usuarios del Portal