Se trata de una metodología basada en "machine learning" que permite anticipar qué alumnos se encuentran en situación de riesgo. Se accede a ella a través de Aplicaciones > Modelos predictivos:

En la esquina superior derecha aparecerá el botón Crear modelo, a partir del cual y a través de 6 pasos te solicitarán el nombre, descripción, fuente de datos y algoritmo (red neuronal o regresión lineal).

La fuente de datos ha de incluir las siguientes columnas:

• Paso 1: datos básicos del modelo (nombre, origen de datos..).
• Paso 2: Identificadores del caso: p.ej. un campo ID que identifique el alumno, como Student ID, DNI o el correo electrónico.
• Paso 3: Resultado de la predicción: p.ej. si el alumno aprobará o suspenderá el curso. Debe tener un valor 0 o 1.
• Paso 4: Métricas que deseas contemplar para predecir el resultado: por ejemplo tiempo de conexión, nº de conexiones, acceso a los foros, tareas realizadas, posts publicados, notas, etc.
• Paso 5: Selección de una columna con ceros y unos, donde un 0 indica que esa fila contiene datos históricos para entrenar el modelo y un 1 implica que esa fila será objeto de predicción. También se puede utilizar el valor -1 si se desea ignorar los valores de esa fila.

Una vez creado el modelo, si haces clic sobre él podrás visualizar sus parámetros, entrenarlo y comprobar su validez haciendo clic sobre el mismo. 

A efectos de la validez de las predicciones, son especialmente relevantes la Precisión y la Especificidad, que deberían ser como mínimo iguales a 0,8. Y en la gráfica, cuanto más alejada esté la curva azul de la línea discontinua de color rojo, más fiable será la predicción.