La psicología predictiva, la podríamos definir como una nueva rama de la psicología que se centra en la utilización de datos y técnicas estadísticas para predecir resultados futuros, que logra combinar procesos psicométricos, con las nuevas tecnologías de inteligencia artificial y machine learning, para poder obtener proyecciones confiables sobre habilidades, potencial y desempeño futuro de una persona, en diversos ámbitos de su vida.

Según el experto Isaías Sharon, PhD en educación y nuevas tecnologías y CEO de HPI International indica que este concepto tiene relación con “la capacidad de predecir el comportamiento, las habilidades y el potencial que tiene una persona para sus objetivos de aprendizaje y desarrollo”. En el contexto de la educación superior, se refiere a la aplicación de estas técnicas para predecir el rendimiento académico de los estudiantes, la retención de los estudiantes y la finalización de sus estudios.

La psicología predictiva en la educación superior puede ser utilizada por las instituciones educativas para identificar a los estudiantes que pueden tener dificultades académicas o para identificar a los estudiantes que tienen un mayor riesgo de abandonar sus estudios. A través de la recopilación y análisis de datos de diferentes fuentes, como las calificaciones previas de los estudiantes, sus perfiles demográficos, y sus interacciones con el entorno educativo, se pueden desarrollar modelos predictivos que ayuden a las instituciones a tomar decisiones informadas sobre cómo apoyar a sus estudiantes.

Además, la psicología predictiva también puede ser utilizada por los propios estudiantes para evaluar su propio rendimiento académico y para identificar las áreas en las que necesitan mejorar. Al analizar su historial académico y los patrones de estudio, los estudiantes pueden utilizar los resultados predictivos para identificar las áreas en las que necesitan dedicar más tiempo y esfuerzo.

En general, la psicología predictiva en la educación superior puede ser una herramienta valiosa para mejorar la calidad de la educación y para ayudar a los estudiantes a alcanzar sus metas académicas. Al utilizar técnicas estadísticas y análisis de datos para predecir el rendimiento académico y la retención de los estudiantes, las instituciones educativas y los propios estudiantes pueden tomar decisiones informadas y adaptar sus enfoques de estudio para mejorar los resultados.