Signaleert uitval 7 dagen vooruit

Onderzoek wijst uit dat al in de eerste weken van het studiejaar duidelijk is welke studenten het meeste risico lopen om uit te vallen. Maar geen enkel gangbaar MBO-systeem heeft dit geautomatiseerd ingebouwd als dagelijks werkgereedschap voor de coach.

Dit is geen experimenteel AI-project. Het is operationeel werkgereedschap, ingebakken in de coach-werkruimte.

• Risicoscore per student op basis van combinatie van factoren: inactiviteit, contactfrequentie, examenresultaten, check-in sentiment, BPV-voortgang
• Stijgende risico's worden 7 dagen vooruit gesignaleerd
• Verwachting komende 14 dagen wordt berekend en getoond
• Coach-cockpit toont per student de 'rode draad' in begeleidingsnotities via AI-samenvatting
• AI suggereert vandaag te bespreken onderwerpen op basis van patroonherkenning in eerdere gesprekken