En ese sentido, presentamos el fundamento de cada ámbito:

1. Detecta alumnos con riesgo de deserción: Los sistemas de alerta temprana permiten la identificación automatizada de los estudiantes con mayor riesgo de fracaso o retiro. Conociendo esta información, los profesores de una organización educativa pueden recibir un correo para que estén al tanto del problema y puedan actuar antes.

2. Recomienda cursos a los alumnos: Si se tiene definido un modelo de competencias a desarrollar o línea de carrera dentro de una plataforma de eLearning, es posible, utilizando learning analytics, recomendar a los estudiantes qué cursos o módulos deben estudiar a continuación.

3. Aprendizaje personalizado: Los sistemas de aprendizaje adaptativo tiene cada vez más impacto en la educación, ya que se personaliza el material a los estudiantes para que mejoren la interacción.

4. Apoya al alumno: Esto quiere decir que, si un estudiante tiene problemas con un tema en particular, puede programar y enviar materiales adicionales automáticamente antes de pasar al siguiente tema.