Reducer frafald
Datadrevet prædiktering til efterskoler
Spot elever i risiko for frafald tidligt
Beregn for din efterskole
Mere tid til at drive efterskole
Identificér elever i højrisiko Få tidlig indsigt i hvilke elever der er i høj risiko for at droppe ud, så I kan være endnu tidligere ude
Løbende opdateringer Modtag løbende præcise prædikteringer baseret på de nyeste data og justér skolens indsats løbende
Intuitivt dashboard
Følg frafaldet på jeres efterskole med datadrevne visualiseringer – år for år, måned for måned
Præcise forudsigelser
Vores modeller, der er baseret på machine learning, forbedres løbende med mere data og sikrer mere præcise prædiktioner år for år
1) Dataindsamling - Størstedelen af data har I allerede. Resten indsamles via et kort spørgeskema i 1. og 5. skoleuge. Spørgeskemaet tager kun 2–3 minutter at udfylde. Vi prioriterer, at dataindsamlingen er enkel og overskuelig for jer.
2) Prædiktioner og tendenser - Sandsynlighederne for frafald opdateres hver måned og præsenteres på en nem og overskuelig måde. I kan til enhver tid tilgå opdateringerne online, når det passer jer.
3) Pædagogiske interventioner - Data giver jer mulighed for at planlægge og prioritere målrettede indsatser på bofællesskabsniveau, kønsniveau eller på skolen som helhed. Effekten kan herefter følges løbende.
4) Trivlytics-dag - Trivlytics inviterer samarbejdsefterskoler til en eftermiddag og aften med workshop, erfaringsudveksling og ny forskning. Arrangementet finder sted en dag i uge 19, 2026.
5) Datasikkerhed - Vi overholder GDPR, beskytter elevdata og sikrer, at skolens fraværsstatistik holdes fortrolig i samarbejdet med Trivlytics.
MISSIONEN
Vi ønsker at støtte efterskoler i at navigere i en tid, hvor fastholdelse af elever er blevet mere udfordrende. Vi hjælper den enkelte efterskole med at identificere elever med risiko for frafald, så pædagogiske indsatser kan igangsættes hurtigere. Vores mål er at bidrage til, at så mange efterskoler som muligt kan lykkes med deres arbejde, og at den gennemsnitlige frafaldsprocent på landsplan kommer under 10%
Pris
995 kroner pr. måned (ekskl. moms)
-
Månedlige prædiktioner
-
Oversigt over frafaldstendenser
-
Fremhævning af elever i højrisiko
-
Track effekten af jeres indsatser
-
Adgang til Trivlytics-dag
Trivium
Machine Learning
Vi bruger flere typer Machine Learning-modeller
Blandt andet logistisk regression, Support Vector Machines, Random Forest og gradient boosting. Modellerne analyserer både mønstre i elevernes adfærd, som weekenddeltagelse over tid, og svar fra korte spørgeskemaer om trivsel og sociale relationer.
De forskellige modeller kan kombineres i en samlet stacked model, som udnytter styrkerne fra hver enkelt model og giver endnu mere præcise og pålidelige forudsigelser. Det giver skolen mulighed for tidligt at sætte ind med målrettet støtte.
Trivlytics behandler data sikkert og i overensstemmelse med GDPR. Efterskolen er dataansvarlig og indsamler oplysninger, mens Trivlytics fungerer som databehandler. Vi indgår en Data Processing Agreement (DPA), der sikrer korrekt håndtering, beskyttelse og sletning af data. Alle oplysninger behandles fortroligt, og vi følger strenge sikkerhedsforanstaltninger for at beskytte elevernes privatliv.
Ideen bag Trivlytics
Kristian Houbak Kjær
Som tidligere efterskoleelev og efterskolelærer har jeg et stærkt tilhørsforhold til denne unikke skoleform. I øjeblikket studerer jeg økonomi på Aarhus Universitet og forventer at færdiggøre min bacheloruddannelse i sommeren 2025.
Mit bachelorprojekt, der omhandler prædiktering og økonometrisk analyse af frafald på efterskoler, blev startskuddet til Trivlytics. En stor tak skal lyde til de seks efterskoler, der valgte at deltage i projektet.
Jeg blev efterskolelærer for at give noget tilbage af det, jeg selv nød godt af som elev. Nu er det igen tid til at give tilbage – denne gang gennem data og indsigt, der kan hjælpe efterskoler med at støtte deres elever bedst muligt.