Avise : Alertas para la Vigilancia del Sistema Educativo. Machine Learning y Minería de Grafos para el monitoreo costo-efectivo de redes sociales

• Autores: Perú. Ministerio de Educación. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégica, Candela Rojas, Erik Carl, Aquino Baldeon, Severo Alfredo
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Ministerio de Educación
• Repositorio: MINEDU-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.minedu.gob.pe:20.500.12799/9809
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12799/9809
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine Learning; Redes sociales; Inteligencia artificial; Organismo educacional gubernamental; Sistema educativo; Perú; http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01

La OSEE desarrolló la innovación «Alertas para la vigilancia del sistema educativo» (Avise). Esta innovación hace uso de técnicas de Machine Learning y Minería de Grafos para analizar la información generada en las redes sociales con el objetivo de brindar información oportuna a las autoridades educativas para que puedan responder, de forma más efectiva, las problemáticas y necesidades de la ciudadanía. La información oportuna que brinda Avise facilita la identificación de los temas más significativos dentro del ámbito educativo, los cuales están siendo debatidos en las redes sociales. Además, permite la identificación de usuarios que desempeñan un papel clave en la promoción e influencia sobre otros usuarios en temas relacionados con la educación en el Perú. En última instancia, Avise posibilita la evaluación del sentimiento expresado en los comentarios compartidos por los usuarios que expresan sus opiniones sobre temas educativos. El presente documento busca proporcionar una breve descripción de las técnicas analíticas que fueron empleadas en la creación de Avise, así como el proceso de descubrimiento de información valiosa y la generación de recomendaciones a partir de un caso de uso práctico.