Alerta Escuela : metodología para el cálculo del riesgo de deserción interanual en el Perú con Machine Learning

Descripción del Articulo

El presente documento describe la metodología utilizada para desarrollar un modelo basado en técnicas de Machine Learning (ML) que calcula el riesgo de deserción interanual que tienen los estudiantes matriculados en Educación Básica Regular (EBR) para un determinado año en el Perú. Para el desarroll...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Perú. Ministerio de Educación. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégica, Candela Rojas, Erik Carl, Centeno Guzmán, Cristian Dominico, Aquino Baldeón, Severo Alfredo
Fecha de Publicación:2024
Institución:Ministerio de Educación
Repositorio:MINEDU-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.minedu.gob.pe:20.500.12799/10990
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12799/10990
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Sistema Alerta Escuela
Sistema de información educativa
Deserción escolar
Machine Learning
Educación básica
Gestión educativa
Perú
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01
Descripción
Sumario:El presente documento describe la metodología utilizada para desarrollar un modelo basado en técnicas de Machine Learning (ML) que calcula el riesgo de deserción interanual que tienen los estudiantes matriculados en Educación Básica Regular (EBR) para un determinado año en el Perú. Para el desarrollo del modelo se empleó principalmente datos administrativos del Ministerio de Educación, los cuales evidenciaron su gran potencial para el desarrollo del modelo ML. De este modo se desarrolló un modelo ML que logra resultados satisfactorios en cuanto a la precisión y sensibilidad para los niveles de inicial, primaria y secundaria de EBR. Finalmente, se detalla cómo estos resultados se integran en la gestión educativa, a través del sistema «Alerta Escuela».
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