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dc.publisher.countryPEes_ES
dc.contributor.authorPerú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégicaes_ES
dc.contributor.authorCandela Rojas, Erik Carles_ES
dc.contributor.authorCenteno Guzmán, Cristian Doménicoes_ES
dc.date.accessioned2022-12-07T22:24:03Z
dc.date.available2022-12-07T22:24:03Z
dc.date.issued2022-12
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12799/8668
dc.description.abstractEl presente informe describe la metodología utilizada para desarrollar un modelo basado en técnicas de Machine Learning (ML) que calcula el riesgo de interrupción de estudios 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»es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherMinisterio de Educaciónes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es_ES
dc.subjectSistema Alerta Escuelaes_ES
dc.subjectMinería de datoses_ES
dc.subjectMachine Learninges_ES
dc.subjectInterrupción de estudioses_ES
dc.subjectAnálisis de datoses_ES
dc.subjectPerúes_ES
dc.titleAlerta Escuela : Machine Learning para el cálculo del riesgo de interrupción de estudios en el Perúes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/technicalDocumentationes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01es_ES


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