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dc.publisher.countryPEes_PE
dc.contributor.authorPerú. Ministerio de Educación. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégicaes_PE
dc.contributor.authorCandela Rojas, Erik Carles_PE
dc.contributor.authorCenteno Guzmán, Cristian Dominicoes_PE
dc.contributor.authorAquino Baldeón, Severo Alfredoes_PE
dc.date.accessioned2025-01-15T20:48:30Zes_PE
dc.date.available2025-01-15T20:48:30Zes_PE
dc.date.issued2024-10es_PE
dc.identifier.isbn978-9972-246-90-6es_PE
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12799/10990es_PE
dc.description.abstractEl 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».es_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherMinisterio de Educaciónes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/es_PE
dc.subjectSistema Alerta Escuelaes_PE
dc.subjectSistema de información educativaes_PE
dc.subjectDeserción escolares_PE
dc.subjectMachine Learninges_PE
dc.subjectEducación básicaes_PE
dc.subjectGestión educativaes_PE
dc.subjectPerúes_PE
dc.titleAlerta Escuela : metodología para el cálculo del riesgo de deserción interanual en el Perú con Machine Learninges_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/technicalDocumentationes_PE
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01es_PE


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