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dc.publisher.countryPEes
dc.contributor.authorPerú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégicaes
dc.contributor.authorCandela Rojas, Erik Carles
dc.contributor.authorCenteno Guzmán, Cristian Doménicoes
dc.date.accessioned2022-12-07T22:24:03Zes
dc.date.available2022-12-07T22:24:03Zes
dc.date.issued2022-12es
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12799/8668es
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
dc.formatapplication/pdfes
dc.language.isospaes
dc.publisherMinisterio de Educaciónes
dc.relation.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12799/10990es
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/es
dc.subjectSistema Alerta Escuelaes
dc.subjectMinería de datoses
dc.subjectMachine Learninges
dc.subjectInterrupción de estudioses
dc.subjectAnálisis de datoses
dc.subjectPerúes
dc.titleAlerta Escuela : Machine Learning para el cálculo del riesgo de interrupción de estudios en el Perúes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/technicalDocumentationes
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01es


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