dc.publisher.country | PE | es_ES |
dc.contributor.author | Perú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégica | es_ES |
dc.contributor.author | Candela Rojas, Erik Carl | es_ES |
dc.contributor.author | Centeno Guzmán, Cristian Doménico | es_ES |
dc.date.accessioned | 2022-12-07T22:24:03Z | |
dc.date.available | 2022-12-07T22:24:03Z | |
dc.date.issued | 2022-12 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12799/8668 | |
dc.description.abstract | El 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.format | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Ministerio de Educación | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_ES |
dc.subject | Sistema Alerta Escuela | es_ES |
dc.subject | Minería de datos | es_ES |
dc.subject | Machine Learning | es_ES |
dc.subject | Interrupción de estudios | es_ES |
dc.subject | Análisis de datos | es_ES |
dc.subject | Perú | es_ES |
dc.title | Alerta Escuela : Machine Learning para el cálculo del riesgo de interrupción de estudios en el Perú | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/technicalDocumentation | es_ES |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01 | es_ES |