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Modelo de alertas tempranas de pérdida de nivel, abandono y deserción en educación superior usando Machine Learning y Big Data

Diseño de un Framework de Inteligencia Artificial (IA) para la educación; Modelo de alertas tempranas de pérdida de nivel, abandono y deserción en educación superior usando Machine Learning y Big Data Se propone un modelo de Big Data y uso de Inteligencia Artificial que permita anticipar la deserción y pérdida estudiantil, diseñar un modelo de análisis de datos con variables sociales, económicas y académicas que influyen en la pérdida y deserción estudiantil.
Descripción

Los resultados del examen de ingreso a la educación superior realizado por el Ministerio de Educación del Ecuador en el periodo 2018-2029 a 514,852 bachilleres dio como resultado en el Dominio Matemático un “Nivel de Logro” de 1.26 sobre 3, que representa un conocimiento elemental. Los bachilleres que terminan la instrucción secundaria (bachillerato) y que ingresan a la universidad se identifica que tienen problemas de aprendizaje y que incide en su deserción por:  deficiencia en el área de ciencias exactas, falta de hábitos de estudio, falta de adaptación y transición del colegio a la universidad, problemas económicos, problemas de conectividad y acceso a recursos tecnológicos.

Los bajos resultados en la aplicación de las pruebas ser bachiller y de ingreso a la educación superior, influyen en el rendimiento académico en los estudiantes de los primeros niveles de carrera, en donde la tasa de repetición es del 34%, la tasa de retiros y abandono del 33,88%.

Otros factores que los docentes mencionan en sus informes de fin de semestre es la baja o lenta adaptación a las exigencias de la actividad académica por parte de los estudiantes, también se menciona que los estudiantes no muestran la motivación necesaria para realizar sus actividades dentro o fuera de clases, existen estudiantes que obtienen buen desempeño académico en actividades grupales, mientras que en evaluaciones individuales no obtienen estos mismos niveles de desempeño.

• Diseño del sistema sensorial del entorno de enseñanza y aprendizaje
○ Diseñar el modelo de datos y definir las categoría de variables
○ Identificar variables del modelo
○ Identificar fuentes de información
○ Recolección de información
○ Análisis de información

• Diseño del Modelo de alertas tempranas de pérdida de nivel, abandono y deserción en educación superior usando Machine Learning y Big Data

A qué necesidades responde
El problema que abordaremos es el abandono y de bajo rendimiento en los primeros niveles de la Carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información, fenómenos que los tenemos desde antes del confinamiento obligado por la emergencia Covid 19
Necesidades
Materiales
Herramientas

Colaboradores/as del proyecto

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