Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / La presente memoria de título desarrolla la predicción y descripción a nivel individual del potencial de exclusión educativa, también denominada deserción escolar, de les estudiantes de enseñanza básica y media del sistema escolar regular chileno, a través del prototipado de herramientas digitales. Con el fin de facilitar, mediante la detección temprana, y aportar entendimiento del fenómeno, a procesos de innovación pública para la prevención efectiva.
Como aporte a los antecedentes del fenómeno de la exclusión educativa escolar chilena, se evidencia que del orden del 50% de les estudiantes excluides del sistema escolar año a año, asisten hasta diciembre a clases, con asistencia mes a mes en promedio superior al 80% para la enseñanza básica, y en promedio superior al 80% general anual para la enseñanza media. Este nuevo antecedente cuantitativo del fenómeno plantea preguntas sobre la pertinencia del actual proceso de cierre anual escolar, y sobre el enfoque del actuar institucional para la prevención durante el año, y en vacaciones y cambios de ciclo.
Se utilizan 20 bases de datos de 4 instituciones distintas, disponibles transversalmente para cada estudiante. Para el aprendizaje de máquinas el conjunto de datos describe el caso de la exclusión educativa de la matrícula regular pública, municipal y particular subvencionada; de enseñanza básica, media científico humanista y técnico profesional. Para el aprendizaje supervisado el conjunto de entrenamiento (balanceado entre clases: excluides 50% y no excluides 50%) describe a cada estudiante en 2016-2017, y los conjuntos validación y test (balanceo natural de clases: 97%-3%) corresponden al 2017-2018. Para el aprendizaje no supervisado, se utilizan conjuntamente les excluides de ambos periodos.
Para predecir la exclusión educativa con un semestre de antelación (asistencia hasta julio) se obtiene recall 81.5% y precision 19.29% respecto a la clase excluida, y accuracy 89.215% del modelo general, para el conjunto de test con balanceo natural, con el meta-algoritmo XGBoost. También se proponen 9 perfiles de fenómeno de exclusión educativa, calculados con el modelo de agrupación Gaussian Mixture Model, y descritos cualitativamente en vínculo interdisciplinario con las ciencias sociales. Se utiliza la metodología CRISP-DM, y Python 3.6 para la programación. / Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (CONICYT – PIA – FB0816)
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UCHILE/oai:repositorio.uchile.cl:2250/172696 |
| Date | January 2018 |
| Creators | Ibáñez Irribarra, Diego Ernesto |
| Contributors | Pérez Vera, Víctor, Tobar Henríquez, Felipe, Rodríguez Valdés, Patricio, Vásquez Guardamagna, Hugo |
| Publisher | Universidad de Chile |
| Source Sets | Universidad de Chile |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | Tesis |
| Rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Chile, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ |
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