volver al observatorio
Modelo de predicción de desvinculación educativa en enseñanza media básica
Descripción del servicio
El sistema educativo uruguayo presenta importantes desafíos para lograr trayectorias continuas, completas y exitosas de los jóvenes. A pesar de haber alcanzado la cobertura universal en educación primaria, un importante porcentaje de estudiantes uruguayos repite cursos en los primeros grados. Estas altas tasas de repetición generan rezago escolar, y al llegar al 6º grado un alto porcentaje de estudiantes presenta sobre-edad.
Problemática que resuelve
Objetivo: se busca proteger las trayectorias educativas de los estudiantes de enseñanza media en Uruguay.
Tipo de aplicación de IA utilizada
Predicción
Principales resultados a junio 30 de 2021
Se han desarrollado 2 modelos anuales:
- Uno para enseñanza secundaria
- Otro para UTU (Universidad del Trabajo del Uruguay). Predice alumno aprobado / posible problema de desvinculación.
Tres principales cuellos de botella que enfrentó durante la implementación
No hubo aspectos destacables en clave de 'cuellos de botella'
Lecciones aprendidas
Aspectos a destacar:
- Importancia de tener acceso a la información completa de calidad.
- Definir y cumplir con la calidad de los entregables durante el proyecto.
- Contar con el compromiso del organismo para la ejecución del proyecto.
País de origen
Alcance geográfico de las operaciones
Uruguay
Website
https://www.anep.edu.uy/Tipo de ejecutor
GobiernoSector/industria
Objetivo(s) de Desarrollo Sostenible a los cuales su solución de IA aporta
4 (educación de calidad)
La aplicación de IA fue desarrollada internamente o por un tercero
Empresa externa
Nombre de la entidad implementadora
Administración Nacional de Educación Püblica
Actores involucrados
Administración Nacional de Educación Pública - Universidad de la República - Agencia para el Gobierno Electrónico y la Sociedad de la Información y del Conocimiento - fAIr LAC – BID
Porcentaje del equipo desarrollador que son mujeres
25%
Año en que empezaron a usar la IA
Este proyecto comenzó en el segundo semestre del año 2019Te puede interesar
En los últimos años, el uso de sistemas biométricos se ha expandido de manera significativa en los escenarios más variados en todo el mundo.
Cada vez más, actores públicos y privados se plantean cómo escalar su impacto a través del uso de la tecnología.
El presente documento presenta un estudio de caso de un proyecto piloto en el estado de Jalisco que utilizó inteligencia artificial (IA) para el tamizaje de la Retinopatía Diabética.