El proyecto de construcción de algoritmos predictivos de deserción y fracaso escolar tiene como objetivo la modelación de algoritmos que predicen el riesgo de deserción y reprobación escolar para el nivel de secundaria.
Reducir abandono escolar y tasas de repitencia.
Estudiantes de 10-12 año (ensino medio) de Redes Estaduales Públicas
Acciones inorgánicas con escaso respaldo en información actualizada, para docentes, directores y niveles regionales de gestión.
Elaborar un sistema de alerta temprano para detectar abandono y reprobación – piloto con escuelas de secundaria de la Secretaria Estadual de Educação do Espírito Santo (Brasil), con apoyo del Instituto Unibanco.
Ley de protección de datos personales.
Convenios de uso de datos firmados: inicio de las tareas técnicas de desarrollo de algoritmos de predicción.
Introducción de algoritmos de predicción en los sistemas de información y gestión SEDUC-ES y relación con intervenciones para proteger trayectorias.
Importante elaborar ruta crítica para la elaboración y firma de acuerdos de confidencialidad y gestión de datos.
Adicionalmente, se recomienda sistematizar internamente la experiencia.
Educación
Brasil
Instituto Unibanco
Fuente y manejo de datos
fairlac@iadb.org
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.
En conjunto con la OECD publicamos el manual de ciencia de datos, el cual busca proveer recomendaciones técnicas a los equipos desarrolladores de sistemas de IA.