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
Panorámica regional e instantáneas de doce países
Este documento fue diseñado como insumo de una hoja de ruta que permite crear un marco para el uso ético, responsable y seguro de la IA en Costa Rica.
Este documento presenta el Informe Final de la auditoría algorítmica del sistema Laura, llevada a cabo por Eticas Research and Consulting.