Sistema de gestión de educación domiciliaria y estimación académica con técnicas de machine learning para colegio secundario.

Abstract

La Educación Domiciliaria y Hospitalaria en el Colegio Nacional de Monserrat tiene una serie de desafíos para procurar la promoción de los estudiantes bajo esta modalidad y garantizar su inclusión en el sistema educativo. La institución no posee lineamientos predeterminados para este tipo de cursado por lo que estos deben ajustarse a las particularidades y necesidades de cada estudiante. Esta tarea comprende la labor conjunta de una diversidad de actores institucionales: vicedirección, regencia, cuerpo docente, preceptorías, consultorio médico, gabinete psicopedagógico, coordinación del programa y estudiantes. La multiplicidad de áreas involucradas requiere que la información esté organizada y disponible para llevar a cabo una planificación pedagógica adecuada. En este sentido, fue desarrollado un producto de software para gestionar de manera integral la Educación Domiciliaria y Hospitalaria. Se implementó una plataforma web orientada a centralizar los procesos educativos y administrar la información relevante para los actores implicados. Asimismo, por medio de la construcción de un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático, se desarrolló una funcionalidad que realiza inferencias sobre el rendimiento académico de los estudiantes. Esto permitió identificar aquellas materias que requieren focalizar los esfuerzos pedagógicos de programación de contenidos.

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