Repitencia en el primer año de secundarias públicas de la Ciudad de Buenos Aires – Un análisis de Machine Learning
El abandono escolar en el nivel secundario es un desafío estructural del sistema educativo argentino, con solo el 73% de los estudiantes logrando completar este nivel. La repitencia se ha identificado como un factor crítico asociado a la deserción, por lo que su detección temprana puede contribuir a...
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| Formato: | Tesis de maestría |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
Universidad Torcuato Di Tella
2025
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| Acceso en línea: | https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13743 |
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I57-R163-20.500.13098-137432025-10-29T20:35:41Z Repitencia en el primer año de secundarias públicas de la Ciudad de Buenos Aires – Un análisis de Machine Learning Mayorca, Guillermina Deserción escolar Análisis de datos Repetición Predicción tecnológica Predicción tecnológica Dropping out Data Analysis Grade repetition Forecasting Forecasting El abandono escolar en el nivel secundario es un desafío estructural del sistema educativo argentino, con solo el 73% de los estudiantes logrando completar este nivel. La repitencia se ha identificado como un factor crítico asociado a la deserción, por lo que su detección temprana puede contribuir a mejorar las trayectorias educativas. Este estudio propone el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para predecir la repitencia en el primer año del nivel secundario, utilizando datos académicos, conductuales y contextuales de los estudiantes. Enparticular, se evalúa el impacto del Informe Puente Primario Secundario (PPS) en la predicción de trayectorias escolares. Los resultados indican que el modelo logra identificar patrones asociados a la repitencia con precisión, incluso en ausencia de variables socioeconómicas detalladas. Se destacan dos aplicaciones principales: la planificación pedagógica al inicio del ciclo lectivo y la intervención temprana a lo largo del año escolar. Asimismo, se identifican oportunidades de mejora mediante la incorporación de más cohortes y la estandarización de datos provenientes de instituciones privadas. Este estudio demuestra el potencial del uso de datos educativos y modelos predictivos en la toma de decisiones escolares. Futuras investigaciones podrían optimizar los modelos mediante nuevas variables y metodologías, así como evaluar el impacto real de su implementación en la dinámica escolar. Mayorca, G. (2025) “Repitencia en el primer año de secundarias públicas de la Ciudad de Buenos Aires – Un análisis de Machine Learning”. [Tesis de maestría. Universidad Torcuato Di Tella]. Repositorio Digital Universidad Torcuato Di Tella https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13743 Universidad Torcuato Di Tella 2025-10-22T20:39:51Z 2025 info:eu-repo/semantics/masterThesis https://repositorio.utdt.edu/handle/20.500.13098/13743 spa Tesis y Trabajos Finales de la Universidad Torcuato Di Tella Argentina info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.es 77 p. application/pdf application/pdf |
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El abandono escolar en el nivel secundario es un desafío estructural del sistema educativo argentino, con solo el 73% de los estudiantes logrando completar este nivel. La repitencia se ha identificado como un factor crítico asociado a la deserción, por lo que su detección temprana puede contribuir a mejorar las trayectorias educativas. Este estudio propone el desarrollo de un modelo de aprendizaje automático para predecir la repitencia en el primer año del nivel secundario, utilizando datos académicos, conductuales y contextuales de los estudiantes. Enparticular, se evalúa el impacto del Informe Puente Primario Secundario (PPS) en la predicción de trayectorias escolares. Los resultados indican que el modelo logra identificar patrones asociados a la repitencia con precisión, incluso en ausencia de variables socioeconómicas detalladas. Se destacan dos aplicaciones principales: la planificación pedagógica al inicio del ciclo lectivo y la intervención temprana a lo largo del año escolar. Asimismo, se identifican oportunidades de mejora mediante la incorporación de más cohortes y la estandarización de datos provenientes de instituciones privadas. Este estudio demuestra el potencial del uso de datos educativos y modelos predictivos en la toma de decisiones escolares. Futuras investigaciones podrían optimizar los modelos mediante nuevas variables y metodologías, así como evaluar el impacto real de su implementación en la dinámica escolar. |
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