- INSTRUMENTO Fondo Sectorial de Investigación a Partir de Datos
- BENEFICIARIO Natalia Andrea da Silva Cousillas : Facultad de Ciencias Económicas y de Administración
- DEPARTAMENTO Montevideo
- SUBSIDIO UYU 580000
- FECHA DE INICIO 01.12.2018
- DURACIÓN 22 meses
- AÑO CONVOCATORIA 2017
- CÓDIGO FSDA_1_2017_1_142306
- FASE CERRADO
- ESTADO Terminado
El objetivo del proyecto es desarrollar herramientas estadísticas que permitan evaluar y monitorear el uso de la plataforma CREA2. En cuanto a la evaluación de la plataforma, el objetivo específico es analizar la capacidad predictiva de la información generada en CREA2 respecto de los resultados de la prueba adaptativa del programa ?Ceibal en inglés?. Métodos de aprendizaje automático serán utilizados para cumplir con este objetivo. En segundo lugar, se busca desarrollar indicadores para monitorear el uso de la plataforma a distintos niveles de análisis (clase, grado, escuela, departamento, etc) y a distintas ventanas temporales. Estos indicadores y resúmenes de información estarán implementados para diferentes actores, en particular está enfocado para el equipo de Ceibal en inglés, y en especial para los mentores que visitan las escuelas. La solución propuesta busca generar en tiempo real, de forma sencilla y sistematizada la información a través de un reporte dinámico en los distintos niveles de análisis. Las herramientas serán generadas con el software libre R combinando shiny y Rmarkdown para cumplir con este objetivo. Para diseñar las herramientas descritas arriba, se utilizarán los datos de uso de la plataforma CREA2 generadas durante el año 2015/2016 y los resultados de la prueba adaptativa de Ceibal en Inglés para el mismo momento. En ambos casos, es posible utilizar una muestra anonimizada de los datos seleccionada en coordinación con CEIBAL. Este proyecto será un antecedente para extrapolar dicha metodología a otras disciplinas, así como formar parte de la plataforma de analíticas del Plan Ceibal. Adicionalmente tiene como finalidad contribuir en la mejora de la calidad de la enseñanza a través de sistema de alerta temprana que permita predecir alumnos que estén en riesgo de rezago académico generando valor agregado a los datos.