Convocatoria a proyectos: Lab #InnovaHub: Submission #20

Nombre: Héctor
Apellido: Revelo Herrera
Género: Masculino
Ciudad: Sangolqui
Correo electrónico: hmrevelo@espe.edu.ec
Teléfono de contacto: 0997446739
Institución / Organización: ESPE Universidad de las Fuerzas Armadas
Facultad / Unidad / Departamento / Carrera: Ciencias de la Computación / Carrera Ingeniería en Tecnologías de la Información
Ocupación: Docente
Cuéntanos de tus habilidades:
Diseño o gestión de proyectos, análisis de procesos educativos , protección de datos, procesos de e-participación, análisis de datos, planificación y visión estratégica


¿Participaste anteriormente en un laboratorio ciudadano?: Red Infodesarrollo.ec
Datos del Proyecto
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Temática en la que se enmarca tu proyecto: Innovación educativa, Datos Abiertos y Ciencia Abierta
Título del proyecto: Modelo de alertas tempranas de pérdida de nivel, abandono y deserción en educación superior usando Machine Learning  y Big Data
Palabras clave: Rendimiento académico, deserción, rendimiento, inteligencia artificial, framework
Resumen de tu propuesta:
Se propone un modelo de Big Data y uso de Inteligencia Artificial que permita anticipar la deserción y pérdida estudiantil, diseñar un modelo de análisis de datos con variables sociales, económicas y académicas que influyen en la pérdida y deserción estudiantil.  
Los resultados del examen de ingreso a la educación superior realizado por el Ministerio de Educación del Ecuador en el periodo 2018-2029 a 514,852 bachilleres dio como resultado en el Dominio Matemático un “Nivel de Logro” de 1.26 sobre 3, que representa un conocimiento elemental. Los bachilleres que terminan la instrucción secundaria (bachillerato) y que ingresan a la universidad se identifica que tienen problemas de aprendizaje y que incide en su deserción por:  deficiencia en el área de ciencias exactas, falta de hábitos de estudio, falta de adaptación y transición del colegio a la universidad, problemas económicos, problemas de conectividad y acceso a recursos tecnológicos.

Problemática que atiende:
El problema que abordaremos es el abandono y de bajo rendimiento en los primeros niveles de la Carrera de Ingeniería en Tecnologías de la Información, fenómenos que los tenemos desde antes del confinamiento obligado por la emergencia Covid 19, considerando que este confinamiento localizado no es el único que se ha dado y se podría dar en cualquier otro momento sea por un evento natural o social.

Los bajos resultados en la aplicación de las pruebas ser bachiller y de ingreso a la educación superior, influyen en el rendimiento académico en los estudiantes de los primeros niveles de carrera, en donde la tasa de repetición es del 34%, la tasa de retiros y abandono del 33,88%. 

Otros factores que los docentes mencionan en sus informes de fin de semestre es la baja o lenta adaptación a las exigencias de la actividad académica por parte de los estudiantes, también se menciona que los estudiantes no muestran la motivación necesaria para realizar sus actividades dentro o fuera de clases, existen estudiantes que obtienen buen desempeño académico en actividades grupales, mientras que en evaluaciones individuales no obtienen estos mismos niveles de desempeño. 


Motivación:
Los resultados de perdida o deserción,  se analiza luego que los estudiantes han abandonado sus estudios, en algunos de estos casos con una alerta temprana y con un plan de intervención, se pudo evitar el abandono de los estudios y de los sueños de jóvenes especialmente aquellos en familias vulnerables.}

Plan de actividades durante el laboratorio:
• Diseño del sistema sensorial del entorno de enseñanza y aprendizaje 
	○ Diseñar el modelo de datos y definir las categoría de variables
	○ Identificar variables del modelo
	○ Identificar fuentes de información
	○ Recolección de información
	○ Análisis de información


Resultados esperados del laboratorio:
Diseño del borrador del Modelo Datos como insumo a un Sistema de alertas tempranas de pérdida de nivel, abandono y deserción en educación superior usando Machine Learning  y Big Data

Visión a futuro:
Ser aprobado como proyecto de investigación y desarrollo tecnológico en la Universidad
Crear un grupo de investigación interdisciplinario sobre el tema


Perfil de Colaboradores: Sociólogo, Tecnologías de la Información y comunicación, Desarrollador/a de software, Educación
Detalle cuáles son las habilidades específicas que necesitas de tus colaboradores.:
Gestores de bases de datos, científicos de datos, analistas de sistemas, sociología, modelos educativos, inteligencia artificial, desarrollo de sistemas


Acepto en totalidad los términos de las bases de la convocatoria: Sí
Política de datos: Sí
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Selecionado: Sí