Imputación de los resultados de una encuesta a los establecimientos educacionales de Chile para priorizar intervenciones en convivencia escolar
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Rodríguez Valdés, Patricio
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
López Leiva, Verónica
Author
dc.contributor.author
Fuentes Elgueta, Mario Antonio
Associate professor
dc.contributor.other
Celis Guzmán, Sergio Andrés
Admission date
dc.date.accessioned
2022-03-14T21:43:54Z
Available date
dc.date.available
2022-03-14T21:43:54Z
Publication date
dc.date.issued
2021
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/184188
Abstract
dc.description.abstract
La convivencia escolar es un fenómeno multidimensional con grandes repercusiones en los estudiantes, las escuelas y la sociedad. La literatura experta destaca su importancia para obtener mejores niveles de rendimiento académico, menores índices de deserción escolar y el bienestar emocional de las comunidades educativas. También ha destacado su relevancia para la convivencia social, a través de la generación de una ciudadanía activa, crítica y participativa.
El Programa PACES-PUCV desarrolló un Sistema de Monitoreo de la Convivencia Escolar con el propósito de medir, analizar y gestionar la convivencia en las escuelas. Este sistema consta de una encuesta, emisión de reportes y asistencia técnica para los equipos de mejoramiento de la convivencia, recoge evidencia de experiencias internacionales, las adapta al contexto nacional y se sustenta en el modelo social-ecológico, que diagnostica holísticamente la convivencia escolar. Sin embargo, el Sistema de Monitoreo actualmente posee una cobertura limitada.
Es por ello que el objetivo principal del presente estudio es estimar el resultado de los establecimientos educacionales del país en la Encuesta PACES-PUCV, lo que permitirá seleccionar establecimientos educativos a priorizar en programas de mejoramiento de la convivencia escolar. Este objetivo se alcanzó mediante algoritmos de aprendizaje automático, que permitieron clasificar las escuelas del país según su tipo de convivencia.
Gracias a los algoritmos de machine learning y una muestra de escuelas PACES-PUCV (n=1346) se consiguió una clasificación binaria nacional de escuelas según su débil o buena convivencia escolar. El mejor modelo de clasificación obtuvo un accuracy del 78,51%, logrando una precisión del 66,1% y un recall del 81,25% para la clase débil convivencia, lo que muestra su capacidad para identificar y clasificar correctamente ambas categorías de escuela, y disminuir a la vez los falsos negativos .
Lo anterior permite concluir que es posible imputar el resultado la Encuesta PACES-PUCV. Dado que esta clasificación representa el riesgo de la escuela de presentar problemas de convivencia, los resultados permiten remediar una brecha información y focalizar los esfuerzos de la política pública en escuelas que requieren fortalecer la gestión de la convivencia. Por último, esta investigación abre nuevas áreas de indagación, como por ejemplo, realizar una clasificación multiclase que permita comprender de forma más detallada la convivencia a nivel nacional.
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Universidad de Chile
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