BigML

En este vídeo se explica, a grandes rasgos, el proceso de generación de las predicciones, tomando el modelo creado con las calificaciones y las notas medias de la primera y segunda evaluación, y el número de materias pendientes de las tres evaluaciones, del alumnado de primero de ESO, desde el curso 2010/2011. 

Después de crear un repositorio con los ficheros que contenían todas las calificaciones desde el curso 2010/2011, y una vez que se eliminaron y desordenaron los datos personales de los mismos, se compuso un fichero csv que contenía las calificaciones de todas las materias de la primera y segunda evaluación, las medias de las mismas y el número de materias no superadas, del alumnado de primero de ESO.

Una vez hemos comprobado el modelo, generaremos la predicción. Para ello necesitaremos subir el fichero con las calificaciones, las notas medias y el número de suspensos de la primera y segunda evaluación. El programa generará un dataset con la predicción del campo elegido, en este caso el número de materias pendientes previstas para la tercera evaluación. Podremos descargar un fichero csv con el dato previsto de cada alumno/a, que figura en la última columna del fichero.

Ahora, con los datos de la previsión, podemos crear el sistema de alertas que creamos oportuno, pudiendo automatizar la selección del alumnado y las acciones a realizar. Este proceso no finaliza aquí, sino que es el punto de partida, pues debe haber una supervisión por el profesorado y por tutores/as, que comprueban sobre todo los posibles falsos negativos, es decir, el alumnado que el sistema cataloga como que no va a suspender ninguna, pero que la experiencia del profesorado detecta como predicción errónea.