Detección de alumnos de riesgo y medición de la eficiencia de centros escolares mediante redes neuronales

Resumen

En este trabajo, de aproximación a la tesis doctoral que el autor está elaborando, se utilizan las redes neuronales para intentar solucionar empíricamente tres problemas habituales en el campo de la economía de la educación: Detección de alumnos con alto riesgo de fracaso escolar, evaluación de la eficiencia relativa de centros educativos y evaluación de la eficiencia relativa de diferentes planes de estudio. En una primera parte, se realiza una introducción a los modelos neuronales, con especial atención a los modelos con conexiones hacia delante (feed-forward) con algoritmo de aprendizaje de retropropagación supervisada (backpropagation), utilizados en el ejercicio empírico desarrollado. A continuación, se comentan los problemas planteados en este trabajo y se tratan de resolver mediante un modelo basado en las redes neuronales. Se han aplicado las redes neuronales para la resolución de los diferentes problemas expuestos en datos individuales de 7454 alumnos de enseñanzas medias de octubre de 1984 (1985) en 256 centros públicos y privados. Los datos incluyen estudiantes que cursan el programa de Reforma de las Enseñanzas Medias (grupo experimental), alumnos de BUP y FP en los mismos centros (grupo de control interno), y alumnos de estos programas en centros no experimentales (grupo de control externo). Finalmente y a modo de conclusión, se comentan los resultados obtenidos y su relevancia dentro del marco teórico de la economía de la educación.