Patrones en la Educación Intercultural Bilingüe en instituciones educativas peruanas utilizando machine learning
La Educación Bilingüe Intercultural (EBI) en Perú busca brindar instrucción cultural y lingüísticamente relevante para estudiantes indígenas; sin embargo, su implementación sigue enfrentando desafíos estructurales, lingüísticos y de recursos. Este estudio identificó patrones latentes en la implement...
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| Autores principales: | , |
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| Otros Autores: | |
| Formato: | Tesis de maestría |
| Lenguaje: | español |
| Publicado: |
Universidad Peruana Unión
2026
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| Materias: | |
| Acceso en línea: | Enlace permanente (DOI o Handle) |
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|---|---|
| author | Tarrillo Vásquez, Jenny Raquel Mamani Mamani, Lina Naida |
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| description | La Educación Bilingüe Intercultural (EBI) en Perú busca brindar instrucción cultural y lingüísticamente relevante para estudiantes indígenas; sin embargo, su implementación sigue enfrentando desafíos estructurales, lingüísticos y de recursos. Este estudio identificó patrones latentes en la implementación de la EBI mediante técnicas de aprendizaje automático y comparó el rendimiento predictivo de diferentes algoritmos de clasificación. Métodos: Se analizó un conjunto de datos que comprende 84,558 registros institucionales y 17 variables. Tras el preprocesamiento de datos, que incluyó imputación de valores faltantes, codificación categórica y reducción de dimensionalidad, se desarrollaron modelos de clasificación multiclase para predecir cinco escenarios de implementación de la EBI. Se evaluaron ocho algoritmos de machine learning bajo diferentes configuraciones de entrenamiento y prueba (80/20, 50/50, 25/75 y 10/90). El rendimiento del modelo se evaluó mediante precisión, exhaustividad, puntuación F1 ponderada y validación cruzada de cinco pliegues. Resultados: Los métodos basados en conjuntos superaron consistentemente a los clasificadores lineales y basados en distancia. El Gradient Boosting obtuvo el mejor rendimiento (precisión ≈ 0,77; puntuación F1 ponderada = 0,74), seguido de Random Forest y KNearest Neighbors. La validación cruzada confirmó la robustez del modelo, con precisiones medias que oscilaron entre 0,766 y 0,774 y bajas desviaciones estándar (< 0,007). Los hallazgos demuestran que los modelos de machine learning pueden capturar eficazmente relaciones complejas y no lineales en sistemas educativos caracterizados por la diversidad lingüística e institucional. El marco propuesto ofrece un enfoque escalable y reproducible para el desarrollo de políticas basadas en evidencia, apoyando estrategias basadas en datos para mejorar la equidad y la calidad en la educación bilingüe intercultural. |
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| spelling | Patrones en la Educación Intercultural Bilingüe en instituciones educativas peruanas utilizando machine learning Tarrillo Vásquez, Jenny Raquel Mamani Mamani, Lina Naida Soria Quijaite, Juan Jesus Educación interculturidad bilingüe Machine learning La Educación Bilingüe Intercultural (EBI) en Perú busca brindar instrucción cultural y lingüísticamente relevante para estudiantes indígenas; sin embargo, su implementación sigue enfrentando desafíos estructurales, lingüísticos y de recursos. Este estudio identificó patrones latentes en la implementación de la EBI mediante técnicas de aprendizaje automático y comparó el rendimiento predictivo de diferentes algoritmos de clasificación. Métodos: Se analizó un conjunto de datos que comprende 84,558 registros institucionales y 17 variables. Tras el preprocesamiento de datos, que incluyó imputación de valores faltantes, codificación categórica y reducción de dimensionalidad, se desarrollaron modelos de clasificación multiclase para predecir cinco escenarios de implementación de la EBI. Se evaluaron ocho algoritmos de machine learning bajo diferentes configuraciones de entrenamiento y prueba (80/20, 50/50, 25/75 y 10/90). El rendimiento del modelo se evaluó mediante precisión, exhaustividad, puntuación F1 ponderada y validación cruzada de cinco pliegues. Resultados: Los métodos basados en conjuntos superaron consistentemente a los clasificadores lineales y basados en distancia. El Gradient Boosting obtuvo el mejor rendimiento (precisión ≈ 0,77; puntuación F1 ponderada = 0,74), seguido de Random Forest y KNearest Neighbors. La validación cruzada confirmó la robustez del modelo, con precisiones medias que oscilaron entre 0,766 y 0,774 y bajas desviaciones estándar (< 0,007). Los hallazgos demuestran que los modelos de machine learning pueden capturar eficazmente relaciones complejas y no lineales en sistemas educativos caracterizados por la diversidad lingüística e institucional. El marco propuesto ofrece un enfoque escalable y reproducible para el desarrollo de políticas basadas en evidencia, apoyando estrategias basadas en datos para mejorar la equidad y la calidad en la educación bilingüe intercultural. 2026-06-25 2026-07-02T13:40:45Z 2028-06-25 info:eu-repo/date/embargoEnd/2028-06-25 info:eu-repo/semantics/masterThesis https://hdl.handle.net/20.500.12840/10316 spa info:eu-repo/semantics/embargoedAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ application/pdf Universidad Peruana Unión PE oai:repositorio.upeu.edu.pe:20.500.12840/10316 2026-11-10T17:45:09Z |
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