Además, el análisis de datos puede proporcionar información valiosa sobre la relación entre la asistencia y el desempeño académico. Por ejemplo, podemos explorar si existe una correlación entre el promedio de inasistencias de un/a estudiante y su promedio de calificaciones. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la correlación no implica causalidad, por lo que debemos ser cautelosos al interpretar estos hallazgos, es importante complementar este análisis con otros factores y considerar el contexto individual de cada estudiante para obtener una comprensión más completa de su situación.

Considero que estas estadísticas son útiles para diagnosticar que existe una problemática, pero no para establecer regularidades constantes que permitan hacer predicciones. Para ello, se requeriría incluir otros datos importantes según el contexto institucional y social del grupo. Además, creo que no podemos obviar en ciencias sociales los datos cualitativos, que complementan las estadísticas.

Particularmente, creo que con los datos proporcionados en la actividad no podíamos realizar demasiadas conexiones entre inasistencias y promedios.

Por ello, adhiero a distintos autores mencionados en la clase; los cuales proponen discretizar valores y descartar el ruido.

Por ello, adhiero a distintos autores mencionados en la clase; los cuales proponen discretizar valores y descartar el ruido.

Me costó relacionar los datos de la actividad, ya que con la información que tenía era muy difícil conectarlos. Yo creo que faltaba más información u otras variables.

En este caso por medio de una serie de cálculos podríamos evaluar el desempeño final de un estudiante sin tener en cuenta muchos factores que en la vida real suceden y que no se podrían tener en cuenta en una planilla de Excel, desde mi punto de vista esta percepción de aleja mucho de lo que en realidad sucede en la cotidianeidad de las escuelas, porque le que quita lo humano, lo personal, lo aleja de los vínculos y de las historias que se suscitan diariamente en la labor del docente.

Colegas: Sus participaciones dan cuenta de un eficaz ejercicio donde identificaron claramente todas las variables y sus correspondientes conjuntos de datos, aportados en las hojas de planilla de cálculo de la actividad, sobre el cual realizaron un análisis contextualizado. Aplicaron los estadísticos descriptivos: porcentajes, promedio y desviación estándar e incluyeron, los gráficos solicitados: histograma y diagrama de dispersión e identificaron tendencias. Las reflexiones compartidas aportan elementos valiosos para avanzar en una conceptualización integral de los datos y la relevancia de su selección y procesamiento en los sistemas de aprendizaje automático. Destaco en este punto las incorporación de los aportes de las clases para la evaluación y proyección de su aplicación en el ámbito escolar. Felicitaciones a todos/as!

Creo que hemos iniciado en ese análisis exploratorio de datos que nos propone la actividad, y pensar claramente que datos de las planillas nos aportan información efectiva, o nos generan ese “ruido” que no aporta algo claro y concreto.

Además vimos bien explicito un caso atípico o excepcional de la alumna que no falto nunca, en comparación con los demás alumnos.

La principal ventaja que le encuentro es que se puede utilizar para realizar comparaciones y obtener datos en ciertos temas que requiere un análisis de una base amplia, generando así la disminución del tiempo en el análisis que se puede invertir en las conclusiones finales.

Saludos

Sería importante explorar los gráficos acotando los promedios por objetivos con adecuación al PEI y detectar aquellas desviaciones, datos relevantes o errores que se podrán corregir o redefinir a consecuencia de análisis.

                En la práctica hallo una relación predictiva solo con intenciones preventivas de abandono escolar. Desde ese ángulo se podrá trabajar, aunque sobre las calificaciones del estudiante, podrían acercarse a un resultado que no siempre es ciento por ciento acertado.