La Facultad de Ciencias Económicas y el Departamento de Economía,  invitan a este espacio en el que se busca proyectar la investigación a través de la participación de invitados especiales que se destacan en el sector.

School dropout is pervasive in many education systems around the world. Identifying students at a higher risk of dropout can be an important tool to target interventions intended to reduce this phenomenon especially in a developing setting where cost is an important consideration. In this paper, I apply supervised machine learning models to predict school dropout in Antioquia, Colombia using individual-level administrative data available to every education authority (ETC) in Colombia. I show that these algorithms can distinguish around 70% of the students at risk of dropout with a false positive rate of 25%. Assuming different levels of effectiveness for an intervention, I  compare these predictions to other methods of targeting students like targeting the schools with the highest dropout rates. I show that the machine learning algorithms help target students with more precision resulting in savings in terms cost per student retained. The performance of the algorithms is on-par with other studies for Latin America and some regions in the US.

Fecha

Miércoles 15 de diciembre a las 10:00 a.m., a través de la plataforma zoom

Organizan e invitan:

• Departamento de Economía
• Facultad de Ciencias Económicas UdeA

Dirigido a:

• Profesores
• Estudiantes
• Investigadores
• Hacedores de política 
• Público general

Conferencista invitada

Marcela Galvis Restrepo

• Economista de la Universidad de Antioquia
• M.Sc. in Economics de la Universidad Friedrich Schiller de Alemania
• PhD fellow en el departamento de economía de Copenhagen Business School en Dinamarca. 
• Se ha desempeñado como analista de datos y estadística en diferentes instituciones como el Observatorio Colombiano de Ciencia y Tecnología y el DANE. Después del master trabajó como analista de calidad educativa en la Unidad de Análisis Sectorial de la Secretaría de Educación de Medellín.
• En 2017-2018 trabajó como consultora en el Sector de Conocimiento, Innovación y Comunicación del Banco Interamericano de Desarrollo en Washington.  Sus áreas de investigación en el doctorado son el desarrollo de algoritmos para mejorar la interpretabilidad de modelos de aprendizaje automático con aplicaciones al sector educativo colombiano.

¡El ingreso es libre!

https://udearroba.zoom.us/j/94405019548?pwd=RWZMSERuemVYSzVtczU4anFXbWFhdz09