Manrique Ravelo, Angie PaolaCeleita Gutiérrez, Alisson Catalina2021-05-242021-05-242021-05-24http://hdl.handle.net/20.500.12558/3545El proyecto busca hacer uso de la información suministrada por el ICFES de sus pruebas estandarizadas (Saber 11, Saber Pro y Saber TyT); y a partir de dichos datos, analizar la existencia de brechas de género en los resultados de estas, así como evaluar la diferencia entre los puntajes obtenidos por los estudiantes de áreas rurales con respecto a los de áreas urbanas (por departamento), evidenciando así el comportamiento presentado en los últimos años en la educación media y superior. Se ha demostrado en diversos estudios internacionales que el comportamiento equitativo en los diferentes campos de acción humana contribuye a que el país avance económica y socioculturalmente, generando a su vez mejores resultados tanto en la educación como en la calidad de vida de la sociedad. La utilidad de este proyecto radica en que la información resultante de los análisis deja en evidencia las debilidades y fortalezas de los estudiantes en las áreas evaluadas. Dejando como beneficios, la representación clara de los resultados de los datos y predicciones encontradas para que sean usadas por las diferentes personas e instituciones interesadas. Y, asimismo, brinda información actualizada de las pruebas para futuras investigaciones, siendo esta una forma de evaluar el funcionamiento de los mecanismos que imparte el gobierno y las instituciones a la población estudiantil en el país. El desarrollo del proyecto presenta algunas características relevantes, como las siguientes: • Uso de algoritmos matemáticos, con el fin de encontrar los indicadores de brecha de género. • Uso de algoritmos de Data Mining, los cuales contribuyen en los procesos de predicción. • Manejo de volúmenes grandes de datos. • Relación de áreas de estudio en diferentes años y pruebas. Con la realización de este proyecto se espera tener como resultado los indicadores de brechas de género, encontrar una relación entre las pruebas de educación básica, media y superior, y a partir de ella poder predecir futuros comportamientos en las pruebas.spaAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Aplicativo webAnálisis descriptivoAnálisis predictivoBrechas de géneroMinería de datosEducaciónWeb applicativeDescriptive analysisPredictive analysisGender gapsData miningEducationTrabajo de grado