Proyección al año escolar 2027-2028
Objetivo: Proyectar la matrícula estudiantil de la educación técnico profesional para los años 2023 al 2027
Esto es un pronóstico propuesto basado en informaciones del SIGERD, sistema de información de la gestión Educativa del Ministerio de Educación de la República Dominicana. Para hacer este pronóstico adopte un enfoque de proyección basado en porcentajes de promoción, la conocida posible adición de 64 secciones estudiantes en 4to grado del 2023-2024, y una especulada adición de 141 secciones en 4to grado del 2026-2027.
Anteriormente, en el año 2020-2021 se abrieron con cierta timidez algunas secciones en 4to grado debido a la pandemia. Otras secciones fueron siendo cerradas debido a la falta de maestros para impartir docencia. Esto no se evidencio inmediatamente debido a que se hizo una promoción general al final del año escolar 2019-2020.
Se desconocen factores como próximas solicitudes de apertura de nuevos títulos o nuevas solicitudes de conversión de centros de la Modalidad Académica a la Educación Técnico Profesional, salvo en 4to grado del 2023, una potencial matrícula adicional de 1,426 estudiantes por la creación de 64 secciones nuevas.
Para el año escolar 2025-2026 nos encontramos que no hay variación en la cantidad de secciones, y el incremento se da por altos indices de promoción, siendo las secciones promovidas de 4to, 5to y 6to iguales, pasándose por herencia. Con esto se llega a tener un año escolar 2025-2026 con la misma cantidad de secciones, 1,412 tanto en 4to, 5to y 6to grados.
Luego para el año Escolar 2026-2027 se asigna una variación de un 10% de incremento de secciones a 4to de secundaria, para 1,568 dejandose el resto del incremento por indices de promoción, siendo las secciones promovidas de 5to y 6to iguales, pasándose por herencia.
Para realizar los análisis científicos y las visualizaciones de datos, se utilizaron las siguientes herramientas, programas, lenguajes y librerías: Python, Anaconda, Jupyter Lab, Pandas, Matplotlib y Seaborn.
Para la realización de este estudio, los años escolares se toma el año de inicio como año base. Ejemplo: 2018-2019, año base 2018, 2019-2020, año base 2019, etc.
Para realizar este estudio, aplique las Fases de la Ciencia de datos, que son:
- Obtención de datos
- Preparación de datos
- Análisis + Predicción
- Visualización
Conclusiones
Según se aprecia, se prevee un incremento gradual en la matrícula, tomando en cuenta las políticas de Fortalecimiento y Mejoramiento de la Educación Técnico Profesional (ETP) de la actual gestión gubernamental.
Se aprecia como de 2018 a 2020 hubo un gran incremento por las políticas de expansión, pero este brusco crecimiento generó un efecto rebote negativo por varias razones:
- La pandemia del COVID-19 generó un detenimiento total en la posible variación positiva de la cantidad de secciones.
- La apertura de secciones e inclusión de nuevos títulos y conversiones masivas de centros entre el 2017-2020, sin nombramientos de maestros técnicos, equipamientos a los talleres, ni acompañamiento constante a estos nuevos equipos de gestión, generaron:
- baja calidad de los aprendizajes en los estudiantes,
- problemas de liderazgo en la gestión de los centros educativos y
- una retardada adopción de la cultura de la Educación Técnico Profesional en estos.
Por lo que vemos como la matrícula fue descendiendo a la vez que fueron mermando la cantidad de secciones por grado en los centros de la ETP. Algunos, en centros que tenían poco de haber abierto estas secciones.
Esta proyección podría sugerir poco crecimiento en los años siguientes del 2024-2025 al 2027-2028, pero esta estadística presenta una probabilidad, dado que las políticas actuales no son de expansión, sino de Fortalecimiento.
Si es el caso que llegan a construirse nuevos politécnicos, con nombramiento de maestros técnicos por concurso, el equipamientos de los talleres y la debida orientación con el acompañamiento constante a estos nuevos equipos de gestión para fortalecer el liderazgo en los centros, alienados a la cultura de la ETP, es probable que estos números aumenten como sugiere la regresión lineal, pero con buenos niveles de calidad y pertinencia en los aprendizajes de los estudiantes.
Sobre el estudio
Para realizar los análisis científicos y las visualizaciones de datos en el ejemplo anterior, se utilizaron las siguientes herramientas, programas, lenguajes y librerías:
1. Python: Lenguaje de programación utilizado para realizar el análisis de datos y la visualización.
2. Anaconda: Una plataforma de distribución de Python que incluye un entorno de desarrollo integrado (IDE) llamado Anaconda Navigator. Anaconda simplifica la gestión de paquetes y entornos virtuales, lo que la hace muy popular en la comunidad de ciencia de datos.
3. JupyterLab: Un entorno de desarrollo interactivo que se utiliza comúnmente para análisis de datos y programación en Python. Permite la ejecución interactiva de celdas de código.
4. Pandas: Una librería de Python para el análisis y manipulación de datos. Se usa para cargar y manipular datos tabulares, como DataFrames.
5. Matplotlib: Una librería de visualización de datos en Python. Se utilizó para crear gráficos de líneas que representan los datos históricos y la proyección.
6. Seaborn: Otra librería de visualización de datos en Python que se usa para crear gráficos más estilizados y personalizables. En el ejemplo, se empleó Seaborn para mostrar los datos históricos y la proyección de manera más atractiva.
Científico de datos:
Jimmy R. Coste Yost. Tecnología y Ciencia de datos, para la Dirección de Educación Técnico Profesional. Nivel Secundario. Ministerio de educación de la República Dominicana.
2 de Septiembre 2023.
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