Imputación de datos faltantes en encustas escolares: comparación entre random forest y redes neuronales artificiales

Póster presentado en la Escuela de Primavera en Deep Learning 2025 – Facultad de Ciencias Exactas y Naturales - UBA.
"Los cuestionarios complementarios que responden los estudiantes en el marco de la Evaluación Nacional Aprender, presentan respuestas faltantes, en especial en las variables sociodemográficas que definen el Nivel Socioeconómico (NSE) de los alumnos.

La Secretaría de Educación de la Nación, imputa los datos perdidos de estos indicadores mediante el método de Hotdeck Secuencial, posibilitando el seguimiento de las brechas de equidad en los resultados de aprendizaje y la aplicación de modelos estadísticos que precisan datos completos (análisis de factores asociados al aprendizaje, por ejemplo)."