Gobierno de Entre Ríos · Plataforma de inteligencia pública

Ver todo el sistema educativo.
Decidir con evidencia.

ARGOS integra la información educativa de la provincia, la convierte en indicadores confiables y ayuda a anticipar problemas antes de que se vuelvan urgentes.

El punto de partida

La información existe. Está dispersa.

El Estado provincial produce todos los días datos sobre estudiantes, docentes, escuelas y territorios. Pero viven en sistemas separados, con formatos distintos y poca conexión entre sí.

El resultado es conocido: decisiones con información parcial, respuestas tardías y poca capacidad de anticipar.

ARGOS es una capa de integración y análisis que se apoya sobre los sistemas existentes, sin reemplazarlos, para transformar esos datos en evidencia útil para gestionar.

01

Integra

Une fuentes educativas, administrativas y demográficas en un modelo común.

02

Mide

Construye indicadores con definición única, fuente y fecha de corte.

03

Anticipa

Detecta patrones y señales de riesgo con modelos explicables.

04

Recomienda

Ofrece alertas y escenarios trazables. La decisión siempre es humana.

El método

Empezamos por la decisión, no por el dato.

Cada salida de ARGOS responde a una decisión real de gestión. Recorremos la cadena completa hasta saber qué dato hace falta, de dónde sale y qué tan confiable es.

01 · Decisión

Partimos de una decisión concreta que la gestión necesita tomar.

Ejemplo

Orientar acciones de acompañamiento a estudiantes con trayectorias interrumpidas.

Cómo funciona

Cinco capas, de la fuente a la decisión.

Los organismos mantienen la custodia de sus datos. ARGOS accede solo a lo autorizado y nunca modifica los sistemas de origen.

  1. 1

    Fuentes de origen

    SAGE, BDU, Relevamiento Anual, Aprender y registros complementarios. Cada uno queda en manos de su organismo.

  2. 2

    Intercambio autorizado

    APIs, vistas de consulta o archivos estructurados, según lo que define cada acuerdo de interoperabilidad.

  3. 3

    Homologación

    Un modelo canónico común: personas, matrículas, escuelas, oferta, asistencia y territorio hablan el mismo idioma.

  4. 4

    Análisis y modelos

    Indicadores validados, detección de patrones y modelos predictivos explicables.

  5. 5

    Consulta y alertas

    Tableros, perfiles territoriales, alertas y consulta en lenguaje natural, siempre con la fuente a la vista.

Para qué sirve

Preguntas de gestión que hoy cuesta responder.

Primera etapa

Trayectorias educativas

“¿Qué cohortes y escuelas muestran repitencia o desvinculación persistente?”

Primera etapa

Asistencia y ausentismo

“¿Qué estudiantes y cursos concentran ausencias, y desde cuándo?”

Primera etapa

Matrícula y secciones

“¿Qué secciones están por encima o por debajo de los umbrales de gestión?”

Primera etapa

Perfil territorial

“¿Qué departamentos presentan mayores brechas, y son persistentes?”

Segunda etapa

Docentes y cobertura

“¿Dónde hay vacantes sin cubrir o licencias recurrentes?”

Prospectivo

Proyección de matrícula

“¿Cuánta demanda habrá por localidad en 3, 5 y 10 años?”

17 casos de uso definidos en total, priorizados en tres niveles según datos disponibles y capacidades requeridas.

Principios

Inteligencia artificial con reglas claras.

Decide una persona

ARGOS no reemplaza la decisión humana ni subordina la gestión a modelos automatizados.

Todo es trazable

Cada número muestra su fuente, su fecha de corte y su nivel de calidad.

Modelos explicables

Toda alerta dice qué regla la activó. Nada de cajas negras.

Datos protegidos

Finalidad, minimización y acceso por perfiles. Prioridad a datos agregados o seudonimizados, con especial cuidado de niñas, niños y adolescentes.

Sistemas intactos

Las fuentes siguen bajo custodia de cada organismo. ARGOS lee, no modifica.

Honesto con lo que no sabe

Si un dato no alcanza para responder, ARGOS lo dice en lugar de inventar.

Hoja de ruta

Del diseño al piloto.

  1. Etapa 1

    Relevamiento y diseño

    Completada

  2. Etapa 2

    Integración de datos

    En curso

  3. Etapa 3

    Desarrollo de modelos

    Próxima

  4. Etapa 4

    Implementación piloto

    Próxima

  5. Etapa 5

    Evaluación y ajustes

    Próxima

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