En este trabajo se presentan los principales resultados del proyecto de la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII): "Nuevas Tecnologías Estadísticas para la Evaluación y Monitoreo de Plataformas Educativas" desarrollado en el marco del fondo sectorial de investigación a partir de datos 2017. Se evalúa el uso de la plataforma CREA, donde el objetivo específico es analizar los patrones de comportamiento de los estudiantes. Para ello se desarrolla una aplicación web e indicadores de resumen para monitorear el uso de la plataforma CREA a distintos niveles de análisis (clase, grado, escuela, departamento) y distintos momentos del tiempo. Estos indicadores y resúmenes de información están implementados para diferentes actores del sistema educativo como mentores, docentes y directores, entre otros. Adicionalmente, la solución propuesta genera de forma sencilla y sistematizada reportes dinámicos en los distintos niveles de análisis para los distintos actores. Este proyecto es completamente desarrollado en R (software libre para realizar estadística computacional y gráficos) combinando shiny y rmarkdown entre otros paquetes. El monitor educativo tiene como objetivo contribuir a la calidad de la enseñanza posibilitando la identificación de alumnos que estén en riesgo de rezago académico. A su vez se analiza la capacidad predictiva de la información generada en CREA respecto de los resultados de la prueba adaptativa del programa Ceibal en inglés mediante métodos de aprendizaje estadístico. Para obtener modelos predictivos más precisos es necesario contar con información del uso de la plataforma CREA específica para las actividades de Ceibal en inglés.

This paper presents the main results from ANII project: "New Statistical Technologies for the Evaluation and Monitoring of Educational Platforms" founded by "Fondo sectorial de investigación" from data 2017 grant. CREA platform use is evaluated, where the specific objective is to analyze student's pattern behavior. A web application and summary indicators are developed for monitoring the use of CREA at different levels of analysis (class, grade, school, department) and different moments in time. These indicators and information summaries are implemented for different roles in the education system such as mentors, teachers, and principals, among others. Additionally, the proposed solution generates dynamic reports in a simple and systematized way at the different levels of analysis for the different roles. This project is completely developed using R (free software environment for statistical computing and graphics) combining shiny and rmarkdown among other packages. The educational monitor objective is to contribute to the teaching quality making it possible to identify students at risk of academic lag. Additionally, predictive models for Adaptive English test results are fitted using CREA information as predictor variables. To get more accurate predictive models it is necessary to have specific CREA use the information for Ceibal en Inglés.