[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125351-es":3,"doc-seo-125351-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":92},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},125351,2336475104957,"Seraphina","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/22000c4c6bd8a5076e1?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786593998035447633",41,"Investigación e Informes","Evaluación del comportamiento proambiental en estudiantes universitarios de Ecuador - Análisis con técnicas de Machine Learning","El comportamiento proambiental, clave para la sostenibilidad, está condicionado por la educación ambiental, con especial relevancia en regiones biodiversas como Ecuador. El estudio cuantitativo analizó el comportamiento proambiental de 365 estudiantes universitarios mediante encuestas estructuradas y técnicas de machine learning. Se emplearon algoritmos de clasificación y agrupamiento como Random Forest y K-Means, alcanzando una precisión promedio del 89%. Se hallaron tres perfiles (bajo, medio y alto) y correlaciones significativas entre creencias ambientales, conocimiento de biodiversidad y prácticas sostenibles, apoyando estrategias personalizadas en programas académicos.","Revista Ciencia UNEMI  \nVol. 18, N° 49, Septiembre-Diciembre 2025, pp. 12-26 ISSN 1390-4272 Impreso ISSN 2528-7737 Electrónico  \n[https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol18iss49.2025pp12-26p](https://doi.org/10.29076/issn.2528-7737vol18iss49.2025pp12-26p)  \nEvaluación del comportamiento proambientalen estudiantes universitarios de Ecuador:  \nAnálisis con técnicas de Machine Learning  \nAlejandra Mercedes Colina Vargas1; Marcos Antonio Espinoza Mina2;  \nLuis López Catalán3; Blanca López Catalán4  \nResumen  \nEl comportamiento proambiental, esencial para la sostenibilidad, es influido por la educación ambiental, especialmente en contextos biodiversos como Ecuador. Las universidades desempeñan un papel crucial en la formación de actitudes y prácticas responsables frente adesafíos ambientales. Este estudio cuantitativo empleó encuestas estructuradas y técnicas de machine learning para clasificar y analizarel comportamiento proambiental de 365 estudiantes universitarios en Ecuador. Se usaron algoritmos como Bosque aleatorio y K-Means para clasificaciones y agrupamientos. Los modelos predictivos lograron una precisión promedio del 89%. Se identificaron tres perfiles de comportamiento: compromiso bajo, medio y alto. Lascreencias ambientales yel conocimiento sobre biodiversidad mostraron correlacionessignificativas conprácticassostenibles. Los hallazgos resaltanlaefectividadde laeducación ambiental en la promociónde comportamientossosteniblesylaimportancia de estrategias personalizadas según los perfiles estudiantiles. Se recomienda integrar estoshallazgos en programas académicos para fortalecer el compromiso ambiental en jóvenes.  \nPalabras clave: Educación Ambiental, Actitudes Ambientales, Modelos Predictivos, Análisis de Datos.  \nEvaluation of pro-environmental behavior in university students in Ecuador:  \nAnalysis with Machine Learning techniques Abstract  \nPro-environmental behavior, vital for sustainability, is shaped by environmental education, particularly in biodiverse regions like Ecuador. Universities playa crucial role in fostering attitudesand practices addressing environmental challenges. This quantitative study used structured surveys and machine learning techniques to classify and analyze the pro-environmental behavior of 365 university students in Ecuador. Algorithms such as Random Forest and K-Means were employed for classification and clustering. Predictive models achieved an average accuracy of 89%. Three behavioral profiles were identified: low, medium, and high commitment. Environmental beliefs and biodiversity knowledge showed significant correlations with sustainable practices. Findings highlight the effectiveness of environmental education in promoting sustainable behaviors and the importance of tailored strategies according to student profiles. Incorporating these insights into academic programs is recommended to enhance youth environmental engagement.  \nKeywords: Environmental Education, Environmental Attitudes, Predictive Models, Data Analysis.  \nRecibido: 11 de febrero de 2025  \nAceptado: 1 de agosto de 2025  \n1 Universidad Tecnológica ECOTEC, [acolina@ecotec.edu.ec](acolina@ecotec.edu.ec), [https://orcid.org/0000-0003-1514-8852](https://orcid.org/0000-0003-1514-8852)[ ](https://orcid.org/0000-0003-1514-8852)2 Universidad Tecnológica ECOTEC, [mespinoza@ecotec.edu.ec](mespinoza@ecotec.edu.ec), [https://orcid.org/0000-0003-1530-7243](https://orcid.org/0000-0003-1530-7243)  \n3 Universidad Pablo de Olavide, [luislopcat@upo.es](luislopcat@upo.es), [https://orcid.org/0000-0002-6082-121X](https://orcid.org/0000-0002-6082-121X)  \n4 Universidad Pablo de Olavide, [blopcat@upo.es](blopcat@upo.es), [https://orcid.org/0000-0001-9936-1612](https://orcid.org/0000-0001-9936-1612)  \n│ 12  \n ~~ ~~ Colina. Evaluación del comportamiento proambiental en estudiantes  \nI. INTRODUCCIÓN  \nEl comportamiento proambiental, definido como las acciones adoptadas para minimizar el impacto ambiental y promover la sostenibilidad, es crucia","cbCaijaLoeL288UR","https://ap.wps.com/l/cbCaijaLoeL288UR","pdf",2489525,2,1,15,"Spanish","es",110,"# Introducción\n## Definición e importancia del comportamiento proambiental\n## Rol de las universidades y la educación ambiental\n## Evidencia de estudios previos y consumo sostenible\n# Metodología\n## Diseño cuantitativo y encuestas estructuradas\n## Algoritmos y técnicas de machine learning\n# Resultados\n## Precisión de los modelos predictivos\n## Perfiles de comportamiento (bajo, medio, alto)\n## Correlaciones con creencias y conocimiento de biodiversidad\n# Discusión y conclusiones\n## Efectividad de la educación ambiental y recomendaciones","[{\"question\":\"Qué entiende el estudio por comportamiento proambiental y por qué es importante?\",\"answer\":\"Lo define como acciones para minimizar el impacto ambiental y promover la sostenibilidad. Se vincula con la conservación de recursos y la mitigación de problemas globales como el cambio climático.\"},{\"question\":\"Cómo se analizó el comportamiento proambiental de los estudiantes y qué técnicas se usaron?\",\"answer\":\"Se realizó un enfoque cuantitativo con encuestas estructuradas y técnicas de machine learning. Se utilizaron algoritmos como Random Forest y K-Means para clasificación y agrupamiento.\"},{\"question\":\"Qué resultados principales arrojaron los modelos y cómo se relacionan con el conocimiento y las creencias?\",\"answer\":\"Los modelos lograron una precisión promedio del 89% e identificaron tres perfiles: bajo, medio y alto compromiso. 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