[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-125267-es":3,"doc-seo-125267-110":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},125267,549768702563,"Sage","https://ap-avatar.wpscdn.com/avatar/8000c4aa63b76e948b?x-image-process=image/resize,m_fixed,w_180,h_180&k=1786536092046926083",41,"Investigación e Informes","Sistema de analizar los rendimientos entre 100 estudiantes de informática - entre los niveles de depresión, rendimiento académico y patrones de TDAH - utilizando estrategias de machine learning","El trabajo desarrolla un modelo de Machine Learning para predecir el rendimiento académico de 100 estudiantes de informática a partir de variables relacionadas con niveles de depresión y patrones asociados al TDAH. La investigación utiliza la totalidad de la población como muestra y plantea un diseño experimental pre-experimental de un solo grupo, mediante el análisis de resultados posteriores a la aplicación del modelo. El objetivo central consiste en estimar, con precisión, sensibilidad y especificidad, la probabilidad de éxito o fracaso, destacando el desempeño de algoritmos basados en árboles de decisión.","SISTEMA DE ANALIZAR LOS RENDIMIENTOS ENTRE 100 ESTUDIANTES DEINFORMATICA, ENTRE LOS NIVELES DE DEPRESIÓN, RENDIMIENTO ACADÉMICO Y PATRONES DE TDAH (TRASTORNO POR DÉFICIT DE ATENCIÓNE HIPERACTIVIDAD), UTILIZANDO ESTRATEGIAS DE MACHINE LEARNING  \nCorporación Universitaria Remington.  \nNombre de la facultad: Ingenierías  \nNombre del programa académico: Ingeniería de sistemas  \nEstudiantes:  \nAndres Felipe Diaz  \nTutor: Juan Carlos Briñez de León  \nOpción de Trabajo de grado Seminario-Diplomado.  \n2024.  \nDEDICATORIA  \nEn primer lugar les agradezco a mis padres que siempre me han brindado suapoyo incondicional para poder cumplir todos mis objetivos personales y académicos. Ellos son los que con su cariño me han impulsado siempre a perseguir mis metas y nunca abandonarlas frente a las adversidades. También son los que me han brindado el soporte material y económico para poder concentrarme en los estudios y nunca abandonarlos.  \nAGRADECIMIENTOS  \nPOR ÚLTIMO AGRADECERA LA UNIVERSIDAD QUE ME HA EXIGIDO TANTO, PERO AL MISMO TIEMPO ME HA PERMITIDO OBTENER MI TAN ANSIADO TÍTULO. AGRADEZCO A CADA DIRECTIVO POR SU TRABAJO Y POR SU GESTIÓN, SIN LO CUAL NO ESTARÍAN LAS BASES NI LAS CONDICIONES PARA APRENDER CONOCIMIENTOS.  \nA DIOS, A MIS COMPAÑEROS, AL PROFE DEL SEMINARIO , Y A TODASAQUELLAS PERSONAS QUE SUMAN EN MI PROCESO DE FORMACIÓN.  \nTABLA DE CONTENIDOS  \nResumen................................................................................................................... 5  \nPalabras clave........................................................................................................................................ 5  \n1. Marco conceptual y contextual.....................................................................................6  \n1.1 descripcion del estudio :.............................................................................................6  \nObjetivos...........................................................................................................................8  \nDesarrollo e implementación del aprendizaje ................................................................9  \nConclusiones ………………………………………………………………………………….24  \nReferencias bliográficas................................................................................................25  \nResumen  \nEn el presente trabajo de investigación se elaboró un modelo Machine Learning para predecir el rendimiento académico de los estudiantes universitarios, se utilizó el programa de dataset El objetivo de esta investigación es determinaren qué porcentaje Machine Learning permite predecir el rendimiento académico con precisión, sensibilidad y especificidad, con el fin de poder identificar a los alumnos con probabilidad de éxito o fracaso. En esta investigación se utilizó una población de 100 estudiantes de informática , así mismo se usó la totalidad de lapoblación como muestra. Por otro lado, el estudio es de tipo aplicada, con undiseño de investigación experimental de tipo pre-experimental de un solo grupo, ya que luego de aplicar Machine Learning se podrá observar los resultados y realizar la medición. Como resultado en relación a la precisión, sensibilidad yespecificad para los algoritmos de árbol de decision.  \nPALABRAS CLAVE  \nDominancia, clustering, impacto de la depresion, patrones.  \nMARCO CONCEPTUAL  \nEl estudio sobre la depresión y el rendimiento académico en estudiantes de informática se enmarca en el análisis de factores psicosociales que impactan en la educación superior. En particular, los problemas de salud mental, como ladepresión, son considerados factores clave que afectan el desempeño de los estudiantes universitarios. A medida que los programas académicos en informática exigen altos niveles de concentración, gestión del tiempo y capacidades cognitivas, los estudiantes pueden experimentar estrés académico que puede llevar a síntomas depresivos. 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