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Se plantean objetivos específicos para definir algoritmos no supervisados y supervisados, generar y validar un modelo predictivo con alta certeza, y desarrollar la plataforma web basada en el modelo computacional obtenido. Se trata de un estudio cuantitativo cuasi-experimental con pre y post test y una base de datos de 2449 registros, reduciendo subjetividad y sesgos en la 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learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria  \nTESIS PARA OPTAR EL TÍTULO DE  \nINGENIERO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN  \nAUTOR  \nHabana Sabra Chatila Vargas Toscanelli  \nASESOR  \nMariana Chavarry Chankay  \n[https://orcid.org/0000-0001-5136-7177](https://orcid.org/0000-0001-5136-7177)  \nChiclayo, 2023  \nSistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación  \nsuperior universitaria  \nPRESENTADA POR  \nHabana Sabra Chatila Vargas Toscanelli  \nA la Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo para optar el título de  \nINGENIERO DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN  \nAPROBADA POR  \nOscar Alex Serquén Yparraguirre  \nPRESIDENTE  \nRichard David Iman Espinoza Mariana Chavarry Chankay  \nSECRETARIO VOCAL  \nDedicatoria  \nA mi familia y amigos que siempre estuvieronjunto a mí .  \nAgradecimientos  \nA mi asesora de tesis por su apoyo, orientación y motivación.  \nÍndice  \nResumen .................................................................................................................................... 8  \nAbstract ..................................................................................................................................... 9  \nIntroducción............................................................................................................................ 10  \nMarco teórico .......................................................................................................................... 13  \nMetodología............................................................................................................................. 23  \nResultados y discusión ........................................................................................................... 26  \nConclusiones ........................................................................................................................... 29  \nRecomendaciones ................................................................................................................... 30  \nReferencias .............................................................................................................................. 31  \nAnexos ..................................................................................................................................... 34  \nLista de tablas  \nTabla 1. Lenguajes de programación más usados en la actualidad................................... 18  \nTabla 2. Métodos de investigación ........................................................................................ 24  \nTabla 3. Técnicas e instrumentos de recolección de datos.................................................. 24  \nLista de figuras  \nFigura 1. Proceso para Machine Learning.......................................................................... 20  \nFigura 2. Proceso para la evaluación del desempeño laboral............................................. 22  \nFigura 3. Estructura del marco de MINEDU para el buen desempeño............................ 23  \nResumen  \nLa implementación de un sistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria es muy importante debido a que de esa forma se va a poder mantener la calidad educativa en una universidad ypoder mejorar en la elección de un profesor por el perfil requerido para que de esa forma puedatener el mayor desempeño posible. Bajo esta premisa, la presente investigación abordó implementar un sistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria; los objetivosespecíficos fueron: establecer el algoritmo de aprendizaje no su","cbCaiujb5B0yPlVd","https://ap.wps.com/l/cbCaiujb5B0yPlVd","pdf",2764408,57,"Spanish","# Resumen\n# Abstract\n# Introducción\n# Marco teórico\n# Metodología\n# Resultados y discusión\n# Conclusiones\n# Recomendaciones\n# Referencias\n# Anexos","[{\"question\":\"Cuál es el objetivo principal del trabajo?\",\"answer\":\"Implementar un sistema web que use técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en la educación superior universitaria, apoyando la mejora de la calidad educativa.\"},{\"question\":\"Qué algoritmos se emplean para construir el modelo predictivo?\",\"answer\":\"Se incluyen enfoques de aprendizaje no supervisado para identificar patrones de tendencia y aprendizaje supervisado para generar el modelo predictivo del desempeño docente, apoyados por técnicas como K-Means y Random Forest.\"},{\"question\":\"Cómo se valida la efectividad del modelo y del sistema web?\",\"answer\":\"Se valida el modelo predictivo para alcanzar un alto nivel de certeza y se implementa el sistema web para entregar resultados de manera inmediata, reduciendo la subjetividad y el sesgo en la evaluación.\"}]","Sistema web basado en técnicas de machine learning para predecir el desempeño de los docentes en el nivel de educación superior universitaria - Tesis | PDF",88]