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<dc:title>Observación del trabajo y circustancias sociales de los alumnos y análisis mediante IA</dc:title>
<dc:creator>Cepeda Nieto, Alberto</dc:creator>
<dc:contributor>González Delgado, Manuel Ángel</dc:contributor>
<dc:contributor>Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias</dc:contributor>
<dcterms:abstract>Este trabajo explora la aplicación de la inteligencia artificial, concretamente modelos de&#xd;
regresión y aprendizaje automático, para predecir el rendimiento académico en Física y&#xd;
Química de alumnos de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) en el Colegio San&#xd;
Agustín de Valladolid. A través de Python y bibliotecas especializadas de este, como&#xd;
Scikit-learn, se ha desarrollado un conjunto de modelos que analizan factores personales,&#xd;
familiares y académicos, y son capaces, a partir de dichos factores, de predecir el&#xd;
rendimiento académico del alumno. El estudio muestra cómo el modelo Random Forest&#xd;
es el que mejor precisión logra en la predicción del rendimiento y en especial en el curso&#xd;
de 2ºESO. Este trabajo es una muy buena primera aproximación a los modelos de&#xd;
predicción y accesible para quien quiera introducirse en el análisis predictivo aplicado a&#xd;
la educación mediante inteligencia artificial.</dcterms:abstract>
<dcterms:abstract>This paper explores the application of artificial intelligence, specifically regression and&#xd;
machine learning models, to predict the academic performance in Physics and Chemistry&#xd;
of students in Compulsory Secondary Education (ESO) at the San Agustín School in&#xd;
Valladolid. Using Python and specialised Python libraries, such as Scikit-learn, a set of&#xd;
models have been developed that analyse personal, family and academic factors, and are&#xd;
capable, based on these factors, of predicting the student's academic performance. The&#xd;
study shows that the Random Forest model is the one that achieves the best accuracy in&#xd;
predicting performance, especially in the second year of secondary school. This work is&#xd;
a very good first approach to prediction models and is accessible to anyone who wants to&#xd;
enter into predictive analysis applied to education using artificial intelligence.</dcterms:abstract>
<dcterms:dateAccepted>2025-10-21T15:57:36Z</dcterms:dateAccepted>
<dcterms:available>2025-10-21T15:57:36Z</dcterms:available>
<dcterms:created>2025-10-21T15:57:36Z</dcterms:created>
<dcterms:issued>2025</dcterms:issued>
<dc:type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</dc:type>
<dc:identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78871</dc:identifier>
<dc:language>spa</dc:language>
<dc:rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</dc:rights>
<dc:rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</dc:rights>
<dc:rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</dc:rights>
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