RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Observación del trabajo y circustancias sociales de los alumnos y análisis mediante IA
A1 Cepeda Nieto, Alberto
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Ciencias
K1 Predicción
K1 Modelos
K1 Rendimiento
AB Este trabajo explora la aplicación de la inteligencia artificial, concretamente modelos deregresión y aprendizaje automático, para predecir el rendimiento académico en Física yQuímica de alumnos de Educación Secundaria Obligatoria (ESO) en el Colegio SanAgustín de Valladolid. A través de Python y bibliotecas especializadas de este, comoScikit-learn, se ha desarrollado un conjunto de modelos que analizan factores personales,familiares y académicos, y son capaces, a partir de dichos factores, de predecir elrendimiento académico del alumno. El estudio muestra cómo el modelo Random Forestes el que mejor precisión logra en la predicción del rendimiento y en especial en el cursode 2ºESO. Este trabajo es una muy buena primera aproximación a los modelos depredicción y accesible para quien quiera introducirse en el análisis predictivo aplicado ala educación mediante inteligencia artificial.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78871
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78871
LA spa
NO Departamento de Física Aplicada
DS UVaDOC
RD 17-dic-2025