IA aplicada a la planificación de estudios

dc.contributor.advisorCalegari García, Daniel
dc.contributor.tribunalLifschitz, Sergio
dc.contributor.tribunalAdorjan Olivera, Alejandro Jeremías
dc.creatorFernández Camacho, Ana Victoria
dc.creatorCozzano Garcia, Sofia Sarah
dc.date.accessioned2025-12-01T15:53:09Z
dc.date.available2025-12-01T15:53:09Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEste proyecto explora el uso de técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a la Minería de Datos Educativos, con el fin de desarrollar un planificador de estudios que ofrezca recomendaciones personalizadas. Se presenta una prueba de concepto de aplicación web que integra la escolaridad del estudiante con algoritmos de recomendación, permitiendo visualizar trayectorias académicas, modificar planes futuros y recibir sugerencias de asignaturas. La arquitectura implementada se basa en un enfoque “serverless”, lo que facilita el escalado y la integración de modelos de aprendizaje automático. Se experimentó con enfoques complementarios de recomendación, aplicados a un conjunto de datos anonimizados de la Licenciatura en Sistemas de la Universidad ORT Uruguay. Los resultados muestran que es posible identificar trayectorias académicas exitosas y generar recomendaciones. Asimismo, se discuten las limitaciones asociadas a la disponibilidad y heterogeneidad de los datos y se propone la integración futura de modelos híbridos que combinen la interpretabilidad y la capacidad predictiva de los distintos enfoques. Este trabajo sienta las bases para el desarrollo de herramientas de apoyo a la toma de decisiones académicas que potencien la autonomía del estudiante y optimicen su progreso curricular.
dc.description.sponsorshipEste proyecto explora el uso de técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a la Minería de Datos Educativos, con el fin de desarrollar un planificador de estudios que ofrezca recomendaciones personalizadas. Se presenta una prueba de concepto de aplicación web que integra la escolaridad del estudiante con algoritmos de recomendación, permitiendo visualizar trayectorias académicas, modificar planes futuros y recibir sugerencias de asignaturas. La arquitectura implementada se basa en un enfoque “serverless”, lo que facilita el escalado y la integración de modelos de aprendizaje automático. Se experimentó con enfoques complementarios de recomendación, aplicados a un conjunto de datos anonimizados de la Licenciatura en Sistemas de la Universidad ORT Uruguay. Los resultados muestran que es posible identificar trayectorias académicas exitosas y generar recomendaciones. Asimismo, se discuten las limitaciones asociadas a la disponibilidad y heterogeneidad de los datos y se propone la integración futura de modelos híbridos que combinen la interpretabilidad y la capacidad predictiva de los distintos enfoques. Este trabajo sienta las bases para el desarrollo de herramientas de apoyo a la toma de decisiones académicas que potencien la autonomía del estudiante y optimicen su progreso curricular.
dc.format.extent69 p., tbls., diagrs.
dc.format.mimetypePDF
dc.identifier.citationFernández Camacho, A. V. & Cozzano Garcia, S. S. (2025). IA aplicada a la planificación de estudios (Proyecto). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Recuperado de https://rad.ort.edu.uy/handle/20.500.11968/7774
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.11968/7774
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad ORT Uruguay
dc.relation.otherhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/97613
dc.rights.levelAcceso abierto
dc.subjectPROYECTOS-LAN
dc.subjectDATA MINING
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subjectESTUDIANTES UNIVERSITARIOS
dc.subjectSISTEMAS DE RECOMENDACIÓN
dc.titleIA aplicada a la planificación de estudios
dc.typeTrabajo final de carrera
dc.type.versionVersión publicada
ort.thesis.careerFI - Licenciatura en Sistemas - AN
ort.thesis.degreelevelCarrera universitaria
ort.thesis.degreenameLicenciada en Sistemas
ort.thesis.degreetypeProyecto
ort.thesis.noteProyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería

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