Rojas Ochagavía, FernandoValdés González, HéctorAhumada Rojas, Francisco Felipe2021-09-292021-09-292020http://hdl.handle.net/11447/4735Proyecto de grado presentado a la Facultad de Ingeniería de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Ingeniería Industrial y de SistemasEste trabajo presenta un aporte a la evaluación curricular, basado en inteligencia artificial que permite la generación de una instancia de valoración del aprendizaje en la formación inicial. El objetivo de este trabajo es proponer un modelo de evaluación curricular utilizando machine learning en una plataforma web para Educación Parvularia. Para lograrlo, se utilizó una metodología basada en programación con Python, que facilita el análisis de datos de bases curriculares considerando más de 5000 registros a través de algoritmo de aprendizaje supervisado, integrando indicadores estándar de evaluación curricular. Los datos muestran que el modelo creado, permite mejorar realizar la evaluación, enriqueciendo, ordenando y valorando el proceso de aprendizaje de la comunidad educativa, siendo este práctico y sencillo de ocupar. Se concluye que machine learning permite unificar distintos criterios de evaluación, facilitando la labor de las educadoras y obteniendo un análisis evaluativo más certero y completo64 p.esEvaluación curricularMachine learningAplicaciones PythonEducación parvulariaAlgoritmo070002SThesis