Examinando por Autor "Torres Becerra, Miguel Esteban"

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    Aplicación predictiva para apoyar el diagnóstico de trastornos psicológicos en alumnos de la Institución Educativa Privada Santo Toribio de Mogrovejo
    (Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2025) Torres Becerra, Miguel Esteban; Torres Becerra, Miguel Esteban; Chavarry Chankay, Mariana
    La detección temprana de trastornos mentales en la infancia es esencial, ya que afectan la capacidad de los menores para realizar actividades diarias y su desarrollo educativo. Esta problemática se refleja en la Institución Educativa Privada Santo Toribio de Mogrovejo. En esta investigación, se desarrolló una aplicación predictiva para la identificación rápida de trastornos psicológicos en alumnos, facilitando su tratamiento. Utilizando la metodología CRISP-DM, se revisaron 13 estudios previos para seleccionar el algoritmo de clasificación adecuado, en los cuales los que más resaltaban fueron red neuronal artificial, Random Forest y KNN, siendo este último el elegido para el modelo predictivo tras haber sido evaluado con Weka, una herramienta de software para aprendizaje automático. KNN logró una precisión del 86%, exactitud del 79%, recall del 54%, especificidad del 92% y puntaje F1 del 69%. Este modelo predictivo fue implementado en una aplicación web, la cual permite a los alumnos realizar un cuestionario para obtener un diagnóstico presuntivo para autismo, TDAH y trastornos de lenguaje, y al personal de la institución gestionar los resultados. La aplicación proporciona una solución eficiente para identificar y tratar trastornos psicológicos en alumnos, mitigando los desafíos asociados con la escasez de recursos y personal especializado en entornos educativos. Su implementación puede mejorar significativamente la atención y el bienestar emocional de los estudiantes, evitando consecuencias negativas a largo plazo como dificultades académicas, problemas de conducta, baja autoestima y dificultades en las relaciones interpersonales.