Modelo predictivo del rendimiento académico de estudiantes universitarios asociado con la influencia de los videojuegos usando Machine Learning
Date
2024-10-25Author
Castañeda Chávez, Diego Alberto
Perez Chang, Valeria Isabel
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El presente trabajo de investigación tiene como objetivo determinar en qué medida el
rendimiento académico de los estudiantes universitarios puede ser predicho a partir del
consumo de videojuegos utilizando técnicas de Machine Learning. La idea surgió a partir de
las vivencias anecdóticas y conversaciones con estudiantes de la Escuela de Ingeniería de
Sistemas de la Universidad Nacional del Santa y se sustentó con los diversos antecedentes e
información encontrada en relación con el tema de investigación, la muestra es de tipo no
probabilístico e intencional, se escogieron a los estudiantes matriculados en el ciclo
académico 2023-I de la Escuela Profesional de Ingeniería de Sistemas e Informática, lo cual
según lo recopilado dan un total aproximado de 300 estudiantes.
Utilizando modelos predictivos basados en seis dimensiones clave ("Capacidad Económica",
"Tiempo de Consumo de Videojuegos", "Bienestar Físico-Mental", "Impacto sobre
Actividades Cotidianas", "Relaciones Sociales" y "Desarrollo Cognitivo"), se obtuvieron
resultados significativos. Los modelos óptimos, Random Forest y Naive Bayes, demostraron
ser particularmente efectivos. El modelo de Random Forest alcanzó un porcentaje de
predicción del 87.5%, mientras que el modelo de Naive Bayes alcanzó un 93%. Estos
resultados confirman la hipótesis del estudio, mostrando que el rendimiento académico puede
ser predicho con una precisión superior al 80%.
Estos hallazgos subrayan que los estudiantes con un mayor consumo de videojuegos tienden
a presentar una mayor variabilidad y, en general, un rendimiento académico inferior. Por lo
tanto, es crucial implementar intervenciones y programas de orientación que ayuden a los
estudiantes a equilibrar adecuadamente el tiempo dedicado a los videojuegos y al estudio,
promoviendo un uso saludable para optimizar su rendimiento académico.
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- Tesis [103]
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