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https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66859| Title: | Prototipo de aplicativo de visualización de resultados de pruebas Saber 11 a nivel nacional de los años 2014 a 2023 |
| metadata.dc.creator: | Leal, John Fredy |
| metadata.dc.date.created: | 2024-12-23 |
| metadata.dc.subject.keywords: | Data Visualization ICFES Python Programming Open Data Data Analysis |
| metadata.dc.format.*: | |
| metadata.dc.type: | Proyecto aplicado |
| Abstract: | La evaluación de los resultados del ICFES en Colombia es crucial para entender y mejorar la calidad educativa en el país. Sin embargo, los datos del ICFES, que abarcan múltiples años y contienen información detallada de estudiantes, colegios y municipios, están dispersos y no estructurados para un análisis fácil y comprensible. Los investigadores enfrentan dificultades para acceder, particionar y analizar estos datos de manera eficiente, lo que limita la capacidad para hacer comparaciones significativas y obtener insights valiosos. Este proyecto pretende crear una herramienta que facilite a los investigadores el particionamiento, visualización y análisis de los datos de los resultados de las pruebas Saber 11 que practica el ICFES, con el fin de simplificar el proceso de análisis, generar comparaciones significativas y obtener información clave que apoye la toma de decisiones en el ámbito educativo a partir de los resultados obtenidos por los investigadores. La funcionalidad del software brinda la posibilidad de que el usuario seleccione criterios de particionamiento de los datos sobre filas y columnas, generando nuevos conjuntos de datos más pequeños, ajustados a su necesidad, que posteriormente, podrán ser comparados por medio de las visualizaciones más comunes, se generarán estadísticas básicas de cada uno y comparativas, así como pruebas de normalidad e interpretación de los resultados por medio de un asistente de IA. El proyecto se desarrollará durante 6 meses, con la metodología de desarrollo de software Scrum y el lenguaje de programación Python para el backend y TextScript para el frontend, con recursos propios y los resultados esperados son un prototipo con la mayoría de la funcionalidad propuesta (se excluyen temas de autenticación, suscripción, cobros, integración con otras plataformas) y una base de datos Mongo DB con las información limpia y organizada de los resultados de las pruebas Saber 11 de los años 2014 a 2023, que incluya georeferenciación de los colegios e información de población de cada municipio . El proyecto está planteado para desarrollarse durante 6 meses con la metodología de desarrollo de software Scrum y el lenguaje de programación Python. |
| URI: | https://repository.unad.edu.co/handle/10596/66859 |
| metadata.dc.subject.category: | Ciencia de datos Ingeniería de software |
| metadata.dc.coverage.spatial: | cead_-_josé_celestino_mutis |
| Appears in Collections: | Especialización en Ciencia de Datos y Analítica |
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