Analisis de Evaluacion Sumativa a Inteligencia Artificial

 Por: Guido Fernandez

1. Definición del Problema

Vamos a realizar un análisis de la evaluación sumativa de un curso de Inteligencia Artificial en línea. El objetivo es evaluar el desempeño de los estudiantes en diferentes módulos del curso y proporcionar insights para la mejora continua.

2. Generación de Datos Ficticios

Generaremos datos ficticios de evaluación sumativa para los estudiantes del curso.

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Generar datos ficticios de evaluación sumativa

np.random.seed(42)

# Datos de estudiantes

estudiantes = ['Estudiante'+str(i) for i in range(1, 101)]

# Calificaciones de módulos específicos del curso

modulos = ['Introduccion', 'Aprendizaje Supervisado', 'Aprendizaje No Supervisado', 'Redes Neuronales', 'Proyecto_Final']

calificaciones = np.random.randint(60, 100, size=(100, 5))

# Crear DataFrame

df_evaluacion_ai = pd.DataFrame(calificaciones, columns=modulos, index=estudiantes)

3. Análisis de Datos

Realicemos un análisis exploratorio de los datos para obtener información sobre las calificaciones.

# Estadísticas descriptivas

estadisticas_calificaciones = df_evaluacion_ai.describe()

# Visualización de la distribución de calificaciones por módulo

plt.figure(figsize=(12, 6))

sns.boxplot(data=df_evaluacion_ai, palette='Set3')

plt.title('Distribución de Calificaciones por Módulo')

plt.ylabel('Calificaciones')

plt.show()

# Visualización de la correlación entre módulos

plt.figure(figsize=(10, 8))

sns.heatmap(df_evaluacion_ai.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")

plt.title('Correlación entre Calificaciones de Módulos')

plt.show()

4. Interpretación de Resultados

Examinemos las estadísticas descriptivas y las visualizaciones para entender el rendimiento general de los estudiantes y las posibles correlaciones entre los módulos.

# Imprimir estadísticas descriptivas

print("Estadísticas Descriptivas de Calificaciones:")

print(estadisticas_calificaciones)

# Identificar estudiantes con desempeño inferior en algún módulo

estudiantes_bajo_rendimiento = df_evaluacion_ai[df_evaluacion_ai < 70].dropna(how='all')

print("\nEstudiantes con Desempeño Inferior en Alguno de los Módulos:")

print(estudiantes_bajo_rendimiento)

Resultados:

Estadísticas Descriptivas de Calificaciones: Introduccion Aprendizaje Supervisado Aprendizaje No Supervisado \ count 100.000000 100.000000 100.000000 mean 80.940000 80.930000 79.240000 std 11.977943 10.657434 12.841001 min 60.000000 60.000000 60.000000 25% 70.000000 73.000000 67.000000 50% 82.000000 82.500000 79.500000 75% 91.250000 90.250000 92.000000 max 98.000000 99.000000 99.000000 Redes Neuronales Proyecto_Final count 100.000000 100.000000 mean 81.330000 79.740000 std 11.290521 11.495823 min 60.000000 60.000000 25% 72.750000 70.000000 50% 84.000000 81.000000 75% 90.250000 91.000000 max 99.000000 99.000000 Estudiantes con Desempeño Inferior en Alguno de los Módulos: Introduccion Aprendizaje Supervisado \ Estudiante1 NaN NaN Estudiante3 NaN NaN Estudiante4 NaN 61.0 Estudiante5 61.0 NaN Estudiante7 62.0 NaN ... ... ... Estudiante90 NaN NaN Estudiante91 NaN NaN Estudiante92 69.0 NaN Estudiante94 NaN 69.0 Estudiante100 NaN 68.0 Aprendizaje No Supervisado Redes Neuronales Proyecto_Final Estudiante1 NaN 67.0 NaN Estudiante3 NaN NaN 62.0 Estudiante4 NaN NaN NaN Estudiante5 NaN NaN NaN Estudiante7 66.0 NaN 68.0 ... ... ... ... Estudiante90 61.0 NaN NaN Estudiante91 67.0 NaN NaN Estudiante92 NaN 66.0 63.0 Estudiante94 NaN 68.0 NaN Estudiante100 66.0 NaN NaN

5. Recomendaciones y Mejoras

Basándonos en los resultados del análisis, podríamos formular recomendaciones para mejorar el curso, como reforzar ciertos módulos, proporcionar recursos adicionales o ajustar la evaluación.

6. Documentación

Documenta cada paso del proyecto, desde la generación de datos hasta las conclusiones obtenidas. Esto facilitará la comprensión y replicación del análisis.

7. Presentación de Resultados

Crea informes o presentaciones que resuman los resultados del análisis, incluyendo estadísticas, visualizaciones y recomendaciones.

Este proyecto es un ejemplo básico y puede ser personalizado según las características específicas del curso de Inteligencia Artificial y los objetivos del análisis de evaluación sumativa.

Adjunto, generaciones de Prompt:

https://chat.openai.com/share/7cf918c4-7b00-4e9d-b929-5bf56d4a9695

Aplicacion de Evaluacion Sumativa de un curso de SATELITES GEOESTACIONARIOS

 Por: Guido Fernandez 

1. Definición del Problema

Imaginemos que queremos realizar un análisis de la evaluación sumativa de un curso en línea sobre satélites geoestacionarios. El objetivo es evaluar el desempeño de los estudiantes en diferentes áreas del curso y proporcionar información clave para mejorar la calidad de la enseñanza.

2. Generación de Datos Ficticios

Generaremos datos ficticios de evaluación sumativa para los estudiantes del curso.

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Generar datos ficticios de evaluación sumativa

np.random.seed(42)

# Datos de estudiantes

estudiantes = ['Estudiante'+str(i) for i in range(1, 101)]

# Calificaciones de módulos específicos del curso

modulos = ['Introduccion', 'Orbitas', 'Comunicaciones', 'Instrumentacion', 'Proyecto_Final']

calificaciones = np.random.randint(60, 100, size=(100, 5))

# Crear DataFrame

df_evaluacion_satelites = pd.DataFrame(calificaciones, columns=modulos, index=estudiantes)

3. Análisis de Datos

Realicemos un análisis exploratorio de los datos para obtener información sobre las calificaciones.

# Estadísticas descriptivas

estadisticas_calificaciones = df_evaluacion_satelites.describe()

# Visualización de la distribución de calificaciones por módulo

plt.figure(figsize=(12, 6))

sns.boxplot(data=df_evaluacion_satelites, palette='Set3')

plt.title('Distribución de Calificaciones por Módulo')

plt.ylabel('Calificaciones')

plt.show()

# Visualización de la correlación entre módulos

plt.figure(figsize=(10, 8))

sns.heatmap(df_evaluacion_satelites.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")

plt.title('Correlación entre Calificaciones de Módulos')

plt.show()

4. Interpretación de Resultados

Examinemos las estadísticas descriptivas y las visualizaciones para entender el rendimiento general de los estudiantes y las posibles correlaciones entre los módulos.

# Imprimir estadísticas descriptivas

print("Estadísticas Descriptivas de Calificaciones:")

print(estadisticas_calificaciones)

# Identificar estudiantes con desempeño inferior en algún módulo

estudiantes_bajo_rendimiento = df_evaluacion_satelites[df_evaluacion_satelites < 70].dropna(how='all')

print("\nEstudiantes con Desempeño Inferior en Alguno de los Módulos:")

print(estudiantes_bajo_rendimiento)

Presentacion de los resultados

Estadísticas Descriptivas de Calificaciones: Introduccion Orbitas Comunicaciones Instrumentacion \ count 100.000000 100.000000 100.000000 100.000000 mean 80.940000 80.930000 79.240000 81.330000 std 11.977943 10.657434 12.841001 11.290521 min 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 25% 70.000000 73.000000 67.000000 72.750000 50% 82.000000 82.500000 79.500000 84.000000 75% 91.250000 90.250000 92.000000 90.250000 max 98.000000 99.000000 99.000000 99.000000 Proyecto_Final count 100.000000 mean 79.740000 std 11.495823 min 60.000000 25% 70.000000 50% 81.000000 75% 91.000000 max 99.000000 Estudiantes con Desempeño Inferior en Alguno de los Módulos: Introduccion Orbitas Comunicaciones Instrumentacion \ Estudiante1 NaN NaN NaN 67.0 Estudiante3 NaN NaN NaN NaN Estudiante4 NaN 61.0 NaN NaN Estudiante5 61.0 NaN NaN NaN Estudiante7 62.0 NaN 66.0 NaN ... ... ... ... ... Estudiante90 NaN NaN 61.0 NaN Estudiante91 NaN NaN 67.0 NaN Estudiante92 69.0 NaN NaN 66.0 Estudiante94 NaN 69.0 NaN 68.0 Estudiante100 NaN 68.0 66.0 NaN Proyecto_Final Estudiante1 NaN Estudiante3 62.0 Estudiante4 NaN Estudiante5 NaN Estudiante7 68.0 ... ... Estudiante90 NaN Estudiante91 NaN Estudiante92 63.0 Estudiante94 NaN Estudiante100 NaN [70 rows x 5 columns]

5. Recomendaciones y Mejoras

Basándonos en los resultados del análisis, podríamos formular recomendaciones para mejorar el curso, como reforzar ciertos módulos, proporcionar recursos adicionales o ajustar la evaluación.

6. Documentación

Documenta cada paso del proyecto, desde la generación de datos hasta las conclusiones obtenidas. Esto facilitará la comprensión y replicación del análisis.

7. Presentación de Resultados

Crea informes o presentaciones que resuman los resultados del análisis, incluyendo estadísticas, visualizaciones y recomendaciones.

Este proyecto es un ejemplo básico y puede ser personalizado según las características específicas del curso de satélites geoestacionarios y los objetivos del análisis de evaluación sumativa.

Proyecto de Analisis de Evaluacion Sumativa de un curso del Area ELECTRONICA

 Por: Guido Fernandez

1. Definición del Problema

Supongamos que queremos realizar un análisis de la evaluación sumativa de un curso de electrónica en línea. El objetivo es comprender el rendimiento de los estudiantes, identificar áreas de mejora y proporcionar información útil para la toma de decisiones en la mejora del curso.

2. Generación de Datos Ficticios

Generemos datos ficticios de evaluación sumativa, incluyendo calificaciones de diferentes módulos del curso.

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Generar datos ficticios de evaluación sumativa

np.random.seed(42)

# Datos de estudiantes

estudiantes = ['Estudiante'+str(i) for i in range(1, 101)]

# Calificaciones de módulos

modulos = ['Modulo1', 'Modulo2', 'Modulo3', 'Modulo4', 'Modulo5']

calificaciones = np.random.randint(60, 100, size=(100, 5))

# Crear DataFrame

df_evaluacion = pd.DataFrame(calificaciones, columns=modulos, index=estudiantes)

3. Análisis de Datos

Realicemos un análisis exploratorio de los datos para obtener información sobre las calificaciones.

# Estadísticas descriptivas

estadisticas_calificaciones = df_evaluacion.describe()

# Visualización de la distribución de calificaciones por módulo

plt.figure(figsize=(12, 6))

sns.boxplot(data=df_evaluacion, palette='Set3')

plt.title('Distribución de Calificaciones por Módulo')

plt.ylabel('Calificaciones')

plt.show()

# Visualización de la correlación entre módulos

plt.figure(figsize=(10, 8))

sns.heatmap(df_evaluacion.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', fmt=".2f")

plt.title('Correlación entre Calificaciones de Módulos')

plt.show()

4. Interpretación de Resultados

Examinemos las estadísticas descriptivas y las visualizaciones para entender el rendimiento general de los estudiantes y las posibles correlaciones entre los módulos.

# Imprimir estadísticas descriptivas

print("Estadísticas Descriptivas de Calificaciones:")

print(estadisticas_calificaciones)

# Identificar estudiantes con desempeño inferior en algún módulo

estudiantes_bajo_rendimiento = df_evaluacion[df_evaluacion < 70].dropna(how='all')

print("\nEstudiantes con Desempeño Inferior en Alguno de los Módulos:")

print(estudiantes_bajo_rendimiento)

PRUEBAS DEL RESULTADO

Estadísticas Descriptivas de Calificaciones: Modulo1 Modulo2 Modulo3 Modulo4 Modulo5 count 100.000000 100.000000 100.000000 100.000000 100.000000 mean 80.940000 80.930000 79.240000 81.330000 79.740000 std 11.977943 10.657434 12.841001 11.290521 11.495823 min 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 60.000000 25% 70.000000 73.000000 67.000000 72.750000 70.000000 50% 82.000000 82.500000 79.500000 84.000000 81.000000 75% 91.250000 90.250000 92.000000 90.250000 91.000000 max 98.000000 99.000000 99.000000 99.000000 99.000000 Estudiantes con Desempeño Inferior en Alguno de los Módulos: Modulo1 Modulo2 Modulo3 Modulo4 Modulo5 Estudiante1 NaN NaN NaN 67.0 NaN Estudiante3 NaN NaN NaN NaN 62.0 Estudiante4 NaN 61.0 NaN NaN NaN Estudiante5 61.0 NaN NaN NaN NaN Estudiante7 62.0 NaN 66.0 NaN 68.0 ... ... ... ... ... ... Estudiante90 NaN NaN 61.0 NaN NaN Estudiante91 NaN NaN 67.0 NaN NaN Estudiante92 69.0 NaN NaN 66.0 63.0 Estudiante94 NaN 69.0 NaN 68.0 NaN Estudiante100 NaN 68.0 66.0 NaN NaN [70 rows x 5 columns]

5. Recomendaciones y Mejoras

Basándonos en los resultados del análisis, podríamos formular recomendaciones para mejorar el curso, como fortalecer ciertos módulos, proporcionar recursos adicionales o ajustar la evaluación.

6. Documentación

Documenta cada paso del proyecto, desde la generación de datos hasta las conclusiones obtenidas. Esto facilitará la comprensión y replicación del análisis.

7. Presentación de Resultados

Crea informes o presentaciones que resuman los resultados del análisis, incluyendo estadísticas, visualizaciones y recomendaciones.

Este proyecto es un ejemplo básico y puede ser personalizado según las características específicas del curso y los objetivos del análisis de evaluación sumativa.

Proyecto de Analisis Exploratorio de datos (EDA) Ventas Mensuales

 Por: Guido Fernandez

Proyecto de Análisis Exploratorio de Datos (EDA) con Pensamiento Computacional

1. Definición del Problema

Supongamos que queremos realizar un análisis exploratorio de datos sobre las ventas mensuales de una tienda ficticia. El objetivo es entender la distribución de las ventas, identificar patrones estacionales y explorar posibles relaciones con otras variables ficticias.

2. Generación de Datos Ficticios

Generaremos datos ficticios de ventas mensuales y otras variables relacionadas.

import pandas as pd

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# Generar datos ficticios

np.random.seed(42)

meses = pd.date_range(start='2022-01-01', end='2023-12-01', freq='M')

ventas = np.random.normal(loc=50000, scale=10000, size=len(meses))

gastos = np.random.normal(loc=15000, scale=5000, size=len(meses))

publicidad = np.random.normal(loc=8000, scale=2000, size=len(meses))

# Crear DataFrame

df = pd.DataFrame({

    'Mes': meses,

    'Ventas': ventas,

    'Gastos': gastos,

    'Publicidad': publicidad

})

3. Análisis Exploratorio de Datos

Realizaremos un análisis exploratorio de datos para entender la distribución y las relaciones entre las variables.

# Visualización de las ventas a lo largo del tiempo

plt.figure(figsize=(12, 6))

sns.lineplot(x='Mes', y='Ventas', data=df, marker='o', label='Ventas')

plt.title('Ventas Mensuales a lo largo del Tiempo')

plt.xlabel('Mes')

plt.ylabel('Ventas')

plt.xticks(rotation=45)

plt.legend()

plt.show()

# Visualización de la distribución de las ventas

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.histplot(df['Ventas'], bins=20, kde=True, color='skyblue')

plt.title('Distribución de Ventas Mensuales')

plt.xlabel('Ventas')

plt.ylabel('Frecuencia')

plt.show()

# Relación entre ventas y gastos

plt.figure(figsize=(10, 6))

sns.scatterplot(x='Gastos', y='Ventas', data=df, color='coral')

plt.title('Relación entre Gastos y Ventas')

plt.xlabel('Gastos')

plt.ylabel('Ventas')

plt.show()

4. Estadísticas Descriptivas y ANALISIS

Calculemos estadísticas descriptivas para comprender mejor las variables.

# Estadísticas descriptivas

estadisticas_ventas = df['Ventas'].describe()

estadisticas_gastos = df['Gastos'].describe()

estadisticas_publicidad = df['Publicidad'].describe()

# Imprimir estadísticas

print("Estadísticas de Ventas:")

print(estadisticas_ventas)

print("\nEstadísticas de Gastos:")

print(estadisticas_gastos)

print("\nEstadísticas de Publicidad:")

print(estadisticas_publicidad)

RESULTADOS

Estadísticas de Ventas: count 23.000000 mean 49078.882367 std 9560.053445 min 30867.197553 25% 44841.190424 50% 47742.236995 75% 55196.370983 max 65792.128155 Name: Ventas, dtype: float64 Estadísticas de Gastos: count 23.000000 mean 13188.655153 std 4444.163971 min 5201.649381 25% 9478.238734 50% 13494.481522 75% 15920.573793 max 24261.390923 Name: Gastos, dtype: float64 Estadísticas de Publicidad: count 23.000000 mean 8144.871801 std 1698.889932 min 4473.919689 25% 7060.186991 50% 8648.167939 75% 9743.805942 max 10712.480057 Name: Publicidad, dtype: float64

5. Conclusiones y Recomendaciones

Basándonos en los resultados del análisis exploratorio de datos, podríamos formular conclusiones sobre patrones de ventas, estacionalidad, relaciones con gastos y publicidad, etc.

6. Documentación

Documenta cada paso del proyecto, desde la generación de datos hasta las conclusiones obtenidas. Esto facilitará la comprensión y replicación del análisis.

7. Presentación de Resultados

Crea informes o presentaciones que resuman los resultados del análisis, incluyendo visualizaciones, estadísticas y conclusiones.

Este proyecto básico de EDA puede ser expandido y personalizado según las características específicas de tus datos y los objetivos del análisis exploratorio.