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.