Machine learning para la detección de TDAH en escolares de una institución educativa, Lurigancho - 2024 - Ingaruca Velasque, Pavel Anibal (2025)
El presente estudio, titulado “Machine Learning para la detección de TDAH en escolares de una institución educativa, Lurigancho - 2025”, tuvo como objetivo desarrollar un sistema automatizado para la detección de TDAH mediante técnicas de aprendizaje automático en un entorno escolar. La muestra incluyó 115 estudiantes de 1ro a 5to grado. Se utilizó una lista de cotejo basada en 22 ítems que evalúa las dimensiones de déficit de atención, hiperactividad e impulsividad. Este trabajo se alinea con el ODS N° 12, el cual menciona el uso responsable de tecnologías digitales, mejorando los recursos que tienen en el ámbito educativo. El análisis de datos se realizó con estadística descriptiva e inferencial, se aplicó la prueba de Wilcoxon para contrastar los resultados antes y después de la intervención con el sistema inteligente. Los hallazgos mostraron mejoras significativas en las tres dimensiones del TDAH, con reducciones de conductas observadas y valores p < 0.05, lo cual validó la efectividad del modelo. En conclusión, la implementación de un sistema de M Learning. demostró eficacia como herramienta de apoyo, ya que no reemplaza los análisis clínicos de un profesional si no brinda la información necesaria para una intervención temprana e inclusiva.