Trabajos de Grado en modalidad DTeI, monografía, Investigación http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1136 2026-05-30T07:27:08Z 2026-05-30T07:27:08Z Suárez González, Daniel José Castaño Grueso, Luis Manuel http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23908 2026-05-29T18:52:01Z

Desarrollo de un Modelo de Inteligencia Artificial para Predecir la Deserción de estudiantes de sistemas en las Unidades Tecnológicas de Santander (2017-2024) Suárez González, Daniel José; Castaño Grueso, Luis Manuel RESUMEN EJECUTIVO La deserción estudiantil en la educación superior constituye una problemática persistente en Colombia, con impactos académicos, sociales y económicos significativos, especialmente en programas de alta exigencia como Ingeniería de Sistemas. En las Unidades Tecnológicas de Santander (UTS), la identificación de estudiantes en riesgo de deserción se realiza, en la mayoría de los casos, de manera tardía, lo que limita la efectividad de las estrategias de acompañamiento institucional. El presente trabajo de grado tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo basado en técnicas de inteligencia artificial que permita estimar el riesgo de deserción de estudiantes de nuevo ingreso en el programa de Ingeniería de Sistemas de las UTS, utilizando datos históricos correspondientes al periodo 2017–2024. La investigación adopta un enfoque cuantitativo y descriptivo–correlacional, apoyado en el análisis de datos académicos, socioeconómicos e institucionales previamente anonimizados. Metodológicamente, se construyó un dataset estructurado y depurado, el cual fue utilizado para entrenar y validar un modelo de machine learning, específicamente una red neuronal. El desempeño del modelo se evaluó mediante métricas como precisión, recall, F1-score y área bajo la curva (AUC), con el fin de garantizar una predicción confiable y minimizar sesgos en los resultados. Adicionalmente, se diseñó una interfaz gráfica que permite a los administradores académicos ingresar datos de nuevos estudiantes y visualizar de manera clara el nivel de riesgo de deserción. Como resultado, se obtuvo un modelo predictivo funcional capaz de identificar tempranamente estudiantes en riesgo, facilitando la toma de decisiones y la implementación de acciones preventivas por parte de la institución. Este trabajo contribuye al fortalecimiento de la gestión académica en las UTS, promoviendo estrategias de permanencia estudiantil basadas en el uso responsable de la inteligencia artificial. Deserción estudiantil, inteligencia artificial, machine learning, análisis de datos, educación superior.

Alsina Gómez, Fredy Alexander http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23779 2026-05-20T18:15:43Z

Diseño de la Arquitectura de Software para un Sistema de Gestión de Eventos y Recursos Comunitarios Alsina Gómez, Fredy Alexander Este trabajo presenta el diseño de la arquitectura de software para un sistema de gestión de eventos, del recurso y del espacio de la comunidad, con el propósito de aportar una mejora de la eficiencia administrativa, de la coordinación de actividades y de la participación de los ciudadanos en la comunidad mediante una propuesta de solución de tecnología integrada que permita centralizar la información, optimizar el uso de los recursos y consolidar la transparencia de la gestión local: El fin último era decidir cuál sería la arquitectura del software para el diseño de un sistema que fuera escalable, seguro y adaptable, realizando para ello un análisis de los requerimientos funcionales y no funcionales, de los atributos de calidad, como la escalabilidad, la disponibilidad, la seguridad y la usabilidad, utilizando la metodología descriptiva y analítica propia del diseño arquitectónico, todo ello basado en la lectura referida a la arquitectura de software y en modelos y estándares de arquitectura de software. De este modo, se plantea una propuesta de arquitectura de software en capas y siempre modular, para poder definir y acotar sus componentes, sus responsabilidades y los principales flujos de comunicación. Esta propuesta de arquitectura favorece la gestión integrada de acontecimientos y recursos comunitarios, estableciendo senderos para su mantenimiento y su evolución tecnológica. En conclusión, la propuesta de arquitectura presentada se erige como un marco referencial para el desarrollo de soluciones tecnológicas orientadas en la gestión comunitaria, lo que contribuirá a mejorar la organización, la participación de los ciudadanos, la eficacia y la transparencia en los procesos administrativos. Ingeniería de Sistemas, Arquitectura del Software

Hernández Maya, Edgar Gabriel http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23699 2026-05-08T14:14:45Z

Portafolio de solucionadores de base tecnológica propuestos como alternativas de mitigación a un conjunto de necesidades ambientales en una ciudad inteligente como Bucaramanga. Hernández Maya, Edgar Gabriel El presente trabajo de grado tuvo como objetivo diseñar un portafolio de soluciones tecnológicas orientadas a la mitigación de problemáticas ambientales en la ciudad de Bucaramanga, bajo el enfoque de ciudad inteligente. La investigación se desarrolló mediante una metodología y enfoque cualitativo de tipo descriptivo, apoyado en una encuesta que permitió evaluar la percepción de expertos sobre diferentes soluciones tecnológicas y su posible aplicación en el contexto urbano. A partir de la recolección de información, se obtuvieron 28 respuestas, de las cuales 26 fueron consideradas válidas para el análisis. Los resultados permitieron identificar las problemáticas ambientales más relevantes en el contexto local, así como evaluar diferentes alternativas tecnológicas bajo criterios de pertinencia, factibilidad e impacto ambiental. Como resultado principal, se estructuró un portafolio tecnológico compuesto por cuatro soluciones: puntos ecológicos inteligentes, plataforma digital de datos ambientales, sistema de monitoreo acústico y sistemas IoT para la calidad del aire. Entre estas, la solución de puntos ecológicos inteligentes obtuvo la mayor valoración, destacándose como la alternativa más viable para su implementación en el corto plazo. El estudio evidencia la importancia de integrar tecnologías digitales en la gestión ambiental urbana, así como la necesidad de articular actores institucionales, académicos y tecnológicos para garantizar la viabilidad de las soluciones propuestas. Finalmente, el trabajo aporta una base metodológica y aplicada que puede servir como insumo para futuras investigaciones y proyectos orientados al desarrollo sostenible de ciudades intermedias. Sistemas de información. Internet de las cosas. Transformación digital.

Rueda Gonzalez, Ferney Stiven Clavijo Moreno, Miguel Angel http://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/23576 2026-04-28T18:14:43Z

Desarrollo de un Sistema con Inteligencia Artificial para la Traducción y Conversación de 14 señas del Lenguaje de Señas Colombiano en Instituciones Educativas de Colombia, 2025-2026 Rueda Gonzalez, Ferney Stiven; Clavijo Moreno, Miguel Angel El presente trabajo de grado tuvo como objetivo desarrollar un sistema de inteligencia artificial capaz de traducir en tiempo real catorce señas del Lenguaje de Señas Colombiano (LSC) a texto y voz, con el fin de facilitar la comunicación entre personas sordas y la comunidad oyente, especialmente en contextos educativos. Para ello, se adoptó un enfoque cuantitativo y aplicado, integrando técnicas de visión por computador y aprendizaje profundo. La metodología consistió en la captura de videos de señas ejecutadas por los autores del proyecto en distintos entornos y utilizando diferentes dispositivos de grabación. A partir de estos videos se extrajeron keypoints de manos y rostro mediante la librería MediaPipe, los cuales fueron organizados y normalizados en secuencias temporales de longitud fija. Estas secuencias conformaron el conjunto de datos utilizado para el entrenamiento de un modelo de red neuronal recurrente tipo LSTM, implementado en TensorFlow y Keras, debido a su capacidad para modelar patrones temporales presentes en los movimientos gestuales. Los resultados evidenciaron que el sistema desarrollado permite reconocer y clasificar las catorce señas seleccionadas del LSC y generar su correspondiente traducción a texto y voz en tiempo real. Entre los principales hallazgos se destaca que el uso de keypoints reduce la complejidad del procesamiento visual, que la normalización temporal mejora la estabilidad del modelo frente a variaciones en la ejecución de las señas y que la arquitectura LSTM resulta adecuada para capturar la dinámica temporal de los gestos. En conclusión, la herramienta desarrollada representa un apoyo tecnológico funcional para la inclusión y la reducción de barreras de comunicación en entornos educativos. No obstante, su alcance se limita a un conjunto específico de señas y a las condiciones de captura consideradas, por lo que se recomienda ampliar el vocabulario y evaluar el sistema con un mayor número de usuarios y escenarios. Desarrollo Tecnoiógico