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dc.rights.licenseabiertoes_ES
dc.contributor.advisorCruz Melo, Diego Alexander
dc.contributor.authorSierra Vega, Ivan Dario
dc.contributor.authorJimenez Celis, Jhoan Sebastian
dc.contributor.otherAnchicoque Calderón, Alexander
dc.coverage.spatialColombiaes_ES
dc.date.accessioned2025-07-10T18:48:40Z
dc.date.available2025-07-10T18:48:40Z
dc.identifier.citationN/Aes_ES
dc.identifier.urihttp://repositorio.uts.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/20576
dc.descriptionMachine Learning Inteligencia artificial React.ts Laravel Planificación Académica.es_ES
dc.description.abstractEl presente proyecto tiene como objetico implementar una plataforma a través de nuevas tecnologías para la gestión de horarios y salones en las Unidades Tecnológicas de Santander (UTS), específicamente para el departamento de sistemas y afines, usando machine learning para aumentar la eficiencia y asignación adecuada de las clases. La metodología de este desarrollo utiliza un full stack compuesto de React.ts para el frontend y laravel para el backend, complementando el uso de base de datos mysql y Api restful. Además, se incorporó un algoritmo con machine learning para la generación automática de horarios basado en las diferentes tablas propuestas partiendo de la disponibilidad de los profesores, calificación de los estudiantes entre otros, utilizando técnicas como KNN y Random Forest, y demás técnicas de adaptabilidad para entrenar modelos predictivos y con el fin de asignar las clases. Los resultados esperados incluyen una plataforma funcional que le permita a los administrativos gestionar horarios y salones de manera eficiente, con diferentes módulos de manera intuitiva, manejando roles y permisos, además una interfaz para los profesores para crear sus horarios disponibles además de descargar sus clases.es_ES
dc.description.sponsorshipN/Aes_ES
dc.description.tableofcontentsRESUMEN EJECUTIVO 9 INTRODUCCIÓN 10 1. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN 12 1.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA 12 1.2. JUSTIFICACIÓN 13 1.3. OBJETIVOS 14 1.3.1. OBJETIVO GENERAL 14 1.3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS 14 1.4. ESTADO DEL ARTE 15 2. MARCO REFERENCIAL 17 3. DISEÑO DE LA INVESTIGACION 23 4. DESARROLLO DEL TRABAJO DE GRADO 26 5. RESULTADOS 32 6. CONCLUSIONES 33 7. RECOMENDACIONES 35 8. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 36 9. ANEXOS 39 LISTA DE FIGURAS Figura 1. Data Base 26 Figura 2. Frontend 27 Figura 3. Apis 30 Figura 4. Modelo predictivo 30es_ES
dc.language.isoeses_ES
dc.publisherUTSes_ES
dc.subjectGestión de horarios, Machine Learning, KNN, técnicas adaptativas, React.ts, Laravel, Planificación Académica.es_ES
dc.titleSistema de Gestión de horarios y salones para el programa de Ingeniería de Sistemas de las UTSes_ES
dc.typedegree workes_ES
dc.rights.holderCC.BY.NC.ND 2.5es_ES
dc.date.emitido2024-12-05
dc.dependenciafcnies_ES
dc.proceso.procesoutsdocenciaes_ES
dc.type.modalidaddesarrollo_tecnológicoes_ES
dc.format.formatopdfes_ES
dc.titulogN/Aes_ES
dc.educationleveltecnologoes_ES
dc.contibutor.evaluatorevaluadores_ES
dc.date.aprobacion2024-12-04
dc.description.programaacademicoTecnología en desarrollo de sistemas informáticoses_ES
dc.dependencia.regionbucaramangaes_ES


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