Detección del trastorno por déficit de atención e hiperactividad mediante técnicas de Machine Learning en estudiantes de la Institución Maria Reina, Puerto Maldonado 2025

Abstract

La presente investigación tuvo como objetivo analizar la aplicación de técnicas de Machine Learning para la detección del Trastorno por Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) en estudiantes de la Institución Educativa Privada María Reina de Puerto Maldonado durante el año 2025. El estudio se desarrolló ante la necesidad de fortalecer los procesos de identificación temprana del TDAH mediante herramientas tecnológicas que contribuyan al análisis eficiente de patrones conductuales en el contexto educativo. La investigación fue de tipo aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño no experimental de corte transversal. Para la recolección de datos se utilizaron cuestionarios y registros de observación dirigidos a padres y docentes, permitiendo obtener información relacionada con conductas asociadas al TDAH. Posteriormente, los datos recopilados fueron procesados mediante técnicas de aprendizaje automático con la finalidad de identificar patrones conductuales y evaluar la capacidad de clasificación del modelo implementado. Los resultados evidenciaron que la aplicación de técnicas de Machine Learning permitió optimizar el análisis de comportamientos asociados al TDAH, facilitando la identificación de estudiantes con posibles indicadores del trastorno. Asimismo, la integración de información proporcionada por docentes fortaleció la calidad y consistencia de los datos utilizados durante el proceso de análisis, mejorando la interpretación de los patrones conductuales observados. Se concluyó que el uso de herramientas basadas en inteligencia artificial constituye una alternativa de apoyo para la detección temprana del TDAH en contextos educativos, contribuyendo al fortalecimiento de los procesos de evaluación y favoreciendo intervenciones oportunas orientadas al bienestar y desarrollo integral de los estudiantes.