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From: Mitsuo Tokumori <rtokumori@pucp.edu.pe>
Date: Thu, 25 May 2023 18:55:55 -0500
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new file mode 100644
index 0000000..cc84fc3
--- /dev/null
+++ b/chapter/10-generalidades.tex
@@ -0,0 +1,691 @@
+\chapter{Generalidades}
+
+
+\section{Problemática}
+
+%[Texto introductorio acerca de esta sección correspondiente a la descripción del
+%problema o problemática que aborda el trabajo.]
+
+En esta sección se describe la problemática utilizando como herramienta de
+análisis el diagrama de árbol de problemas y posteriormente se describe a mayor
+detalle el problema a abordar en el presente estudio.
+
+En el apartado \ref{problematica-arbol-problemas}, se presenta la problemática a
+alto nivel.  Luego, en el apartado \ref{problematica-descripcion}, se
+desarrollan más el problema central, sus causas, efectos, y contexto.
+Finalmente en el apartado \ref{problematica-problema-seleccionado} se sumarizan
+las ideas trabajadas.
+
+\subsection{Árbol de problemas} \label{problematica-arbol-problemas} 
+
+% Fuentes para la tecnica del arbol de problemas
+
+%[Texto que introduce la técnica del árbol de problemas. De acuerdo con el
+%esquema del árbol de problemas de la Figura 1, se explican las causas y origen
+%de los problemas, el problema central y los efectos y consecuencias del problema
+%central.  
+%
+%Los pasos para elaborar el árbol de problemas son:
+%
+%\begin{enumerate}
+%    \item Identificar el problema central (tronco del árbol).
+%    \item Identificar los efectos del problema central (la copa del árbol).
+%    \item Identificar las relaciones entre los efectos.
+%    \item Identificar las causas (la raíz del árbol).
+%    \item Identificar las relaciones entre las causas.
+%    \item Diagramar el árbol.
+%\end{enumerate}
+%
+%Luego de diagramar el árbol con sus respectivos nodos, revise la validez e
+%integridad del árbol dibujado, todas las veces que sea necesario. Esto es,
+%asegurarse que las causas representen causas y los efectos representen efectos,
+%que el problema central este correctamente definido y que las relaciones
+%(causales) estén correctamente expresadas.]
+
+% En la \autoref{fig:arb.prob.} se presenta el diagrama del árbol de problemas, en
+% el cual se sumarizan el problema principal, los efectos, y los problemas causa y
+% las relaciónes entre ellos.
+
+% \begin{figure} [htbp] \centering
+%     \includegraphics[width=.9\columnwidth]{img/arbol_problemas_excel.png}
+%     \caption{Esquema del árbol de problemas.}
+%     \label{fig:arb.prob.}
+% \end{figure}
+
+Para plantear la problemática, se hace uso del esquema del árbol de problemas
+(Ver la Tabla \ref{tab:arbol-problemas}).  Se compone de 3 partes: el problema
+central, los problemas causas, y los problemas efectos.  Cada problema causa
+esta relacionado a uno o más problemas efecto.  El problema central es el que
+engloba y es producto de los problemas causa (análogo a las raíces del árbol), y
+se manifiesta como los problemas efecto (análogo a las ramas de un árbol).
+
+\begin{table} [H] 
+    \centering
+    \caption{Árbol de problemas}
+    \label{tab:arbol-problemas}
+    \begin{tabular}
+    {|p{0.09\linewidth}|p{0.26\linewidth}|p{0.26\linewidth}|p{0.26\linewidth}|}
+        \hline
+        & 1 & 2 & 3 \\
+        \hline
+       
+        Problemas efectos &
+        Sigue incrementando la deserción estudiantil.  Aún cuando se cuenta con
+        más datos y capacidad de computo o análisis. &
+        No se contemplan factores relevantes que van a influir en la deserción
+        universitaria. &
+        El alcance de los programas de prevención de la deserción de las
+        universidades es limitado.  Se tiene escaza capacidad para tomar
+        decisiones sobre el estado de sus estudiantes. \\
+        \hline
+        
+        Problema central &
+        \multicolumn{3}{p{0.78\linewidth}|}{
+            La deserción estudiantil universitaria es detectada tardíamente,
+            desaprovechamiento de los datos disponibles de los
+            estudiantes para detectarla
+        } \\
+        \hline
+    
+        Problemas causas &
+        Los programas de detección y ayuda para estudiantes propensos a desertar
+        tienen un enfoque más reactivo en lugar de proactivo. &
+        Existe diversidad de factores que podrían detectar la deserción
+        estudiantil universitaria de forma oportuna, y estos no son
+        aprovechados. &
+        Realizar el seguimiento a todos los estudiantes con peligro de deserción
+        es una tarea compleja, costosa y larga. \\
+        \hline
+    \end{tabular}
+\end{table}
+
+\subsection{Descripción} \label{problematica-descripcion}
+
+% Explicacion del arbol de problemas con fuentes.
+
+%[En esta sección se contextualiza claramente el problema, respaldando y
+%justificando fuertemente la ejecución de su proyecto de tesis, el cual tiene
+%como objetivo desarrollar una propuesta de solución a la problemática que ha
+%sido identificada. Considere referencias actualizadas para contextualizar el
+%problema. El problema a solucionar debe ser relevante y de la magnitud de un
+%proyecto de fin de carrera. Describa la problemática apoyándose en el árbol de
+%problemas, describa de manera detallada cada una de las causas del problema
+%central, así como los efectos de la misma.
+%
+%De acuerdo con Pólya (1945), un problema es un conjunto (estado) de condiciones
+%que afectan un escenario (hecho, situación, persona, empresa), las cuales se
+%quieren transformar para pasar a otro escenario (supuestamente más beneficioso
+%que el anterior). No se aprecia “algo malo” directamente, sino condiciones dadas
+%que se quieren modificar por otras “mejores”. Sí puede darse el caso que las
+%condiciones afecten negativamente al escenario y que deban ser cambiadas. Por
+%otro lado, Silva y Menezes (2005) consideran que un problema es una cuestión que
+%muestra una situación que requiere de una discusión, investigación, decisión o
+%solución. El problema es la cuestión que la investigación intentará
+%resolver. Todo el proceso de la investigación girará en torno a su solución.
+%
+%El planteamiento del problema dentro de una proyecto de fin de carrera debe de
+%responder a la pregunta: ¿Qué se va a investigar?. En el que el proyecto busca
+%pasar de un estado de desconocimiento sobre estas condiciones iniciales,  a un
+%estado en que los resultados que obtengamos nos permitan dar respuesta a las
+%preguntas planteadas inicialmente (Castillo Sánchez, 2004). En la formulación
+%del proyecto es necesario indicar claramente:
+%
+%\begin{itemize}
+%    \item Situación actual o estado actual de condiciones
+%    \item Situación deseada o estado ideal de condiciones
+%\end{itemize}
+%
+%La descripción de la situación actual debe considerar las tres “C”:
+%contextualización, caracterización, conceptualización y describir qué es lo que
+%está ocurriendo en la actualidad.
+%
+%La descripción de la situación deseada debe buscar responder: ¿A dónde se quiere
+%llegar? y ¿qué se pretende realizar en el proyecto para llegar a esta situación
+%deseada?
+%
+%El planteamiento del problema puede hacerse a manera de preguntas:
+%
+%\begin{itemize}
+%    \item Deben formularse de manera precisa y concreta
+%    \item Es necesario que las preguntas estén contextualizadas, para ello, se
+%          debe describir primero la situación del contexto, luego se formulan
+%          las preguntas, y estas preguntas deberán estar de acorde con los
+%          objetivos.]
+%\end{itemize}
+%
+%[Todos los párrafos deben estar con sus respectivas citas en formato APA
+%(American Psychological Association, 2022) en su versión más actual. Toda fuente
+%que se cita en el documento debe aparecer al final en la bibliografía o
+%referencias. Las fuentes pueden ser tomadas de revistas académicas, artículos de
+%eventos académicos, libros, anuarios, informes, tesis, páginas web, etc. Pueden
+%ser citaciones textuales o parafraseadas, pero siempre dándole el crédito al
+%autor. Todo lo que referencie a lo expresado por los autores debe estar en
+%tiempo pasado. Por ejemplo: “Codd (1970) indicó” o “Codd (1970) dijo”.
+%
+%Todas sus afirmaciones deben sustentarse mediante las referencias para lo cual
+%debe manejar un gestor de referencias como: Zotero, Mendeley, EndNote u otros.
+%
+%El uso de encabezamientos ayuda a darle estructura al documento. El estilo
+%recomendado consiste de cinco (5) posibles niveles de encabezamientos:
+%
+% % Intro
+% La deserción estudiantil universitaria es un fenómeno complejo que ha sido
+% ampliamente estudiado para identificar sus causas debido a su impacto tanto en
+% la vida del estudiante que deserta como de la institución educativa de la cual
+% desertó (Fernández-Martín et al., 2019).  Si bien los ratios de deserción han
+% decrecido en los últimos 100 años (Doll et al., 2013), este sigue siendo un
+% problema en la actualidad.  En 2013, (Doll et al., 2013) calculó que en Estados
+% Unidos, el ratio de deserción es de 40\% por año para estudiantes que persíguen
+% un pregrado, de los cuales el 30\% deserta en el primer año de estudios.
+
+% % Estudios previos
+% Diversos estudios obtienen estadísticas de desersión estudiantil analizando
+% varios factores académicos (E.g., universidad del estudiante, historia de notas
+% de la escuela del estudiante, notas a la fecha del estudiante universitario,
+% orden de mérito, asistencia a clases), socio-económicos (grupo étnico del
+% estudiante, género, nivel de educación de los padres, ingresos propios, ingresos
+% familiares (REF).  Otros estudios menos cuantitativos se enfócan en analizar la
+% deserción por el aspecto personal y psicológico del estudiante, analizando
+% aspectos como la motivación, disciplina, esfuerzo y auto-control de los
+% estudiantes por medio de encuestas (Lee et al., 2013).
+
+% % Programas de prevesión de deserción estudiantil
+% Por otro lado, existen diversos programas que intentan disminuir la deserción
+% estudiantil.
+
+El primer problema causa se trata de la naturaleza reactiva de los programas de
+detección y ayuda para estudiantes propensos a desertar en lugar de adoptar un
+enfoque más proactivo \autocite{chitti_need_2020}.  La deserción estudiantil
+universitaria es un fenómeno complejo que afecta a muchos estudiantes en todo el
+mundo, y puede tener consecuencias a largo plazo tanto para los individuos como
+para la sociedad. Por lo tanto, es importante abordar este problema de manera
+efectiva.  La situación actual de los programas de prevención de deserción
+reactivos es que identifican y brindan apoyo a los estudiantes en riesgo después
+de que se han manifestado signos de lucha o desinterés en el ámbito académico.
+Estos programas suelen involucrar procesos de detección, seguimiento y medidas
+correctivas para ayudar a los estudiantes a superar los desafíos que enfrentan y
+mantenerlos en la carrera \autocite{chitti_need_2020}.  Los estudiantes en
+riesgo suelen ser identificados después de que ya han experimentado varias
+dificultades académicas \autocite{Segura2022, Latif20221051} La situación
+deseada por otro lado sería adoptar un enfoque proactivo, que implicaría
+identificar y abordar los factores de riesgo antes de que se conviertan en
+problemas.  La identificación temprana juega un papel crucial, los estudiantes
+en riesgo se identifican antes de que enfrenten dificultades académicas o
+problemas de comportamiento, permitiendo intervenciones más efectivas y
+oportunas \autocite{Shilbayeh2021562, chitti_need_2020, Segura2022}.
+
+El segundo problema causa está relacionado a que existen diversas herramientas y
+estrategias que podrían utilizarse para detectar la deserción estudiantil
+universitaria de forma oportuna, pero estas no son aprovechadas por las
+instituciones educativas.  Por ejemplo, muchas universidades tienen acceso a
+datos sobre el rendimiento académico de los estudiantes, el ratio de su
+asistencia a clases, su participación en actividades extracurriculares,
+situación socio-económica al momento de ingresar a la universidad, y otros
+indicadores importantes que podrían señalar un posible riesgo de deserción
+\autocite{Khan2021, Yağcı2022}.  Sin embargo, en muchos casos, estas
+herramientas no se utilizan de manera efectiva.  Los datos pueden estar
+disponibles pero no se analizan de manera regular o sistemática
+\autocite{Khan2021}.  Además, los docentes y administradores a menudo no tienen
+la formación o el tiempo necesario para interpretar y utilizar adecuadamente los
+datos que tienen a su disposición \autocite{chitti_need_2020}.  Por lo tanto, el
+segundo problema efecto es que se está desaprovechando recursos y datos que
+podrían ayudar a la detección temprana de estudiantes con riesgo a desertar
+\autocite{Khan2021, Shilbayeh2021562, chitti_need_2020}.
+
+% Otra posible razón relacionada, de porqué no se aprovechan las oportunidades
+% para detectar la deserción estudiantil de forma oportuna es la falta de
+% coordinación entre los diferentes departamentos de la universidad.  Por
+% ejemplo, el departamento de administración y finanzas puede tener información
+% importante sobre los estudiantes que están teniendo dificultades financieras,
+% pero es posible que esta información no se comparta con otros departamentos
+% que podrían ofrecer apoyo académico o de salud mental.
+
+En tercer problema causa está relacionado con la tarea de realizar el
+seguimiento a todos los estudiantes con peligro de deserción.  Este proceso
+puede ser complejo, costoso y largo \autocite{Latif20221051}.  Los factores que
+pueden indicar el riesgo de deserción pueden ser diversos, lo que dificulta la
+tarea de identificar a los estudiantes que necesitan intervención.  Además,
+muchos estudiantes pueden no mostrar signos claros de problemas hasta que sea
+demasiado tarde.  \textit{Por lo que mantener actualizado el factor de riesgo de
+cada estudiante a lo largo del tiempo puede demostrar ser dificultoso}
+\autocite{Latif20221051, Balaji2021}.
+
+% Además, el alcance de los programas de prevención de la deserción de las
+% universidades puede ser limitado. Las universidades pueden tener recursos
+% limitados y, por lo tanto, no pueden implementar programas y estrategias de
+% prevención de la deserción a gran escala. La falta de personal capacitado y la
+% falta de tecnología pueden limitar la capacidad de la universidad para
+% identificar y apoyar a los estudiantes en riesgo. Además, la falta de
+% coordinación entre los diferentes departamentos de la universidad puede
+% dificultar la capacidad de la universidad para tomar decisiones sobre el
+% estado de sus estudiantes y ofrecer apoyo.
+
+% En resumen, el seguimiento de los estudiantes con peligro de deserción es una
+% tarea compleja, costosa y larga, y los programas de prevención de la deserción
+% pueden tener un alcance limitado. Es importante que las universidades trabajen
+% para abordar estos desafíos y desarrollar estrategias efectivas para
+% identificar y apoyar a los estudiantes en riesgo de abandonar sus estudios.
+% Esto puede requerir la asignación de recursos adecuados, la implementación de
+% tecnología y la promoción de una cultura de colaboración en todo el campus.
+
+\subsection{Problema seleccionado} \label{problematica-problema-seleccionado}
+
+El problema central es que la deserción estudiantil universitaria es detectada
+tardíamente debido a la falta de un enfoque más proactivo en la detección,
+desprovechando toda la data disponible en las instituciones educativas, la
+escasez de capacidad para tomar decisiones oportunas y efectivas sobre el estado
+de los estudiantes, y el seguimiento costoso y complejo de los estudiantes en
+riesgo.  Todo esto contribuye a que los estudiantes abandonen sus estudios antes
+de que se puedan implementar medidas de apoyo eficaces.
+
+\section{Objetivos}
+
+En esta sección se define el objetivo general, para luego ser desglosado en 
+objetivos específicos.  También se definen los resultados esperados asociados
+a cada objetivo específico.
+
+\subsection{Objetivo general}
+
+Desarrollar un sistema, basado en técnicas de aprendizaje automático, que
+permita predecir y prevenir la deserción estudiantil en el ámbito universitario,
+mejorando así la retención de estudiantes y el rendimiento académico general.
+
+% Basados en tecnicas de aprendizaje automatico.
+
+\subsection{Objetivos específicos}
+
+\begin{itemize}
+    \item \textbf{O1} Identificar los factores que influyen en la deserción estudiantil
+    universitaria usando técnicas estadísticas
+
+    \item \textbf{O2} Implementar modelos de Aprendizaje Automático que realizen
+    predicciones sobre la desercion estudiantil
+
+    \item \textbf{O3} Implementar un sistema que permita a las universidades, realizar un
+    proceso de detección temprana de deserción estudiantil.  Utilizando los
+    modelos de Aprendizaje Automático, mencionados anteriormente.
+\end{itemize}
+
+\subsection{Resultados esperados}
+
+\begin{itemize}
+    \item \textbf{O1} Identificar los factores que influyen en la deserción
+    estudiantil universitaria usando técnicas estadísticas
+
+    \begin{itemize}
+        \item \textbf{R1.1} Recolección de datos.  Recoger y organizar datos
+        relevantes sobre el rendimiento académico de los estudiantes, su
+        participación en clases, asistencia, interacciones en línea, salud
+        mental, factores socioeconómicos, entre otros.
+
+        \item \textbf{R1.2} Análisis descriptivo y limpieza de datos.
+
+        \item \textbf{R1.3} Transformación de datos.  Los datos recopilados se
+        transforman a un formato que puede ser fácilmente analizado y utilizado
+        en modelos estadísticos y de Aprendizaje Automático.
+
+        \item \textbf{R1.4} Análisis de relación.  Se examina la relación entre
+        cada variable y la variable objetivo (deserción estudiantil) para
+        identificar patrones y tendencias
+
+        \item \textbf{R1.5} Análisis de correlación.  Se realiza un análisis de
+        correlación para analizar la inter-dependencia entre las variables.
+        \end{itemize}
+
+\item \textbf{O2} Implementar modelos de Aprendizaje Automático que realizen
+predicciones sobre la desercion estudiantil
+
+    \begin{itemize}
+        \item \textbf{R2.1} Identificación de los algoritmos aprendizaje
+        automático de predicción con ayuda de la literatura.
+
+        \item \textbf{R2.2} Implementación de los algoritmos de ML seleccionados que
+        mejor se ajusten a la problemática.
+
+        \item \textbf{R2.3} Comparación de los algoritmos de ML implementados y
+        selección del mejor modelo según su presición en la predicción.
+    \end{itemize}
+
+\item \textbf{O3} Implementar un sistema que permita a las universidades,
+realizar un proceso de detección temprana de deserción estudiantil.  Utilizando
+los modelos de Aprendizaje Automático, mencionados anteriormente.
+
+    \begin{itemize} 
+        \item \textbf{R3.1} Catálogo de requisitos.  Se definirán los requisitos
+        del sistema en una tabla, lo que permitirá una comprensión clara de las
+        funcionalidades esperadas del sistema.
+
+        \item \textbf{R3.2} Prototipo del sistema.  El cual es realizado en un
+        software de prototipado, como por ejemplo Figma.  Ilustra los
+        principales flujos del sistema.
+
+        \item \textbf{R3.3} Especificación de requisitos.  Una descripción
+        detallada de los requisitos del sistema
+
+        \item \textbf{R3.4} Modelo de base de datos.  Diseño del modelo de
+        base de datos que respalde la solución, buscando la integridad y la
+        eficiencia en la gestión de los datos.
+
+        \item \textbf{R3.5} Arquitectura de la solución.  La arquitectura del
+        sistema define la estructura general, los componentes del sistema, y
+        cómo estos componentes interactúan entre sí.
+
+        \item \textbf{R3.6} Implementación del sistema.  Incluye la programación
+        del sistema siguiendo las especificaciones definidas anteriormente.
+
+        \item \textbf{R3.7} Integración del sistema con los modelos de ML.  
+        Integración de los modelos de aprendizaje automático desarrollados en el
+        Objetivo 2 con el sistema implementado.  Permitiendo al sistema realizar
+        predicciones de deserción estudiantil basadas en los datos disponibles.
+
+        \item \textbf{R3.8} Instalación y configuración del software.  
+        Incluye el empaquetamiento del software y pruebas de instalación
+        en un entorno nuevo.
+    \end{itemize}
+\end{itemize}
+
+% \begin{itemize}
+%     \item Recolección de Datos: 
+    
+%     \item Preprocesamiento de Datos: Limpiar y preparar los datos para el
+%     análisis, lo que puede incluir la gestión de datos faltantes, la
+%     normalización de datos y la transformación de variables categóricas en
+%     numéricas.
+    
+%     \item Selección de Características (\textit{features}): Identificar y
+%     seleccionar las características más relevantes que puedan influir en la
+%     deserción estudiantil.
+    
+%     \item Desarrollo del Modelo de Aprendizaje Automático: Construir y entrenar
+%     un modelo de aprendizaje automático capaz de predecir la probabilidad de
+%     deserción de un estudiante basado en las características seleccionadas.
+    
+%     \item Validación del Modelo: Probar el modelo en un conjunto de datos de
+%     prueba independiente para validar su precisión y fiabilidad.
+        
+%     \item Implementación y Monitoreo: Implementar el modelo en el entorno
+%     universitario y establecer un sistema de monitoreo que permita ajustes y
+%     mejoras continuas.
+    
+%     \item Diseño de Intervenciones: Diseñar e implementar estrategias de
+%     intervención basadas en las predicciones del modelo para ayudar a los
+%     estudiantes en riesgo de deserción.
+% \end{itemize}
+
+\subsection{Mapeo de objetivos, resultados, y verificación}
+
+En la \autoref{tab:obetivos-resultados-verificacion} se muestra en forma tabular
+la relación entre los objetivos, sus resultados asociados, y medios de
+verificación de cada resultado.
+
+\begin{table} [H]    % htbp
+    \centering
+    \caption{Mapeo de objetivos, resultados, y verificación}
+    \label{tab:obetivos-resultados-verificacion}
+    \begin{tabular} {|p{0.30\linewidth}|p{0.30\linewidth}|p{0.30\linewidth}|}
+        \hline
+
+        \multicolumn{3}{|p{0.90\linewidth}|}{
+            \textbf{Objetivo 1 (O1):} Identificar los factores que influyen en
+            la deserción estudiantil universitaria usando técnicas estadísticas.
+        } \\
+        \hline
+
+        \textbf{Resultado} & 
+        \textbf{Medio de verificación} &
+        \textbf{Indicador Objetivamente Verificable (IOV)} \\
+        \hline
+
+        \textbf{R1.1} Recolección de datos. &
+        - Obtención de un conjunto de datos proveniente de alguna universidad. &
+        - Aprobación del \textit{dataset} al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R1.2} Análisis descriptivo y limpieza de datos. &
+        - Documento con el análisis exploratorio de los datos, utilizando técnicas de estadística descriptiva, incluyendo gráficos. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R1.3} Transformación de datos. &
+        - Documento que muestre la transformación de los datos, a un formato adecuado para el posterior procesamiento. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R1.4} Análisis de relación. &
+        - Documento con el análisis de relación entre las variables dependientes contra la variable independiente. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R1.5} Análisis de correlación. &
+        - Documento con el análisis de correlación entre las todas las variables usando un mapa de calor representado de forma tabular. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \multicolumn{3}{|p{0.90\linewidth}|}{
+            \textbf{Objetivo 2 (O2):} Implementar modelos de Aprendizaje Automático que
+            realizen predicciones sobre la desercion.
+        } \\
+        \hline
+
+        \textbf{Resultado} & 
+        \textbf{Medio de verificación} &
+        \textbf{Indicador Objetivamente Verificable (IOV)} \\
+        \hline
+
+        \textbf{R2.1} Identificación de los algoritmos aprendizaje automático de predicción con ayuda de la literatura &
+        - Documento conteniendo un listado de los principales algoritmos de aprendizaje automático.  Incluyendo las ventajas y desventajas de cada uno. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R2.2} Implementación de los algoritmos de ML seleccionados que mejor se ajusten a la problemática. &
+        - Repositorio con el código fuente de la implementación de los modelos de ML. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R2.3} Comparación de los algoritmos de ML implementados y selección del mejor modelo según su presición en la predicción &
+        - Documento con el análisis comparativo entre los modelos de ML, basado en su precisión. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Ciencia de Datos. \\
+        \hline
+
+        \multicolumn{3}{|p{0.90\linewidth}|}{
+            \textbf{Objetivo 3 (O3):} Implementar un sistema que permita a las
+            universidades, realizar un proceso de detección temprana de
+            deserción estudiantil. Utilizando los modelos de Aprendizaje
+            Automático.
+        } \\
+        \hline
+
+        \textbf{Resultado} & 
+        \textbf{Medio de verificación} &
+        \textbf{Indicador Objetivamente Verificable (IOV)} \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.1} Catálogo de requisitos. &
+        - Documento con el catálogo de requisitos clasificados según su prioridad. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Sistemas de Información. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.2} Prototipo del sistema. &
+        - Documento con el prototipo del sistema.  Muestra las principales pantallas y flujos. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Sistemas de Información. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.3} Especificación de requisitos. &
+        - Documento con la especificación de requisitos, describiendo cada uno a detalle. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Sistemas de Información. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.4} Modelo de base de datos. &
+        - Documento con el diagrama entidad relación o el diseño de la base de datos. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Arquitectura de Software. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.5} Arquitectura de la solución. &
+        - Documento con el diagrama de componentes del sistema. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Arquitectura de Software. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.6} Implementación del sistema. &
+        - Repositorio con el código fuente de la implementación del sistema. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Sistemas de Información. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.7} Integración del sistema con los modelos de ML.  &
+        - Repositorio con el código fuente de la implementación del sistema. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Sistemas de Información. \\
+        \hline
+
+        \textbf{R3.8} Instalación y configuración del software. &
+        - Documento de instalación y configuración del software. &
+        - Aprobación del documento al 100\% por un especialista en Sistemas de Información. \\
+        \hline
+
+
+    \end{tabular}
+\end{table}
+
+\section{Métodos y Procedimientos}
+
+% [Son todas aquellas herramientas, metodologías, métodos o procedimientos que van
+% a ser usados para construir, dentro de un proyecto (de tesis, de fin de
+% carrera), cada uno de los resultados esperados. Se pueden aplicar / requerir
+% varias herramientas para la realización de cada uno de los resultados. Se deben
+% identificar claramente las herramientas, metodologías, métodos o procedimientos
+% que se necesitan para cada resultado.
+
+% Para cada resultado debe existir al menos una herramienta o método para
+% obtenerlo. Puede usar tablas para mostrar: resultado, herramienta o método y
+% forma de validación.
+
+% Debe describir a modo resumido las herramientas o métodos y cómo los aplicará en
+% su tesis, esta información debe venir acompañada de referencias donde se
+% encuentran mayores detalles.
+
+% Las herramientas cubren las necesidades propias de cada uno de los productos
+% entregables que materialicen los resultados y que evidencien a los objetivos
+% específicos.
+
+% Dentro del contexto de un proyecto de fin de carrera se entiende como
+% herramienta a cualquier soporte básico, técnico o de carácter operativo que se
+% requiera para construir el resultado esperado. No debe listar las herramientas
+% más simples. Algunos ejemplos son los lenguajes de programación, editores de
+% código, compiladores e intérpretes, modeladores de base de datos, modeladores de
+% procesos, generadores de datos aleatorios, modeladores de planos y piezas,
+% etc. Se recomienda omitir  las herramientas de ofimática.
+
+% En el caso de utilizar alguna metodología, ésta puede ser definida como un
+% conjunto de métodos, procedimientos, reglas, postulados y prácticas empleados en
+% una disciplina. Puede ser considerada un sistema de capas, en donde cada capa es
+% vista como un bloque de construcción que soporta la capa que se encuentra
+% encima.
+
+% En el caso de utilizar algún método, éste  se define como un conjunto de
+% procedimientos intelectuales y técnicos necesarios en la investigación
+% científica. Como el conocimiento científico se fundamenta en la razón, precisa
+% ser sistemático, de manera tal que puede ser comprobado por otros miembros de la
+% comunidad científica. Dentro de los métodos consolidados en la investigación
+% científica se encuentran el método deductivo y el método inductivo.
+
+% El método deductivo se caracteriza por llegar a una conclusión a partir de una
+% situación general y genérica, es decir, se parte de una teoría que define las
+% relaciones entre conceptos dentro de un conjunto de suposiciones y restricciones
+% fijadas, para formular hipótesis con el objetivo de confirmar la teoría. Por
+% otro lado, el método inductivo se caracteriza por el proceso por el cual el
+% investigador, por medio de observaciones, llega a determinadas conclusiones
+% generales, es decir, parte de lo específico para lo general.
+
+% En el caso de utilizar algún modelo, éste se define como una abstracción de la
+% realidad que trata de describirla. Además, es la caracterización y
+% especificación de un fenómeno o entidad observable, el cual es explicado por
+% leyes y teorías de un cuerpo de conocimiento. Un modelo posee características
+% contextuales, componentes, procedimientos, indicadores y métricas, así como
+% guías de implementación, guías de medición y/o guías de implantación.]
+
+
+En esta sección se listan las herramientas, métodos, y procedimientos relevantes
+para cumplir los resultados esperados planteados en la sección anterior. 
+Algunas herramientas son específicas para ciertos resultados esperados, mientras
+que otras son transversales a varios resultados esperados.  Se busca
+ser coherente en la selección de herramientas y métodos 
+utilizados para la problemática, en este caso la deserción estudiantil
+universitaria detectada de forma tardía desaprovechando los datos disponibles
+de los estudiantes.
+
+\subsection{Aprendizaje Automático}
+
+El Aprendizaje Automático o \textit{Machine Learning} (también conocido como
+\enquote{aprendizaje de máquina}) se refiere al campo de estudio que analiza y
+desarrolla métodos que \textit{aprenden}.  Donde aprender se refiere a encontrar
+patrones, tendencias, y entender \enquote{qué es lo que dice la data}
+\autocite{hastie2009elements, mitchell1997machine}.
+
+En la actualiadad, se utilizan \textbf{técnicas de Aprendizaje Automático} en
+aplicaciónes de diversas disciplinas, entre ellas se encuentran: la detección de
+correo electrónico basura, el reconocimiento óptico de carácteres (OCR), visión
+computacional, y bioinformática \autocite{hastie2009elements}.
+
+Los algoritmos de Aprendizaje Automático se pueden dividir en dos grandes
+categorías, Aprendizaje Supervisado y Aprendizaje No Supervisado.  En el
+Aprendizaje Supervisado se cuenta con información previamente etiquetada, y el
+objetivo es extraer patrónes entre la data y su etiqueta asociada
+\autocite{hastie2009elements}.  Por ejemplo, en el ámbito de la deserción
+estudiantil, la etiqueta es si el alumno desertó o no, y en qué ciclo lo hizo;
+mientras que la data son todas las demás variables, como el promedio de notas en
+cada ciclo.  Por otro lado, los algoritmos de Aprendizaje No Supervisado deben
+trabajar con datos que no han sido previamente etiquetados.  Es decir, no se le
+proporciona instrucciones específicas para lo que debe encontrar en la data.
+Algunas aplicaciones de Aprendizaje No Supervisado incluyen procesamiento de
+lenguaje natural y análisis de audio e imágenes
+\autocite{russell_artificial_2010}.
+
+Una de las técnicas más utilizadas son los algoritmos de clasificación, los
+cuales buscan dividir a los individuos de una muestra en varias clases según el
+valor de sus factores (\textit{features}).  Por ejemplo, en la
+\autoref{fig:classification-flowers} se puede ver el resultado de clasificar una
+muestra de diversas flores, según el largo y ancho de sus pétalos, con el fin de
+identificar si se trata de flores de la misma especie o no.
+
+\begin{figure}[htbp]
+    \centering
+    \includegraphics[width=.4\columnwidth]{img/classification-flowers.png}
+    \caption{Clasificación de flores \autocite{mitchell1997machine}}
+    \label{fig:classification-flowers}
+\end{figure}
+
+\subsubsection{Ejemplos}
+
+% Los modelos predictivos de Aprendizaje Automático son utilizados en la actualidad para
+% analizar data historica compleja, con muchas variables, y realizar predicciones de
+% futuros eventos.  En relación a la deserción estudiantil universitaria, las universidades
+% cuentan con grandes cantidades de datos historica de los estudiantes, que incluyen muchas
+% variables académicas, socio-económicas, y personales de cada estudiantes.  Dado el 
+% objetivo de predecir la deserción estudiantil universitaria, las técnicas modernas
+% de Aprendizaje Automático pueden 
+
+En la actualidad, los modelos predictivos basados en Aprendizaje Automático (AA)
+son ampliamente utilizados para analizar grandes conjuntos de datos históricos
+complejos, caracterizados por un gran número de variables, con el fin de
+predecir eventos futuros. En particular, en el ámbito universitario, las
+instituciones cuentan con grandes cantidades de datos históricos de los
+estudiantes, que incluyen diversas variables académicas, socioeconómicas y
+personales \autocite{Balaji2021}. El objetivo de analizar estos datos es
+predecir la deserción estudiantil universitaria, lo cual se ha convertido en una
+preocupación creciente para las universidades en todo el mundo
+\autocite{Shilbayeh2021562}. 
+
+Para predecir la deserción estudiantil, se han utilizado diversas técnicas de
+AA, tales como árboles de decisión, redes neuronales y modelos de regresión
+\autocite{Balaji2021}. Estos modelos se entrenan utilizando datos históricos de
+estudiantes que han abandonado sus estudios universitarios en el pasado, con el
+fin de identificar patrones y relaciones entre las diversas variables que puedan
+indicar una mayor probabilidad de deserción en el futuro. Una vez que se ha
+entrenado el modelo, este puede ser utilizado para predecir la deserción
+estudiantil de los estudiantes actuales en función de las variables relevantes
+\autocite{Shilbayeh2021562}.
+
+Es importante destacar que, aunque los modelos predictivos de AA pueden ser
+extremadamente precisos, no son infalibles y siempre existe un margen de error
+\autocite{Latif20221051}. Por lo tanto, la interpretación cuidadosa de los
+resultados del modelo es fundamental para tomar decisiones informadas y diseñar
+estrategias efectivas para prevenir la deserción estudiantil
+\autocite{Alwarthan2022107649, Latif20221051}.
\ No newline at end of file
-- 
cgit v1.2.3

