Datos ficticios para evaluar nivel de aprobación

 

DATOS FICTICIOS

EVALUAR MEDIANTE INDICADORES EL NIVEL DE APROBACIÓN EN UNA ASIGNATURA

Nuevamente solicitaremos la ayuda de CHATGPT:

YO:

Desarrolla paso a paso datos ficticios en Python sobre la evaluación a estudiantes en una clase práctica de laboratorio en Bioquímica.

Es el enlace:

https://chat.openai.com/share/79f34933-eb9d-4651-b03f-70a6670c3ae7

 CHAT:

Claro, puedo ayudarte a generar datos ficticios en Python para la evaluación de estudiantes en una clase práctica de laboratorio en Bioquímica. Utilizaré la biblioteca random para generar datos aleatorios. A continuación, te proporciono un ejemplo paso a paso:

import random

# Paso 1: Crear una lista de nombres de estudiantes
estudiantes = ["Ana", "Juan", "María", "Pedro", "Laura", "Carlos", "Sofía", "Diego", "Elena", "Hugo"]

# Paso 2: Crear una lista de experimentos realizados en el laboratorio
experimentos = ["Determinación de pH", "Análisis de proteínas", "Extracción de ADN", "Cromatografía de lípidos", "Enzimología"]

# Paso 3: Generar datos ficticios para la evaluación de cada estudiante en cada experimento
resultados = []

for estudiante in estudiantes:
    for experimento in experimentos:
        # Generar una calificación aleatoria entre 0 y 100
        calificacion = random.randint(0, 100)
        
        # Crear un diccionario con los datos del estudiante, el experimento y la calificación
        datos = {
            "Estudiante": estudiante,
            "Experimento": experimento,
            "Calificacion": calificacion
        }
        
        # Agregar el diccionario a la lista de resultados
        resultados.append(datos)

# Paso 4: Imprimir los resultados
for resultado in resultados:
    print(f"{resultado['Estudiante']} - {resultado['Experimento']}: {resultado['Calificacion']}")

# Puedes guardar los resultados en un archivo CSV o en una base de datos, según tus necesidades.

Chat GPT mediante Google Colab sugiere el dataFrame:

# prompt: Mediante el marco de datos df:

df.corr()

 

YO:

desarrolla las posibles primeras filas del dataframe

 

CHATGPT:

Estudiante           Experimento  Calificacion
0        Ana  Determinación de pH            85
1        Ana  Análisis de proteínas            47
2        Ana      Extracción de ADN            63
3        Ana  Cromatografía de lípidos       92
4        Ana  Enzimología                75

from matplotlib import pyplot as plt

_df_24['X'].plot(kind='hist', bins=20, title='X')

plt.gca().spines[['top', 'right',]].set_visible(False)

 

 

 La representación de datos en gráfico, corresponde a las barras, entre ejes X,Y

 Conclusión: es importante realizar los ejercicios de relación entre CHATGPT y Google Colab

para interpretar los datos en función a la evaluación investigada. 

X	Y
X	1.00000	0.00367
Y	0.00367	1.00000

 

X	Y
X	1.00000	0.00367
Y	0.00367	1.00000