Evaluación de estudiantes

 

EVALUACIÓN DE LA CALIDAD DE INFORMES DE LABORATORIO

MEDIANTE DATOS FICTICIOS Y PYTHON 

 OSLos estudiantes de segundo año de Medicina, elaboran informes de laboratorio, que tienen un contenido específico, los cuales son evaluados por el contenido actualizado en la ciencia Bioquímica. Elaboraré prompts con datos ficticios que consulto a ChatGPT.

YO: Desarrolla paso a paso datos ficticios en Python, para generar un data set sobre la evaluación de informes de laboratorio de bioquímica de estudiantes de medicina.

 

CHAT:

Claro, puedo ayudarte a crear un conjunto de datos ficticio sobre la evaluación de informes de laboratorio de bioquímica de estudiantes de medicina en Python. Vamos a suponer que queremos incluir información como el nombre del estudiante, la nota del informe de laboratorio, el nivel de dificultad del informe, y la fecha de evaluación. Aquí hay un ejemplo simple:

Verificable en el siguiente enlace: https://chat.openai.com/share/e65d73c4-4c11-4646-9509-af526a88b55e

python

import pandas as pd
import random
from datetime import datetime, timedelta

# Generamos nombres ficticios de estudiantes
nombres_estudiantes = ["Juan Perez", "Maria Rodriguez", "Luis Garcia", "Ana Martinez", "Carlos Hernandez"]

# Creamos una lista de fechas ficticias para las evaluaciones (últimos 30 días)
fecha_inicial = datetime.now() - timedelta(days=30)
fechas_evaluacion = [fecha_inicial + timedelta(days=i) for i in range(len(nombres_estudiantes))]

# Generamos datos aleatorios para las notas y nivel de dificultad
notas = [round(random.uniform(60, 100), 2) for _ in nombres_estudiantes]
nivel_dificultad = [random.choice(["Bajo", "Medio", "Alto"]) for _ in nombres_estudiantes]

# Creamos un DataFrame con los datos generados
data = {
    'Nombre Estudiante': nombres_estudiantes,
    'Nota Laboratorio': notas,
    'Nivel Dificultad': nivel_dificultad,
    'Fecha Evaluacion': fechas_evaluacion
}

df = pd.DataFrame(data)

# Mostramos el DataFrame
print(df)

Este código utiliza la librería pandas para crear un DataFrame con los datos ficticios. La columna 'Nombre Estudiante' contiene nombres ficticios, 'Nota Laboratorio' tiene notas generadas aleatoriamente entre 60 y 100, 'Nivel Dificultad' tiene valores aleatorios de 'Bajo', 'Medio' o 'Alto', y 'Fecha Evaluacion' contiene fechas de evaluación en los últimos 30 días.

Puedes ajustar el tamaño del conjunto de datos y los rangos de las notas según tus necesidades. Este es solo un ejemplo básico para empezar.

YO:

Puedes mostrar el DataFrame creado con los datos ficticios

CHAT:

Lo siento por la confusión, pero actualmente no tengo la capacidad de ejecutar código Python y mostrar salidas interactivas en este entorno. Sin embargo, puedes ejecutar el código en tu propio entorno de Python para ver el DataFrame resultante. Aquí te dejo un ejemplo de cómo puedes hacerlo:

python

import pandas as pd
import random
from datetime import datetime, timedelta

# Generamos nombres ficticios de estudiantes
nombres_estudiantes = ["Juan Perez", "Maria Rodriguez", "Luis Garcia", "Ana Martinez", "Carlos Hernandez"]

# Creamos una lista de fechas ficticias para las evaluaciones (últimos 30 días)
fecha_inicial = datetime.now() - timedelta(days=30)
fechas_evaluacion = [fecha_inicial + timedelta(days=i) for i in range(len(nombres_estudiantes))]

# Generamos datos aleatorios para las notas y nivel de dificultad
notas = [round(random.uniform(60, 100), 2) for _ in nombres_estudiantes]
nivel_dificultad = [random.choice(["Bajo", "Medio", "Alto"]) for _ in nombres_estudiantes]

# Creamos un DataFrame con los datos generados
data = {
    'Nombre Estudiante': nombres_estudiantes,
    'Nota Laboratorio': notas,
    'Nivel Dificultad': nivel_dificultad,
    'Fecha Evaluacion': fechas_evaluacion
}

df = pd.DataFrame(data)

# Mostramos el DataFrame
print(df)

Al ejecutar este código en tu entorno de Python, deberías ver la salida que muestra el DataFrame con los datos ficticios generados.

# prompt:

iris = datasets.load_iris()

X = np.array([[x[0], x[1]] for x in iris.data])

y = iris.target

plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)

plt.show()

 

La gráfica de salida es la siguiente:

 

 

 AL LEER LAS RESPUESTAS DE CHATGPT, ANALIZO SU COHERENCIA EN LOS INDICADORES A SER EVALUADOS, ESTOY DE ACUERDO. SIN EMBARGO AÑADIRÍA OTROS DATOS AL DATA SET COMO: NIVEL DE PROFUNDIDAD DEL INFORME, BIBLIOGRAFÍA, ESTILO DE LA REDACCIÓN DEL TEXTO.