Predictive module to assess progress in literacy skills in 7-8-year-old children with ADHD (Attention Deficit Hyperactivity Disorder)

Abstract

El uso de herramientas digitales en el apoyo al aprendizaje de niños con Trastorno de Déficit de Atención e Hiperactividad (TDAH) ha sido limitado, lo que ha generado desafíos significativos en termino de tiempo y recursos. Por ello, una investigación centrada en el desarrollo de un módulo predictivo se presenta como una estrategia para ajustar enfoques y adaptar estrategias de enseñanza. Siendo el objetivo del presente Trabajo de Integración Curricular (TIC) el desarrollo de un módulo predictivo para conocer el progreso en la habilidad de lectoescritura en niños de 7 a 8 años con TDAH. Para ejecutar este TIC se utilizó la metodología XP para desarrollar el prototipo de plataforma web y el módulo predictivo. La metodología CRISP-DM se utilizó para analizar los datos de las bitácoras de los niños con TDAH. Se creó un conjunto de datos para predecir el progreso en la lectoescritura utilizando algoritmos de clasificación, evaluando y comparando tres modelos, destacándose el modelo Random Forest, que alcanzo una precisión del 94%. Para evaluar la aceptación del módulo predictivo se utilizó el Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) con las siguientes categorías: facilidad de uso, utilidad percibida, actitud de uso e intención de uso. Los resultados indicaron un “alto” grado de aceptación del módulo predictivo. Palabras clave: TDAH, lectoescritura, clasificación, Random Forest, modelo predictivo, CRISP-DM.