Propuesta de integración de IA, Big Data y Ciencia de Datos para mitigar enfermedades laborales comunes en docentes de educación media en Mocoa, Putumayo

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dc.contributor.advisorZabala Vargas, Sergio Andrés
dc.contributor.authorMahecha Rodriguez, Ruben Albeiro
dc.contributor.authorOrdoñez rojas, Karen Eliana
dc.coverage.spatialBogotá D.C.
dc.date.accessioned2026-05-09T15:05:59Z
dc.date.issued2025-10-17
dc.descriptionFormular una propuesta para incorporar tecnologías emergentes (inteligencia artificial, big data y ciencia de datos), para mitigar enfermedades laborales en los docentes de educación media, en el municipio de Mocoa, Departamento del Putumayo.
dc.description.abstractLa labor docente en el municipio de Mocoa, Putumayo, se desarrolla en un entorno marcado por condiciones de vulnerabilidad social, histórica y emocional, derivadas de fenómenos como el conflicto armado, el desplazamiento forzado y la precariedad institucional. Estas circunstancias han generado una alta prevalencia de enfermedades laborales entre los docentes, especialmente aquellas relacionadas con el estrés crónico, el síndrome de burnout, los trastornos musculoesqueléticos y las alteraciones del sueño. Con el objetivo de caracterizar esta problemática y proponer soluciones innovadoras, se desarrolló una investigación de enfoque cuantitativo-descriptivo, basada en la aplicación de encuestas estructuradas a 80 docentes de cuatro instituciones educativas —dos urbanas y dos rurales—. El instrumento permitió recolectar datos sobre factores sociodemográficos, condiciones laborales, síntomas físicos y emocionales, y percepción del entorno institucional.
dc.format.extent103
dc.identifier.citationMahecha Rodriguez, R. A., & Ordoñez rojas, K. E. (2025). Propuesta de integración de IA, Big Data y Ciencia de Datos para mitigar enfermedades laborales comunes en docentes de educación media en Mocoa, Putumayo. [Monografía, Corporación Universitaria Minuto de Dios - UNIMINUTO]. Repositorio UNIMINUTO.
dc.identifier.urihttps://repository.uniminuto.edu/handle/10656/23739
dc.language.isoes
dc.publisherCorporación Universitaria Minuto de Dios – UNIMINUTO
dc.publisher.departmentPosgrado (Virtual)
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Proyectos
dc.rightsAcceso Abierto - http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.keywordsEnfermedades Laborales
dc.subject.keywordsInteligencia Artificial
dc.subject.keywordsEstrés Ocupacional
dc.subject.keywordsSalud Mental
dc.subject.keywordsEducación Rural
dc.titlePropuesta de integración de IA, Big Data y Ciencia de Datos para mitigar enfermedades laborales comunes en docentes de educación media en Mocoa, Putumayo
dc.typeTrabajo de Investigación e Innovación
dc.type.coarthesis
dcterms.bibliographicCitationAcevedo Argüello, C., Zabala Vargas, S., Rojas Mesa, J., & Guayán Perdomo, O. (2020). Análisis de Redes Sociales como estrategia para estudiar los Sistemas de Innovación. Revisión sistemática de la literatura. Revista Interamericana de Investigación, Educación y Pedagogía, 13(2), 369-402. https://doi.org/10.15332/s1657-107X Angulo Montalvo, V. C. (2022). Síndrome de Burnout en docentes colombianos: revisión documental 2012–2022. Universidad de Antioquia. ASCOFADE. (2020). Estado de la salud mental en docentes colombianos. Observatorio Nacional de Educación. Baghdadi, A., et al. (2018). Detecting fatigue-related changes in gait using wearable sensors and machine learning. Sensors, 18(5), 1322. Bisquerra, R. (2009). Metodología de la investigación educativa. La Muralla. Bonilla, R., & Fernández, L. (2018). Condiciones laborales y salud docente en regiones de conflicto. Revista Colombiana de Educación, 75(2), 123–147. Chen, M., Mao, S., & Liu, Y. (2014). 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