Integrando la Ciencia de Datos y el Aprendizaje Automático en la Educación Química: Predicción de Clasificación y Punto de Ebullición de Compuestos

La inteligencia artificial (IA) y la ciencia de datos (CD) están recibiendo mucha atención en varios campos. En el ámbito educativo, también está surgiendo la necesidad de educación que utilice IA y CD. En este contexto, hemos creado un programa de integración IA/CD que genera un modelo de clasificación/regresión de compuestos utilizando características de los compuestos y predice la clasificación y los puntos de ebullición de los compuestos a partir de un conjunto de datos desconocido. Los estudiantes han experimentado la recolección y el preprocesamiento de datos, el análisis exploratorio de datos, la modelización y la predicción. Se ha utilizado la herramienta No-Code-Low-Code Orange3 para el proceso de modelización y predicción, de modo que incluso los principiantes puedan realizar fácilmente análisis de Aprendizaje Automático (AM). El conjunto de datos bruto que contiene 24 características para 277,569 compuestos pasó por un proceso de preprocesamiento de datos y se convirtió en un conjunto de datos bien refinado. El modelo de Bosque Aleatorio predijo con precisión si el tipo de compuesto en el conjunto de datos desconocido era hidrocarburos, alcoholes o aminas y predijo los puntos de ebullición de algunos compuestos arbitrarios dentro del rango de error promedio de 4.49K. Esta actividad proporcionará implicaciones significativas sobre cómo la tecnología IA/CD podría integrarse en cada dominio.