Analysis and Prediction of Potable Water Management in Pénjamo Using Digital Tools

Resumen

Este proyecto titulado “Análisis y predicción de la gestión del agua potable en Pénjamo utilizando herramientas digitales” tiene como objetivo integrar herramientas de Inteligencia Artificial (IA) y análisis de datos en la enseñanza de la gestión del agua potable. La investigación se centró en el uso de Excel para la predicción e interpretación de datos experimentales y teóricos sobre la calidad del agua en Pénjamo, Guanajuato, empleando datos de pH, turbidez, arsénico, E. coli y otros parámetros de la calidad del agua relacionados.

A través de la regresión lineal y las funciones de pronóstico en Excel, los estudiantes realizaron modelos predictivos que les permitieron identificar relaciones entre los parámetros de calidad del agua y predecir futuros comportamientos. Esto les permitió tomar decisiones informadas sobre el uso y tratamiento del agua, aplicando competencias digitales clave. La etapa de predicción en Excel proporcionó un enfoque introductorio al análisis de datos, facilitando la comprensión del concepto de variable dependiente e independiente.

Los resultados mostraron que el uso de Excel mejoró las habilidades analíticas de los estudiantes y se desarrolló su conciencia socioambiental respecto a los problemas de calidad del agua mostrando una mayor comprensión de los riesgos asociados con la contaminación del agua siendo capaces de proponer soluciones basadas en sus análisis. Este enfoque les permitió integrar los conocimientos adquiridos en una reflexión sobre los problemas socioambientales de nuestro municipio.

Como continuación del proyecto, se integrará el uso de herramientas de IA avanzada para realizar predicciones más complejas y generar simulaciones de escenarios de contaminación. Esta fase brindará a los estudiantes la oportunidad de trabajar con tecnologías más sofisticadas, mejorando aún más su comprensión de los problemas ambientales locales y su capacidad para abordarlos de manera coherente y efectiva.