"Categorización automática aplicando técnicas de machine learning de errores lógicos en tareas de programación con ciclos en JAVASCRIPT "

Abstract

El aprendizaje de la programación constituye uno de los mayores desafíos en la formación de ingenieros de sistemas, especialmente en lo relativo al uso correcto de los ciclos, estructuras fundamentales para la repetición de procesos en el código. Los errores lógicos que ocurren en los ciclos —como los asociados a las condiciones de inicio, transformación o finalización— suelen ser difíciles de detectar y corregir, afectando tanto la comprensión del estudiante como la eficiencia del proceso de enseñanza. En este contexto, la presente investigación, titulada “Categorización automática aplicando técnicas de Machine Learning de errores en tareas de programación con ciclos en JavaScript”, propone una solución innovadora que integra la educación en programación con herramientas de inteligencia artificial para automatizar la detección y clasificación de errores en el código.