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The application of Machine Learning algorithms must always take into account the objectives set within the project, the characteristics of the domain where the project will be carried out and the data available to use. Given this, it is essential before collecting data considered as representative of the problem to be solved, because otherwise there may be hidden biases in the data and these may solve a different problem from the one intended. In this context, the aim of this work is to apply a process based on the Gridding method that allows the analysis of the features of the data to be used. This process is applied to the historical data of a pediatric medical office where it is sought to implement an intelligent system that allows to predict the number of normal and over-shift appointments for a particular date and time, since it is desired to hire, when necessary, another pediatric doctor to assist in the care of patients.

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En el siglo actual uno de los objetivos de la educación es inculcar habilidades cognitivas que les permitan buscar, encontrar y comprender información mediante una lectura crítica. Dichas habilidades son deseables en cualquier carrera ingenieril, pero se vuelven imprescindibles en disciplinas como la ‘Inteligencia Artificial’ donde aparecen innovaciones casi todos los días. En tal sentido, las Redes Bayesianas son un tipo de Sistema Inteligente que permite identificar el estilo de aprendizaje de los alumnos. Sin embargo, no representan satisfactoriamente la manera en que esos conocimientos evolucionan. Por consiguiente, el presente trabajo propone aplicar un Modelo Dinámico para diagnosticar el proceso de aprendizaje de los alumnos y así comprender mejor su comportamiento.