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espanolEn este articulo se presenta la aplicacion de la mineria de datos en diagnosticos de evaluaciones psicosociales para la identificacion del grado de riesgo psicosocial en docentes de educacion basica primaria y media secundaria en Colombia. Se tomo una muestra de datos de 1100 registros, correspondientes a evaluaciones personales. Se realizo la revision y limpieza de los datos para poder utilizarlos como entradas en la herramienta de mineria de datos WEKA. Se comparan los resultados obtenidos al aplicar las tecnicas de mineria de datos, arboles de clasificacion J48 y Naive Bayes. Finalmente se obtiene como resultado las caracteristicas psicosociales predictivas con una efectividad del 91% comparado con el diagnostico clinico. Se concluye que la herramienta puede ser usada como un instrumento para la prevencion de la aparicion de factores de riesgo psicosocial en docentes de colegios publicos colombianos. EnglishThis paper proposed the application of data mining to identify the psychosocial risk level in teaching elementary, middle y high school education in Colombia. A sample of 1100 data records corresponding to individual assessments were analyzed and processed. The samples were used as input data to the data mining tool called WEKA. Results were compared to assess the performance when applying data mining techniques and classification trees J48 and Naive Bayes. Finally, the application of this predictive tool allows the accuracy 91% compared to the clinic diagnostic. It is concluded that the method can be used tool for preventing the occurrence of psychosocial risk factors in Colombian public school teachers.

Metodología para la Predicción del Grado de Riesgo Psicosocial en Docentes de Colegios Colombianos utilizando Técnicas de Minería de Datos