Sistema recomendador de recursos académicos para estudiantes universitarios
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v17i2.28406Palabras clave:
Ciclo de vida de software, Sistema de recomendación, Kaggle, e-learning, aprendizaje automáticoResumen
La pandemia generó una mayor importancia a la educación online. Cientos de estudiantes se inscriben a cursos online ofertados por universidades u otras instituciones. Sin embargo, por la gran cantidad de opciones esto supone un problema al elegir el curso, además en el país existe un desbalance entre la oferta y demanda laboral. Las empresas están solicitando profesionales con más capacidades tecnológicas; por lo que el objetivo del sistema es mejorar el proceso de orientación académica a estudiantes universitarios: Recomendar cursos basándose en sus búsquedas. El sistema fue desarrollado según la metodología del ciclo de desarrollo de software que consta de 4 etapas: Análisis, Diseño, Desarrollo y Testeo, con una duración estimada de 2 meses, donde los datasets usados fueron 3 de la plataforma Kaggle basándose en plataformas de e-learning como Udemy. Para validar, se realizó una encuesta a 20 alumnos de último ciclo de la facultad de Ingeniería de Sistemas de la UNMSM porque estos alumnos están más capacitados en la carrera y tienen más definidas sus dudas sobre las competencias que desean adquirir. Los resultados mostraron que, como mínimo, un 75% de los encuestados considera que el sistema es útil; les ayuda en su orientación académica y les ahorra tiempo de búsqueda considerablemente cumpliendo con el objetivo de la investigación en un nivel considerable en la mayoría de encuestados.
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Derechos de autor 2024 Giancarlo Ricardo Silva Gomez, Roberto Sifuentes Marcelo
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