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Metodología para la implementación del procesamiento de lenguaje natural en un proceso de evaluación docente. Caso universidad Simón Bolívar

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datacite.rightshttp://purl.org/coar/access_right/c_f1cf
dc.contributor.advisorSolano Galindo, Sarakarina
dc.contributor.authorGutiérrez Diaz, Johan José
dc.date2050-12-30
dc.date.accessioned2024-08-12T21:10:09Z
dc.date.available2024-08-12T21:10:09Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractEsta investigación aborda la implementación de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) en la evaluación docente en la Universidad Simón Bolívar, reconociendo la necesidad de optimizar este proceso crucial para la calidad educativa. La evaluación docente, esencial para medir y mejorar la eficacia del sistema educativo, enfrenta desafíos como la demanda de tiempo, susceptibilidad a sesgos e inexactitud. La Inteligencia Artificial (IA), especialmente el PLN, ofrece soluciones innovadoras para superar estas barreras. El estudio desarrolló una metodología basada en la metodología SEMMA para aplicar PLN en la evaluación docente, mejorando la eficiencia, precisión y calidad de los resultados. Se recopilaron y prepararon datos, definiendo objetivos y criterios de evaluación. La investigación destaca la importancia de equilibrar preguntas cerradas y abiertas en las encuestas, correlacionarlas y presentar los resultados en tiempo real mediante herramientas informáticas. Los hallazgos subrayan el potencial del PLN para reducir la carga de trabajo de los evaluadores y optimizar las evaluaciones, contribuyendo al avance del Objetivo de Desarrollo Sostenible en educación (ODS 4). Esta investigación propone una solución innovadora para mejorar la calidad educativa en la Universidad Simón Bolívar, mediante la aplicación de tecnologías emergentes en la evaluación docente.spa
dc.description.abstractThis research addresses the implementation of Natural Language Processing (NLP) in faculty evaluation at Simón Bolívar University, recognizing the need to optimize this crucial process for educational quality. Faculty evaluation, essential for measuring and improving the effectiveness of the educational system, faces challenges such as time demands, susceptibility to biases, and inaccuracy. Artificial Intelligence (AI), particularly NLP, offers innovative solutions to overcome these barriers. The study developed a methodology based on the SEMMA approach to apply NLP in faculty evaluation, improving the efficiency, accuracy, and quality of the results. Data were collected and prepared, with objectives and evaluation criteria clearly defined. The research highlights the importance of balancing closed and open-ended questions in surveys, correlating them, and presenting the results in real-time through software tools. The findings underscore the potential of NLP to reduce the workload of evaluators and optimize assessments, contributing to the advancement of the Sustainable Development Goal in education (SDG 4). This research proposes an innovative solution to enhance educational quality at Simón Bolívar University by applying emerging technologies in faculty evaluation.eng
dc.format.mimetypepdf
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12442/15132
dc.language.isospa
dc.publisherEdiciones Universidad Simón Bolívarspa
dc.publisherFacultad de Ingenieríasspa
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateseng
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/
dc.subjectEvaluación docentespa
dc.subjectProcesamiento de Lenguaje Natural (PLN)spa
dc.subjectInteligencia Artificial (IA)spa
dc.subjectMetodología SEMMAspa
dc.subjectEducación superiorspa
dc.subjectOptimización de procesosspa
dc.subjectCalidad educativaspa
dc.subjectUniversidad Simón Bolívarspa
dc.subjectObjetivos de Desarrollo Sostenible (ODS 4)spa
dc.subjectAnálisis de datosspa
dc.subjectTécnicas de PLNspa
dc.subjectInnovación educativaspa
dc.subject.keywordsFaculty evaluationeng
dc.subject.keywordsNatural Language Processing (NLP)eng
dc.subject.keywordsArtificial Intelligence (AI)eng
dc.subject.keywordsSEMMA methodologyeng
dc.subject.keywordsHigher educationeng
dc.subject.keywordsProcess optimizationeng
dc.subject.keywordsEducational qualityeng
dc.subject.keywordsSimón Bolívar Universityeng
dc.subject.keywordsSustainable Development Goals (SDG 4)eng
dc.subject.keywordsData analysiseng
dc.subject.keywordsNLP techniqueseng
dc.subject.keywordsEducational innovationeng
dc.titleMetodología para la implementación del procesamiento de lenguaje natural en un proceso de evaluación docente. Caso universidad Simón Bolívareng
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.type.spaTrabajo de grado máster
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