Optimization of the Evaluation and Classification System for Academic Profiles Within the REDUDES Platform Through AI Model Refinement and Database Migration

Abstract

DigitalEl presente proyecto de investigación se desarrolla con el objetivo de ejecutar una optimización integral sobre el sistema REDUDES, plataforma estratégica dedicada a la evaluación técnica y clasificación automatizada de perfiles académicos en la Universidad de Santander. La propuesta aborda de manera profunda dos extensiones críticas de la ingeniería de software contemporánea: una la solidez de la infraestructura de persistencia y la otra sofisticación del procesamiento inteligente de datos. En el primer eje, se priorizo la migración estructural desde un entorno limitado en SQLite hacia un motor de base de datos PostgreSQL de alto rendimiento. Esta evolución no fue simplemente un cambio de software, sino una implementación de garantías transaccionales bajo el estándar ACID, esto asegura que el sistema pueda escalar frente a volúmenes masivos de currículos sin comprometer la integridad de la información. En tanto que, el segundo componente se centró en el refinamiento algorítmico del motor de IA, donde se integra modelos de búsqueda semántica y clasificación multietapa. Al emplear métricas de validación rigurosas como Precisión y Recall, el proyecto logra transformar una herramienta experimental en un medio robusto y estable, capaz de potenciar el capital intelectual de la institución mediante la distribución estratégica de grupos de investigación basados en tecnología de vanguardia.This research project focuses on the comprehensive optimization of the REDUDES system, a platform designed for evaluating and classifying academic profiles at the University of Santander. The work addresses two critical fronts of modern software engineering: data infrastructure and intelligent information processing. In the first component, a technical migration was executed from a SQLite environment to a PostgreSQL database engine, enabling the system to handle larger data volumes with transactional integrity (ACID) and long-term scalability. The second component involved the re-engineering toward a hybrid system of Artificial Intelligence models, implementing classification and semantic search algorithms that allow for a much more precise and efficient identification of scientific talent. Through a multi-stage architecture and the use of validation metrics such as Precision and Recall, this project transforms an academic tool into a robust system. It optimizes the formation of research groups and enhances the institution's intellectual capital through cutting-edge technology.Introducción 19 Planteamiento del Problema 20 Pregunta de Investigación 21 Objetivos 22 Objetivo General 22 Objetivos Específicos 22 Alcance 23 Justificación 25 Justificación Técnica 25 Justificación Institucional 26 Justificación Científica y Social 27 Estado del Arte 28 Marco de Referencia 31 Marco Teórico 31 Marco Conceptual 33 Perceptrón Multicapa (MLP) 33 Conjunto de Modelos 33 Puntaje Sintético 33 Concurrencia de Datos 34 Integridad ACID 34 Marco Tecnológico 34 Marco Legal 36 Diseño Metodológico 38 Roles Adaptados 38 Fases del Proyecto y Estructura de Sprints 38 Cronograma de Actividades 40 Desarrollo 41 Fase 1: Diagnóstico y Requerimientos 41 Actividad 1. Análisis de Limitaciones de SQLite y Levantamiento de Requisitos 41 Actividad 2. Definición de Métricas de Precisión Base 43 Métricas de Rendimiento Computacional y Eficiencia de Persistencia 44 Métricas de Impacto de Negocio y Calidad de Datos 45 Actividad 3. Definición de Modelos 46 Fase 2: Desarrollo 48 Actividad 1. Migración de Base de Datos a PosgreSQL 48 Ingeniería y Normalización del Nuevo Esquema de Datos. 51 Preparación Para Búsqueda Vectorial (Pgvector). 52 Indexación Optimizada Para Machine Learning. 53 Despliegue de Vistas Materializadas y Funciones RPC. 54 Construcción del Flujo de Migración ETL. 55 Actividad 2. Pruebas de Integridad de Datos en PostgreSQL 56 Validación de Volumetría y Prevención de Pérdida de Datos (Data Loss). 56 Pruebas de Calidad de Datos (Data Quality Constraints). 57 Certificación de Integridad Referencial. 58 Actividad 3. Programación del Algoritmo (Diseño y Lógica) 59 Actividad 4. Integración de Algoritmos al Código Base de REDUDES 59 Fase 3: Evaluación 60 Actividad 1. Pruebas Funcionales de los Nuevos Algoritmos 60 Actividad 2. Recolección de Resultados y Ejecución de Pruebas Comparativas 60 Actividad 3. Elaboración de la Matriz de Confusión (Sistema Anterior vs. Nuevo) 60 Actividad 4. Análisis de Resultados Finales y Conclusiones 66 Conclusiones 67 Requisitos del Sistema (Deployment) 67 Recomendaciones de uso 67 Referencias Bibliográficas 69PregradoIngeniero(a) de Softwar