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    Algoritmos de machine learning en la identificaci贸n de competencias acad茅micas: Una revisi贸n sistem谩tica de la literatura

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    La alta competitividad laboral en diversos sectores de la industria son un motivo de preocupaci贸n de diversas instituciones educativas, las cuales buscan perfilar a sus egresados en base a un conjunto de competencias que el 谩rea profesional del estudiante requiere. La metodolog铆a aplicada para la revisi贸n sistem谩tica de la literatura (RSL) se divide en cuatro etapas: la elaboraci贸n de las preguntas de investigaci贸n y bibliom茅tricas a partir de una plantilla GQM (Goal, Question Metric), la elaboraci贸n de t茅rminos y conectores l贸gicos, formulaci贸n de criterios de inclusi贸n y exclusi贸n para la b煤squeda avanzada en repositorios digitales y por 煤ltimo, la evaluaci贸n de los criterios de calidad. En los resultados, se encontr贸 que el modelo de red neuronal m谩s frecuentemente utilizado es el Deep Neural Network (DNN), el tipo de aprendizaje m谩s com煤n es el Aprendizaje Supervisado y el algoritmo de machine learning m谩s utilizado es el Backpropagation (BP); asimismo, se respondieron las preguntas bibliom茅tricas de donde se observ贸 que existe un inter茅s equilibrado por este estudio entre los a帽os 2017 hasta el 2019.LIMAEscuela Profesional de Ingenier铆a de SistemasInfraestructura Tecnol贸gica - inteligencia artificia
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