Machine Learning en la mejora del proceso de selección del personal docente en una universidad nacional, Lima 2021

El objetivo de la presente investigación es determinar que Machine Learning mejora el proceso de selección del personal docente en una Universidad Nacional de Lima Perú. Para lo cual, se midieron los resultados del proceso de selección de personal en forma tradicional y utilizando una aplicación de Machine Learning que permita establecer la mejora mediante uso de indicadores de selección de personal, índice de personal postulante, índice de evaluación curricular, e índice de contratación. El tipo de investigación utilizada fue aplicada con un enfoque cuantitativo, con diseño cuasi experimental, utilizando una población de 120 observaciones y con un muestreo no probabilístico por cada indicador. Para la recolección de datos se utilizó como instrumento de recolección de datos la guía de observación y para la prueba de hipótesis en el análisis inferencial, se utilizó la prueba de Wilcoxon. Los resultados se determinaron mediante el test de Wilcoxon que permitió la comparación del pretest y postest, cuyo contraste fue significativo en cada indicador, y se determinó que los indicadores mejoran en 36.9% en el índice de personal postulante, 36.8% en el índice de evaluación curricular, y 40.3% en el índice de contratación

Machine learning en la mejora del proceso de selección del personal administrativo de la Corte Superior de Justicia de Lima, 2020

En esta investigación se determinó que el Machine Learning mejora el proceso de selección del personal administrativo de la Corte Superior de Justicia de Lima, 2020. El estudio se realizó a raíz de que los procesos de selección tradicionales generan puestos cancelados o desiertos. Se desarrolló una investigación con enfoque cuantitativo en una muestra de 300 observaciones, bajo el supuesto de que machine learning mejora el proceso de selección del personal administrativo, se eligió un diseño cuasi experimental, donde el proceso de selección se cuantificó con tres indicadores, índice de personal postulante, índice de evaluación curricular, e índice de contratación, a través de un pretest y un postest, las observaciones se obtuvieron mediante fichas que fueron validadas mediante juicio de expertos y la confiabilidad se valoró mediante el test alfa de Cronbach, cuyas valoraciones superaron el 70%. Los resultados se determinaron mediante el test de Wilcoxon que permitió la comparación del pretest y postest, cuyo contraste fue significativo en cada indicador, y se determinó que los indicadores mejoran en 35% en el índice de personal postulante, 17% en el índice de evaluación curricular, y 2% en el índice de contratación