Análisis sobre la categorización de tesis de grado de las carreras informáticas de la UM, mediante minería de textos

Este trabajo presenta una clasificación temática de documentos automática mediante el uso de Inteligencia Artificial. Se utilizó Procesamiento de Lenguaje Natural, el cual busca que las computadoras comprendan los textos no estructurados, y extraigan información relevante de dichos textos. Se utilizó la metodología KDT propuesta para minería de textos, y la red neuronal GPT-3 para la clasificación. Los resultados de los experimentos permitieron vislumbrar que GPT-3 es una herramienta posible para utilizarse en la clasificación de texto, obteniendo para nuestro caso un 76% de efectividad en la tarea realizada. Si bien presentó un cierto margen de error, en futuras investigaciones y mejoras en la técnica de preprocesamiento de datos, sería posible aumentar su precisión.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Hacia el análisis de tesis de grado de carreras informáticas de la UM mediante minería de textos

La categorización de documentos de textos es una aplicación de la minería de textos que pretende extraer información de texto no estructurado o semi estructurado. La justificación de su aplicación se debe a que se estima que alrededor del 80% de los datos de las organizaciones son no estructurados. El presente trabajo de tesis de la carrera Licenciatura de Sistemas de la UM pretende analizar los títulos de las tesis realizadas en la cátedra para categorizarlas según su área temática mediante minería de textos y evaluar la eficacia de la técnica utilizada al hacerlo. Antes de comenzar con la construcción de modelos de minería de textos, se construyó el estado del arte mediante un mapeo sistemático de la literatura (en inglés, systematic mapping study o SMS). Se presentan los resultados logrados mediante el desarrollo del SMS y se describen las actividades definidas para la finalización del trabajo de tesis.Short Paper - AlumnosRed de Universidades con Carreras en Informátic

Predicción de áreas de investigación de tesistas de carreras de informática de la Universidad de Morón

En trabajos anteriores se analizó el problema que se les presenta a los tesistas de las carreras de informática de la Universidad de Morón, en el momento de la elección del tema de su tesina de grado, aplicando distintos algoritmos de minería de datos para obtener modelos de clasificación. En este desarrollo, se planteó la obtención de un modelo de predicción mediante redes bayesianas, ya que éstas tienen una semántica muy rica y son fácilmente interpretables. Se presentan los resultados del mapeo sistemático de literatura (SMS), cuyo propósito ha sido identificar los problemas que se resuelven con la minería de datos en el nivel de educación superior. Luego se realizó la comparación de los algoritmos J4.8 y Naïve Bayes como algoritmos de clasificación aplicados a los datos actuales, y se analizó la red obtenida para predecir evidencias futuras. Los resultados expuestos no son concluyentes ya que se sigue recolectando información, pero la descripción del estudio realizado pone en valor el interés de la técnica empleada y sienta las bases para mejorar el alcance de la investigación en trabajos futuros.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Predicción de áreas de investigación de tesistas de carreras de informática de la Universidad de Morón

En trabajos anteriores se analizó el problema que se les presenta a los tesistas de las carreras de informática de la Universidad de Morón, en el momento de la elección del tema de su tesina de grado, aplicando distintos algoritmos de minería de datos para obtener modelos de clasificación. En este desarrollo, se planteó la obtención de un modelo de predicción mediante redes bayesianas, ya que éstas tienen una semántica muy rica y son fácilmente interpretables. Se presentan los resultados del mapeo sistemático de literatura (SMS), cuyo propósito ha sido identificar los problemas que se resuelven con la minería de datos en el nivel de educación superior. Luego se realizó la comparación de los algoritmos J4.8 y Naïve Bayes como algoritmos de clasificación aplicados a los datos actuales, y se analizó la red obtenida para predecir evidencias futuras. Los resultados expuestos no son concluyentes ya que se sigue recolectando información, pero la descripción del estudio realizado pone en valor el interés de la técnica empleada y sienta las bases para mejorar el alcance de la investigación en trabajos futuros.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Descubrimiento de las áreas de investigación seleccionadas por los tesistas de las carreras de informática de la UM mediante árboles de decisión

Las cátedras de las materias de tesis, en las carreras de informática de la Universidad de Morón, cuentan con diferentes herramientas, que brindan apoyo académico a los que comienzan el cursado. Se ha observado que los alumnos tienen dificultad para seleccionar el tema de tesis y, en algunos casos, motiva el abandono o retraso en su carrera. Contar con un registro de tesis, de los graduados, resultó ser útil para obtener patrones sobre la relación entre: el área de investigación abordada en dicha tesis y características que definen al tesista. Para nuestro trabajo se utilizó “el proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos”. Finalmente, se presentan los resultados de la utilización de los algoritmos J4.8 en WEKA, ID3 en RapidMiner y CART en Knime y los distintos modelos generados, con los datos recopilados.XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Predicción de áreas de investigación de tesistas de carreras de informática de la Universidad de Morón

En trabajos anteriores se analizó el problema que se les presenta a los tesistas de las carreras de informática de la Universidad de Morón, en el momento de la elección del tema de su tesina de grado, aplicando distintos algoritmos de minería de datos para obtener modelos de clasificación. En este desarrollo, se planteó la obtención de un modelo de predicción mediante redes bayesianas, ya que éstas tienen una semántica muy rica y son fácilmente interpretables. Se presentan los resultados del mapeo sistemático de literatura (SMS), cuyo propósito ha sido identificar los problemas que se resuelven con la minería de datos en el nivel de educación superior. Luego se realizó la comparación de los algoritmos J4.8 y Naïve Bayes como algoritmos de clasificación aplicados a los datos actuales, y se analizó la red obtenida para predecir evidencias futuras. Los resultados expuestos no son concluyentes ya que se sigue recolectando información, pero la descripción del estudio realizado pone en valor el interés de la técnica empleada y sienta las bases para mejorar el alcance de la investigación en trabajos futuros.Tema: Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Descubrimiento de las áreas de investigación seleccionadas por los tesistas de las carreras de informática de la UM mediante árboles de decisión

Las cátedras de las materias de tesis, en las carreras de informática de la Universidad de Morón, cuentan con diferentes herramientas, que brindan apoyo académico a los que comienzan el cursado. Se ha observado que los alumnos tienen dificultad para seleccionar el tema de tesis y, en algunos casos, motiva el abandono o retraso en su carrera. Contar con un registro de tesis, de los graduados, resultó ser útil para obtener patrones sobre la relación entre: el área de investigación abordada en dicha tesis y características que definen al tesista. Para nuestro trabajo se utilizó “el proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos”. Finalmente, se presentan los resultados de la utilización de los algoritmos J4.8 en WEKA, ID3 en RapidMiner y CART en Knime y los distintos modelos generados, con los datos recopilados.XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Descubrimiento de las áreas de investigación seleccionadas por los tesistas de las carreras de informática de la UM mediante árboles de decisión

Las cátedras de las materias de tesis, en las carreras de informática de la Universidad de Morón, cuentan con diferentes herramientas, que brindan apoyo académico a los que comienzan el cursado. Se ha observado que los alumnos tienen dificultad para seleccionar el tema de tesis y, en algunos casos, motiva el abandono o retraso en su carrera. Contar con un registro de tesis, de los graduados, resultó ser útil para obtener patrones sobre la relación entre: el área de investigación abordada en dicha tesis y características que definen al tesista. Para nuestro trabajo se utilizó “el proceso de descubrimiento de conocimiento en base de datos”. Finalmente, se presentan los resultados de la utilización de los algoritmos J4.8 en WEKA, ID3 en RapidMiner y CART en Knime y los distintos modelos generados, con los datos recopilados.XVII Workshop Tecnología Informática Aplicada en Educación (WTIAE)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hacia la caracterización de perfiles de tesistas de carreras de Informática de la Universidad de Morón

El mayor inconveniente que se presenta en los alumnos de las Carreras de Informática de la Universidad de Morón en el momento de iniciar las asignaturas de tesis, es la definición de su área de trabajo, ocasionando un retraso en la finalización de sus estudios, y en algunos casos el abandono de la carrera. En este trabajo, se construyó un instrumento para la recolección de datos de los graduados, se lo sometió a diferentes pruebas y se realizó una primera recolección de datos. Se trabajó en las dos primeras fases del proceso de descubrimiento de la información. Se experimentó con la herramienta WEKA para la obtención de los atributos relevantes logrando la construcción de los perfiles de los tesistas.Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Hacia la caracterización de perfiles de tesistas de carreras de Informática de la Universidad de Morón

El mayor inconveniente que se presenta en los alumnos de las Carreras de Informática de la Universidad de Morón en el momento de iniciar las asignaturas de tesis, es la definición de su área de trabajo, ocasionando un retraso en la finalización de sus estudios, y en algunos casos el abandono de la carrera. En este trabajo, se construyó un instrumento para la recolección de datos de los graduados, se lo sometió a diferentes pruebas y se realizó una primera recolección de datos. Se trabajó en las dos primeras fases del proceso de descubrimiento de la información. Se experimentó con la herramienta WEKA para la obtención de los atributos relevantes logrando la construcción de los perfiles de los tesistas.Tecnología en Educación.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI