Sistema de redes neuronales para la evaluación de programas de postgrado

Abstract

Esta investigación utiliza tecnología de Redes Neuronales y Deep Learning para diseñar un sistema de aprendizaje que procese encuestas de satisfacción hechas a los estudiantes de postgrado. El sistema se encarga de procesar la información suministrada y es capaz de aprender cuales son las calificaciones adecuadas para cada tipo de encuesta, de esta manera puede realizar pronósticos una vez finalizada la fase de aprendizaje. Utilizando las herramientas Python y Tensorflow se realiza la programación del sistema para posteriormente realizar el entrenamiento y su posterior validación. La metodología utilizada es de tipo descriptivo. Se quiere medir de manera independiente el impacto del uso de un sistema basado en redes neuronales en las encuestas de satisfacción de los estudiantes de postgrado. La modalidad de la investigación se enmarca en los lineamientos de proyecto factible. El diseño de la investigación es de campo, los datos de interés se recogen directamente de la realidad, mediante el trabajo directo y concreto del investigador y su equipo. Técnicas de Recolección de Datos: Se utiliza la observación directa y simple, y la entrevista no estructurada. La población de la investigación es la Coordinación de los programas de Postgrado de Ingeniería. La muestra que se toma para la evaluación de los programas de postgrado de Ingeniería es censal, es decir todos los programas de postgrado de Ingeniería de la Universidad de Carabobo y de esta forma se comprueba su funcionamiento. Las fases del proyecto comienzan con un diagnóstico que consta de un estudio de campo basado en una investigación documental y bibliográfica, la cual hará posible respaldar el estudio y la propuesta. Luego se desarrollan entrevistas con el experto en el área para conseguir información básica acerca del problema de investigación. Análisis de los Resultados: Para el reporte de los resultados de la investigación se procedió en primera instancia a la recolección de los datos mediante el empleo de la observación directa y la entrevista no estructurada, dichas técnicas arrojaron resultados importantes para el desarrollo de la investigación y la propuesta de un sistema computacional de redes neuronales para la evaluación de los programas de postgrado de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Carabobo. Resultados: Se realiza el diseño del sistema de redes neuronales de acuerdo a la metodología de cascada. Luego de un proceso de aprendizaje el sistema logró obtener más del 95% de aciertos en comparación con las calificaciones humanas. Conclusiones: El sistema basado en redes neuronales logró obtener un porcentaje aceptable de aciertos (+95%), se concluye que se puede utilizar para automatizar el proceso de evaluación de las encuestas de manera aceptable o como una ayuda para las personas encargadas del proceso.