Desarrollo de una aplicación web para la orientación vocacional y promoción de carreras STEM implementando técnicas de Data Mining

La elección de una carrera es una decisión importante a las que se enfrentan los jóvenes en su proceso de formación, no es una tarea sencilla, y en muchas ocasiones el estudiante no cuenta con las herramientas o con la asistencia en orientación vocacional que permitan la toma de decisión de una carr...

Full description

Autores:
Zambrano Vizcaino, Yulieth Paola
Osorio Salcedo, Valeria
Barbosa Gutierrez, Victor Manuel
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9857
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9857
Palabra clave:
vocational guidance
STEM
data mining
k-neighbors
orientación vocacional
minería de datos
árboles de decisión
Máquinas de vectores de soporte
Rights
License
Universidad del Norte
Description
Summary:La elección de una carrera es una decisión importante a las que se enfrentan los jóvenes en su proceso de formación, no es una tarea sencilla, y en muchas ocasiones el estudiante no cuenta con las herramientas o con la asistencia en orientación vocacional que permitan la toma de decisión de una carrera. De esta forma, el presente proyecto aborda la problemática de la poca orientación vocacional y a su vez la poca promoción de las áreas STEM. A partir de esta necesidad identificada la propuesta central del proyecto es diseñar e implementar un prototipo de una aplicación web empleando técnicas de Data Mining para la orientación vocacional y promoción de carreras STEM. Para el desarrollo del prototipo se implementó la metodología SCRUM, la cual fue seleccionada debido a la flexibilidad, la obtención oportuna de resultados y rápido aprendizaje, que permitieron desarrollar de forma integral las fases de requerimientos e investigación, construcción del modelo, diseño del prototipo y de la encuesta, implementación de las técnicas, despliegue y pruebas. En síntesis, se alcanzó el objetivo propuesto de diseñar un prototipo de una aplicación web capaz de analizar los datos y recomendar un área vocacional STEM a uno o varios individuos, esto utilizando algoritmos de clasificación como Decision Tree, KNN y SMV. En cuanto a los resultados el algoritmo SVM dio un 72,41% de accuracy, Decision tree y KNN 62% Es importante resaltar, que para generar esta recomendación el sistema tiene en cuenta una serie de variables de entrada que estiman el interés que posee el estudiante para desempeñarse en determinadas áreas STEM, sin embargo, no se contemplan otros factores que también tienen influencia en la decisión de una carrera profesional y que pueden ser de carácter psicológico, económico o de otra índole.