Aplicación de Machine Learning para la Enseñanza – Aprendizaje de Competencias Ciudadanas en Educación Media del Colegio de Boyacá
En los últimos años, se ha visto la dificultad por parte de los estudiantes de educación media del Colegio de Boyacá, en la comprensión de saberes del módulo de Competencias Ciudadanas del examen ICFES, aspecto evidenciado por el bajo puntaje obtenido en dichas pruebas. De otro lado, se ha demostrad...
- Autores:
-
Echavarria Ortiz, Harvey Nicolas
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad Santo Tomás
- Repositorio:
- Repositorio Institucional USTA
- Idioma:
- OAI Identifier:
- oai:repository.usta.edu.co:11634/47603
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11634/47603
- Palabra clave:
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Machine Learning
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PLN Machine Learning ICFES Inteligencia Artificial |
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En los últimos años, se ha visto la dificultad por parte de los estudiantes de educación media del Colegio de Boyacá, en la comprensión de saberes del módulo de Competencias Ciudadanas del examen ICFES, aspecto evidenciado por el bajo puntaje obtenido en dichas pruebas. De otro lado, se ha demostrado que el uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones TIC para apoyar procesos de enseñanza, ha sido altamente efectivo, sobre todo por los nuevos paradigmas en cuanto al uso de medios digitales. Así pues, una alternativa es el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial para facilitar estos procesos. Una de estas tecnologías es el Machine Learning (En español, máquinas de aprendizaje), en la cual los computadores son capaces de desarrollar procesos de aprendizaje. Este proyecto tiene como objetivo, implementar un sistema Machine Learning de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para que, mediante el reconocimiento de preguntas por parte de los usuarios y la capacidad de dar respuestas de forma autónoma, apoye la enseñanza del módulo de competencias ciudadanas del examen ICFES. Este trabajo está dirigido a los estudiantes de educación media del Colegio de Boyacá. Para el cumplimiento de este objetivo, se plantean seis fases en las que se realizan los procesos de documentación, diseño, desarrollo, entrenamiento, testing e implementación del sistema. |
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Repositorio Institucional.http://hdl.handle.net/11634/47603reponame:Repositorio Institucional Universidad Santo Tomásinstname:Universidad Santo Tomásrepourl:https://repository.usta.edu.coEn los últimos años, se ha visto la dificultad por parte de los estudiantes de educación media del Colegio de Boyacá, en la comprensión de saberes del módulo de Competencias Ciudadanas del examen ICFES, aspecto evidenciado por el bajo puntaje obtenido en dichas pruebas. De otro lado, se ha demostrado que el uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones TIC para apoyar procesos de enseñanza, ha sido altamente efectivo, sobre todo por los nuevos paradigmas en cuanto al uso de medios digitales. Así pues, una alternativa es el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial para facilitar estos procesos. Una de estas tecnologías es el Machine Learning (En español, máquinas de aprendizaje), en la cual los computadores son capaces de desarrollar procesos de aprendizaje. Este proyecto tiene como objetivo, implementar un sistema Machine Learning de Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) para que, mediante el reconocimiento de preguntas por parte de los usuarios y la capacidad de dar respuestas de forma autónoma, apoye la enseñanza del módulo de competencias ciudadanas del examen ICFES. Este trabajo está dirigido a los estudiantes de educación media del Colegio de Boyacá. Para el cumplimiento de este objetivo, se plantean seis fases en las que se realizan los procesos de documentación, diseño, desarrollo, entrenamiento, testing e implementación del sistema.In recent years, the difficulty on the part of high school students of the Colegio de Boyacá has been seen in understanding the knowledge of the Citizen Competencies module of the ICFES exam, an aspect evidenced by the low score obtained in said tests. On the other hand, it has been shown that the use of ICT Information and Communication Technologies to support teaching processes has been highly effective, especially due to the new paradigms regarding the use of digital media. Thus, an alternative is the use of Artificial Intelligence technologies to facilitate these processes. One of these technologies is Machine Learning (in Spanish, learning machines), in which computers are capable of developing learning processes. The objective of this project is to implement a Machine Learning Natural Language Processing (NLP) system so that, through the recognition of questions by users and the ability to give answers autonomously, it supports the teaching of the citizen skills module. of the ICFES exam. This work is aimed at high school students from Colegio de Boyacá. To fulfill this objective, six phases are proposed in which the processes of documentation, design, development, training, testing and implementation of the system are carried out.Ingeniero InformáticoPregradoapplication/pdfAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aplicación de Machine Learning para la Enseñanza – Aprendizaje de Competencias Ciudadanas en Educación Media del Colegio de Boyacábachelor thesisTesis de pregradoinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisIngeniería InformáticaFacultad de Ingeniería de SistemasPLNMachine LearningICFESArtificial IntelligencePLNMachine LearningICFESInteligencia ArtificialCRAI-USTA TunjaAkhter, M. J. (2020 ). Automatic Detection of Offensive Language for Urdu and Roman Urdu. IEEE Access 8,9094176, pp. 91213-91226.Ensuring inclusion and diversity in research and research output: A case for a language-sensitive NLP crowdsourcing platform. Applied Sciences (Switzerland) 10(18),6216.Alahmadi, D. B. (2020). Ensuring inclusion and diversity in research and research output: A case for a language-sensitive NLP crowdsourcing platform. Applied Sciences (Switzerland) 10(18),6216.Augusto Cortez Vásquez, H. V. (2009). Procesamiento de lenguaje natural. Revista de Ingeniería de Sistemas e Informática vol. 6, N.º 2, 10.Baume, G. L. (2021). Breve introducción a Google Colab. Obtenido de Breve introducción a Google Colab: http://fcaglp.unlp.edu.ar/~gbaume/grupo/Publicaciones/Apuntes/GoogleColab.pdfBolaños, X. (30 de Julio de 2020). Procesamiento del Lenguaje Natural con Machine Learning. 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Obtenido de "Procesamiento del lenguaje natural con BERT: Análisis de sentimientos en tuits”: https://e-archivo.uc3m.es/bitstream/handle/10016/32792/TFG_Iago_Collarte_Gonzalez.pdf?sequence=1&isAllowed=yGroup, I. (18 de Marzo de 2022). Transformers: explicamos el modelo detrás de GPT-3, BERT y T5. Obtenido de Transformers: explicamos el modelo detrás de GPT-3, BERT y T5: https://www.ibidemgroup.com/edu/traduccion-automatica-gpt3-bert-t5/Guío Ávila Henry Alfonso, C. G. (2021). Aplicación de machine learning al proceso de enseñanza - aprendizaje de competencias ciudadanas en educación media del Colegio de Boyacá, usando procesamiento de lenguaje natural.J., H. M. (2013). Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje. Revista Politécnica, 10. Obtenido de Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje: https://core.ac.uk/download/pdf/18586869.pdfLakshmanarao, A. S. (2019). An effecient fake news detection system using machine learning. 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