Diseño de un sistema que permite identificar las aptitudes para el estudio de carreras stem basado en los resultados de las pruebas estandarizadas icfes saber 11

Este trabajo proviene de la carencia de orientación vocacional para los jóvenes Colombianos acerca de la elección de una carrera de pregrado acorde a sus aptitudes. Por lo tanto, nos encaminamos a diseñar un sistema inteligente que permita identificar las aptitudes para el estudio de carreras STEM b...

Full description

Autores:
Argüelles Monterrosa, Carlos de Jesús
Meléndez Armella, Lila Vanessa
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad de Córdoba
Repositorio:
Repositorio Institucional Unicórdoba
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unicordoba.edu.co:ucordoba/8001
Acceso en línea:
https://repositorio.unicordoba.edu.co/handle/ucordoba/8001
https://repositorio.unicordoba.edu.co/
Palabra clave:
Orientación vocacional
Pruebas Saber 11
Aprendizaje automático
STEM
Vocational guidance
Saber 11 test
Machine learning
STEM
Rights
openAccess
License
Copyright Universidad de Córdoba, 2023
Description
Summary:Este trabajo proviene de la carencia de orientación vocacional para los jóvenes Colombianos acerca de la elección de una carrera de pregrado acorde a sus aptitudes. Por lo tanto, nos encaminamos a diseñar un sistema inteligente que permita identificar las aptitudes para el estudio de carreras STEM basado en los resultados de las pruebas estandarizadas Saber 11 en la Universidad de Córdoba. Para lo cual, realizamos una encuesta de la cual obtuvimos 84 observaciones, que fue dirigida a una diversidad de estudiantes de distintas facultades y/o carreras, sobre todo de ingeniería, quienes ingresaron los resultados que obtuvieron en la Saber 11, las cuales son un requisito para ingresar a la educación superior en Colombia. A partir de los datos se evaluaron modelos de aprendizaje automático con la finalidad de encontrar la dependencia funcional entre los resultados y su rendimiento académico en la carrera escogida, medido por el promedio global acumulado (PGA). De los resultados de la evaluación de estos modelos, obtuvimos una exactitud de 75 %, una precisión de 66,19 %, una sensibilidad de 84,13 % y una media armónica (F1) de 72,04 % con el modelo Naïve Bayes. Esto marca un inicio significativo para la implementación del aprendizaje automático en el ámbito educativo, especialmente en las universidades públicas de Colombia. Este avance sienta las bases para investigaciones futuras más precisas que utilicen tecnología con el objetivo de ofrecer orientación más detallada a los jóvenes. Además, la recopilación de datos de la generación actual contribuirá a obtener resultados más exactos.