Herramienta de entrenamiento para ingenieros de sistemas en su primera entrevista laboral
En el entorno laboral actual, la principal problemática se relaciona con la dificultad que enfrentan muchos ingenieros de sistemas al buscar empleo debido a la falta de conocimientos, experiencia o habilidades blandas, las cuales son de vital importancia en la actualidad. El objetivo principal del e...
- Autores:
-
Puello Blanco, José Carlos
Bravo Colina, Franklin de Jesús
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Simón Bolívar
- Repositorio:
- Repositorio Digital USB
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bonga.unisimon.edu.co:20.500.12442/12677
- Acceso en línea:
- https://hdl.handle.net/20.500.12442/12677
- Palabra clave:
- Chatbot
Inteligencia artificial
Entrevista de trabajo
Entrenamiento
Selección de personal
Chatbot
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Recruitment
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En el entorno laboral actual, la principal problemática se relaciona con la dificultad que enfrentan muchos ingenieros de sistemas al buscar empleo debido a la falta de conocimientos, experiencia o habilidades blandas, las cuales son de vital importancia en la actualidad. El objetivo principal del estudio consiste en desarrollar un chatbot que simule la primera entrevista en un proceso de selección para ingenieros de sistemas. Para lograrlo, se empleó un enfoque interactivo que ayuda a los ingenieros de sistemas a prepararse para sus entrevistas laborales. Se utilizó una técnica de procesamiento de lenguaje natural que agiliza el proceso de retroalimentación. El diseño, la recolección y el análisis de datos se basaron en la metodología presentada por Hernández, Fernández y Baptista [16]. La metodología para el desarrollo de la herramienta constó de cuatro etapas: la recolección y creación de datos en forma de preguntas, la definición del modelo, el análisis y la implementación. Se llevaron a cabo dos sesiones de entrevistas con una muestra de 20 entrevistados en cada una. Los resultados obtenidos arrojaron un promedio de calificación de 6.8 en la primera sesión y 8.2 en la segunda, lo que demuestra una mejora en las habilidades de los entrevistados al utilizar el chatbot. A pesar de los desafíos encontrados en el entrenamiento del modelo conversacional y la complejidad de las preguntas generales en las entrevistas, el chatbot demostró ser eficaz para mejorar las habilidades de los ingenieros de sistemas. |
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El diseño, la recolección y el análisis de datos se basaron en la metodología presentada por Hernández, Fernández y Baptista [16]. La metodología para el desarrollo de la herramienta constó de cuatro etapas: la recolección y creación de datos en forma de preguntas, la definición del modelo, el análisis y la implementación. Se llevaron a cabo dos sesiones de entrevistas con una muestra de 20 entrevistados en cada una. Los resultados obtenidos arrojaron un promedio de calificación de 6.8 en la primera sesión y 8.2 en la segunda, lo que demuestra una mejora en las habilidades de los entrevistados al utilizar el chatbot. A pesar de los desafíos encontrados en el entrenamiento del modelo conversacional y la complejidad de las preguntas generales en las entrevistas, el chatbot demostró ser eficaz para mejorar las habilidades de los ingenieros de sistemas.In the current work environment, the main problem is related to the difficulty that many systems engineers face when seeking employment due to a lack of knowledge, experience, or soft skills, which are crucial in today's world. The main objective of the study is to develop a chatbot that simulates the first interview in a selection process for systems engineers. To achieve this, an interactive approach was employed to help systems engineers prepare for their job interviews. A natural language processing technique was used to streamline the feedback process. The design, data collection, and analysis were based on the methodology presented by Hernández, Fernández, and Baptista [16]. The methodology for developing the tool consisted of four stages: data collection and creation in the form of questions, model definition, analysis, and implementation. Two interview sessions were conducted with a sample of 20 interviewees in each session. The results obtained showed an average rating of 6.8 in the first session and 8.2 in the second, demonstrating an improvement in the skills of the interviewees when using the chatbot. Despite the challenges encountered in training the conversational model and the complexity of the general questions in the interviews, the chatbot proved to be effective in enhancing the skills of systems engineers.pdfspaEdiciones Universidad Simón BolívarFacultad de IngenieríasAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/restrictedAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_16ecChatbotInteligencia artificialEntrevista de trabajoEntrenamientoSelección de personalChatbotArtificial intelligenceJob interviewTrainingRecruitmentHerramienta de entrenamiento para ingenieros de sistemas en su primera entrevista laboralinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de grado - pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f«Programación, la carrera que más demandará el mercado laboral en 2021,» Portafolio, 15 01 2021. [En línea]. 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Is it different from machine learning?: Scientists have been working toward machines that can think in ways humans do, and machine learning is an array of methods to make that happen. Here's a primer. Available: http://ezproxy.unisimon.edu.co/blogs-podcasts-websites/what-is-aidifferent- machine-learning/docview/2524907612/se-2.S. Koivunen et al, "The March of Chatbots into Recruitment: Recruiters’ Experiences, Expectations, and Design Opportunities," Computer Supported Cooperative Work, vol. 31, (3), pp. 487-516, 2022. Available: http://ezproxy.unisimon.edu.co/scholarly-journals/march-chatbots-into-recruitmentrecruiters/ docview/2708084129/se-2. DOI:https://doi.org/10.1007/s10606-022- 09429-4.Anonymous "Natural language processing: when chatbots rule the world," FT.Com, 2022. Available: http://ezproxy.unisimon.edu.co/trade-journals/naturallanguage- processing-when-chatbots-rule/docview/2657238748/se-2.C. P Alderfer y C. G McCord, Personal and situational factors in the recruitment interview. Journal of Applied Psychology, 1970, 54(4), 377–385. https://ezproxy.unisimon.edu.co:2102/10.1037/h0029690M. Laiq and O. Dieste, “Chatbot-based Interview Simulator: A Feasible Approach to Train Novice Requirements Engineers,” in Proceedings - 10th International Workshop on Requirements Engineering Education and Training, REET 2020, Aug. 2020, pp. 1–8. doi: 10.1109/REET51203.2020.00007.I. Stanica, M. I. Dascalu, C. N. Bodea, and A. D. Bogdan Moldoveanu, “VR Job Interview Simulator: Where Virtual Reality Meets Artificial Intelligence for Education,” in 2018 Zooming Innovation in Consumer Technologies Conference, ZINC 2018, Aug. 2018, pp. 9–12. doi: 10.1109/ZINC.2018.8448645.H. Andrews, M. Bramar, L. Lupinski, and B. Kapralos, “A serious game for interview preparation,” in Conference Proceedings - 2014 IEEE Games, Media, Entertainment Conference, IEEE GEM 2014, Feb. 2015. doi: 10.1109/GEM.2014.7048077.N. Takeuchi and T. Koda, “Job Interview Training System using Multimodal Behavior Analysis,” in 2021 9th International Conference on Affective Computing and Intelligent Interaction Workshops and Demos, ACIIW 2021, 2021. doi: 10.1109/ACIIW52867.2021.9666270.Global Developer Population and Demographic Study 2016 V2, Evans Data Corporation, 2016.A. Centeno Franco, “DEEP LEARNING,” Sevilla, 2019.S. Perez-Soler, S. Juarez-Puerta, E. Guerra, and J. de Lara, “Choosing a Chatbot Development Tool,” IEEE Softw, vol. 38, no. 4, pp. 94–103, Jul. 2021, doi: 10.1109/MS.2020.3030198.S. Perez-Soler, E. 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