Machine learning para la formulación de perfiles del programa de ingeniería electrónica de la UPTC en el marco de reforma curricular
DOI:
https://doi.org/10.26507/paper.2831Palabras clave:
Aprendizaje de Maquina, Minería de Datos Educativa, Innovación Curricular, Diseño de Plan de estudios en Ingeniería, Perfiles de Formación en IngenieríaResumen
En el presente estudio, se emplean técnicas de Minería de Datos Educativa con el objetivo de formular perfiles de egreso, laboral y profesional del Ingeniero Electrónico en la Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia, en el contexto de la reforma curricular que el programa académico está llevando a cabo. Este trabajo se realizó mediante la selección de fuentes de información de las cuales se extrajeron datos relevantes. Destacan la consulta de planes de estudio de Ingeniería Electrónica en instituciones de educación superior de Colombia, Latinoamérica, Norteamérica y Europa, donde se revisaron los desafíos de formación académica y perfiles profesionales. Además, se recopiló información disponible en páginas como elempleo.com, LinkedIn, el Observatorio Laboral para la Educación de Colombia - OLE y el Marco Nacional de Cualificación en Colombia. A partir de esta base de información, se elaboraron dos bases de datos en Excel, que posteriormente se procesaron aplicando Minería de Datos Educativa (EDM) mediante la interfaz web de código abierto Jupyter Notebook. Finalmente, se evaluaron los resultados obtenidos y se propuso el perfil requerido para el programa, junto con las posibles asignaturas que el plan de estudios propone impartir para su desarrollo. Con este trabajo, se planteó la aplicación de técnicas de Aprendizaje Automático como una herramienta innovadora que procesa y proporciona estimaciones de datos en términos de perfiles y asignaturas para el desarrollo y evaluación de programas educativos, en este caso, aplicado al Programa de Ingeniería Electrónica.
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