ALGORITMO DE MACHINE LEARNING Y USO DE PROPIEDADES SEMÁNTICAS PARA LA IDENTIFICACIÓN Y SUGERENCIA VOCACIONAL

Abstract

La deserción escolar es un problema en países del Centro y Sudamérica, y particularmente de México. Son múltiples los factores causan dicha deserción, desde una escasa o nula orientación vocacional, falta de una reflexión sobre los objetivos de la vida y una mala elección de una licenciatura. En este artículo se expone un modelo para orientación vocacional que logra el equilibrio entre las aptitudes de los estudiantes, indicando el área de interés y la(s) carrera(s) más convenientes para él, determinadas por el cuestionario de Karl Hereford de 1970. Éste fue aplicado a 350 estudiantes de primer semestre de universidad. La aportación de este artículo es el modelo de pronóstico de elección de licenciatura aplicado a 6 métodos de Aprendizaje de Máquinas. En los resultados obtenidos usando la métrica del Área Bajo la Curva (AUC), las Máquinas de Soporte Vectorial (MSV) desempeñaron el 97% de exactitud en las predicciones. Palabras-clave: Análisis Vocacional, Inteligencia Artificial, Métodos, Cuestionario Hereford Deserción Escolar.