Obtención de Insights a partir de un modelo de procesamiento de lenguaje Natural para la denominación de programas académicos en educación superior
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Diego Fernando Calero
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Darío José Delgado Quintero
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Diana Marcela Cardona Roman
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Albeiro Cuesta Mesa
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Sixto Enrique Campaña Bastidas
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[1] Universidad Nacional Abierta y a Distancia
Universidad Nacional Abierta y a Distancia
Colombia
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[2] Universidad de los Llanos
Universidad de los Llanos
Colombia
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- Localización: Ingeniería y desarrollo: revista de la División de Ingeniería de la Universidad del Norte, ISSN 0122-3461, Vol. 42, Nº. 2, 2024, págs. 145-163
- Idioma: español
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Resumen
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es esencial en la Inteligencia Artificial para la interacción entre computadoras y humanos. En este artículo, se explora el uso del NLP y técnicas de visualización en la creación de un modelo para la obtención de hallazgos (insights) en el diseño de nuevos programas académicos. La metodología cuantitativa utiliza técnicas como tokenización y TextRank, y con el apoyo del Scattertext Plot, discrimina categorías sobre programas de doctorado en tecnologías de información. Esta metodología, ampliamente usada y validada por expertos, destaca particularidades, conocimientos generales, y tendencias emergentes en los programas comparados. Los resultados identifican cuatro cuadrantes esenciales para la toma de decisiones en el diseño de programas, y presentan las necesidades actuales y futuras en la denominación de programas académicos. En conclusión, el estudio resalta la importancia del NLP en el diseño académico adaptado a tendencias contemporáneas y proporciona una herramienta robusta para diseñadores de programas.
