¿Puede un algoritmo de Machine Learning ayudarnos en la evaluación de informes de prácticas?

Pedro Jesús  Cabrera Santana

doi:10.17979/ja-cea.2024.45.10902

Autores/as

Pedro Jesús Cabrera Santana Universidad de Las Palmas de Gran Canaria

DOI:

https://doi.org/10.17979/ja-cea.2024.45.10902

Palabras clave:

Machine Learning, Educación, Ingeniería, Prácticas

Resumen

La evaluación del aprendizaje en ingeniería requiere de múltiples recursos y actividades formativas prácticas que fomenten el desarrollo de habilidades. Las prácticas de laboratorio y computacionales son esenciales, pero evaluar su efectividad supone un desafío debido a la carga de trabajo y la subjetividad del proceso. Este estudio propone un método de evaluación mediante el uso de Machine Learning, aplicado a informes de prácticas en la asignatura de Diseño de Máquinas de la ULPGC. El método propuesto incluye la recopilación y evaluación manual de informes, seguido de la extracción de indicadores como la puntuación Flesch Reading Ease, el análisis de sentimiento y el análisis de las palabras frecuentemente utilizadas por el estudiante. Se desarrolla un algoritmo para estructurar estos parámetros y se implementan distintas técnicas para modelar las calificaciones. Los resultados muestran que las Redes Neuronales logran estimaciones precisas, con métricas MAE = 0,72 puntos y MAPE = 8,94%.

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