Resumen

CALERO VELASCO, DIEGO F. et al. Obtención de Insights a partir de un modelo de Procesamiento de Lenguaje Natural para la denominación de programas académicos en educación superior. Ing. Desarro. [online]. 2024, vol.42, n.2, pp.145-163.  Epub 01-Jul-2024. ISSN 0122-3461.  https://doi.org/10.14482/inde.42.02.528.748.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es esencial en la Inteligencia Artificial para la interacción entre computadoras y humanos. En este 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, este estudio resalta la importancia del NLP en el diseño académico adaptado a tendencias contemporáneas y proporciona una herramienta robusta para diseñadores de programas.

Palabras clave : diseño de programas académicos; generación de conocimiento; procesamiento de lenguaje natural; visualización de información.

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