Uso de Deep Learning en sistemas de recomendación para reducir la deserción en Educación Superior Colombiana
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Resumen en español
El anteproyecto de monografía planteado aquí, busca encontrar cómo la implementación de una herramienta de Deep Learning puede ser empleada para mitigar de forma efectiva, la deserción en Instituciones de educación superior, al reducir el tiempo de detección y recomendación de apoyos necesarios para que los alumnos puedan continuar su proceso educativo. El gobierno colombiano es consciente de la problemática que envuelve la deserción en educación superior, y por esto, ha generado iniciativas que buscan bajar las cifras del problema, pero en la actualidad los esfuerzos no han tenido el resultado esperado. La investigación se centrará en determinar la viabilidad de implementación de la herramienta en las plataformas en la nube con reconocimiento como las de mayor capacidad y completitud de su servicio, y en determinar si las Instituciones de Educación Superior tienen la capacidad de generar la información que permita alimentarla y la posibilidad de mantener el costo de una herramienta implementada en una plataforma en la nube.
Resumen en inglés
The preliminary monograph proposed here seeks to find how the implementation of a Deep Learning tool can effectively mitigate attrition in Higher Education Institutions by reducing the time of detection and recommendation of supports necessary for students to can continue their educational process. The Colombian government is aware of the problems surrounding higher education dropouts. For this reason, it has generated initiatives that seek to lower the numbers of the problem, but at present, the efforts have not had the expected result. The research will focus on determining the feasibility of implementing the tool on cloud platforms recognized as those with the greatest capacity and completeness of their service and on determining whether Higher Education Institutions have the capacity to generate the information that allows power it and the possibility of maintaining the cost of a tool deployed on a cloud platform.
