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Se presenta un sistema de recomendación creado para optimizar la designación de profesores en el área de Gestión Computacional. La problemática radica en la subjetividad y poca eficiencia y para abordarlo se emplean técnicas de machine learning, específicamente el filtrado colaborativo y el análisis predictivo, con el propósito de mejorar la selección en función de experiencia, formación académica, destrezas pedagógicas y contentamiento. Se recopiló información de los últimos cinco años a través de encuestas a estudiantes y evaluaciones de desempeño en la docencia, identificando patrones en las asignaciones previas y predecir qué persona se ajusta mejor a los cursos futuros. Las asignaturas consideradas: Organización y Arquitectura Computacional, Sistemas Operativos, Redes de Computadoras, Seguridad Informática, entre otros. Como resultados, se demuestra una gran precisión, incrementando la satisfacción y optimizando el desempeño académico a comparación de métodos tradicionales. En conclusión, existe una contribución significativa en la mejora de la calidad educativa. |
