En los años recientes, ha emergido un enfoque más pedagógico en relación con las habilidades de investigación para los alumnos universitarios. Estas innovadoras estrategias aportan ventajas al proceso de aprendizaje de los estudiantes. En este contexto, el propósito de la presente revisión sistemática fue exponer las distintas herramientas que se presentan como un elemento crucial para la vida académica. Como resultado, se emprendió una exploración en varias bases de datos como: Scopus, Wos, ProQuest, entre otras. Esto permitió que la exploración fuera amplia y la percepción en torno al tema se extendiera más allá para un análisis más profundo. Posteriormente, se examinaron las herramientas halladas en los diferentes artículos, seleccionando lo más destacado de todas ellas para ser implementadas en la enseñanza y aprendizaje de los estudiantes. Esto les permitirá ad...

Today's business landscape is characterized by competition and dynamism, which has transformed human resource management into an essential strategic partner for organizations. Employee turnover poses risks that affect productivity and knowledge management. This study focuses on predicting employee turnover using machine learning (ML) models. For the training process, a dataset composed of 4410 records and 29 variables was used, in the process of training and evaluation of the ten models, the artificial intelligence (AI) method was followed. The findings showed that the XG Boost Classifier (XGBC) and Random Forest (RF) models achieved the best accuracy and performance rates, with 98.8% and 98.7%. Followed by Decision Tree Classifier (DT) with 97.6%, and the other models, such as Gradient Boosting Classifier (GBC), Ada boost Classifier (AC), Logistic Regression (LR), KN Classifier (K-NNC),...