Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas
Descripción del Articulo
La presente propuesta de innovación metodológica consiste en categorizar automáticamente las “respuestas de preguntas abiertas” provenientes de los instrumentos de recojo de información con el fin de reducir los costos que requiere una categorización manual. Las preguntas abiertas son utilizadas en...
Autores: | , , |
---|---|
Fecha de Publicación: | 2022 |
Institución: | Ministerio de Educación |
Repositorio: | MINEDU-Institucional |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:repositorio.minedu.gob.pe:20.500.12799/8677 |
Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12799/8677 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Machine Learning Cuestionario Minería de datos Perú http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01 |
id |
MIIN_6d939c3c8d4eb4fe888976c10180ac73 |
---|---|
oai_identifier_str |
oai:repositorio.minedu.gob.pe:20.500.12799/8677 |
network_acronym_str |
MIIN |
network_name_str |
MINEDU-Institucional |
repository_id_str |
3023 |
dc.title.es_ES.fl_str_mv |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas |
title |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas |
spellingShingle |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas Perú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégica Machine Learning Cuestionario Minería de datos Perú http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01 |
title_short |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas |
title_full |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas |
title_fullStr |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas |
title_full_unstemmed |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas |
title_sort |
Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertas |
author |
Perú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégica |
author_facet |
Perú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégica Candela Rojas, Erik Carl Cañari Huerta, Elsa Gabriela |
author_role |
author |
author2 |
Candela Rojas, Erik Carl Cañari Huerta, Elsa Gabriela |
author2_role |
author author |
dc.contributor.author.fl_str_mv |
Perú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación Estratégica Candela Rojas, Erik Carl Cañari Huerta, Elsa Gabriela |
dc.subject.es_ES.fl_str_mv |
Machine Learning Cuestionario Minería de datos Perú |
topic |
Machine Learning Cuestionario Minería de datos Perú http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01 |
dc.subject.ocde.es_ES.fl_str_mv |
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01 |
description |
La presente propuesta de innovación metodológica consiste en categorizar automáticamente las “respuestas de preguntas abiertas” provenientes de los instrumentos de recojo de información con el fin de reducir los costos que requiere una categorización manual. Las preguntas abiertas son utilizadas en los instrumentos de recojo de información que elabora las unidades de la Oficina de Seguimiento y Evaluación estratégica (OSEE) de la Secretaria de Planificación Estrategia (SPE) del Ministerio de Educación. Este tipo de preguntas son empleadas en los instrumentos cuando se busca explorar ciertos temas de interés a mayor profundidad, y no se usan categorías preestablecidas de respuestas. Las respuestas a estas preguntas corresponden a textos (datos no estructurados) que requieren de un tratamiento previo para transformarlas en datos estructurados, facilitando así su análisis. Actualmente, un tratamiento que viene realizando la OSEE es agrupar o categorizar las respuestas con contenido similar de forma manual. Sin embargo, este proceso suele ser muy costoso en términos de tiempo y dinero, especialmente cuando existen miles de respuestas que requieren categorización. Por tal motivo, se buscó alternativas para poder reducir el costo de categorizar las respuestas de preguntas abiertas provenientes de instrumentos de recojo de información. Específicamente, se busca categorizar las respuestas abiertas automáticamente, de forma total o parcial. En ese sentido, el equipo de la OSEE diseñó la innovación “Machine Learning para la categorización de respuesta de preguntas abiertas”. La innovación empleó técnicas analíticas de Machine Learning para poder procesar y categorizar todas las respuestas provenientes de una pregunta abierta, reduciendo así el costo que implica categorizarlas de forma manual. |
publishDate |
2022 |
dc.date.accessioned.none.fl_str_mv |
2022-12-29T16:45:01Z |
dc.date.available.none.fl_str_mv |
2022-12-29T16:45:01Z |
dc.date.issued.fl_str_mv |
2022-12 |
dc.type.es_ES.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/technicalDocumentation |
dc.type.version.es_ES.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/publishedVersion |
status_str |
publishedVersion |
dc.identifier.uri.none.fl_str_mv |
https://hdl.handle.net/20.500.12799/8677 |
url |
https://hdl.handle.net/20.500.12799/8677 |
dc.language.iso.es_ES.fl_str_mv |
spa |
language |
spa |
dc.rights.es_ES.fl_str_mv |
info:eu-repo/semantics/openAccess |
eu_rights_str_mv |
openAccess |
dc.format.es_ES.fl_str_mv |
application/pdf |
dc.publisher.es_ES.fl_str_mv |
Ministerio de Educación |
dc.publisher.country.es_ES.fl_str_mv |
PE |
dc.source.none.fl_str_mv |
reponame:MINEDU-Institucional instname:Ministerio de Educación instacron:MINEDU |
instname_str |
Ministerio de Educación |
instacron_str |
MINEDU |
institution |
MINEDU |
reponame_str |
MINEDU-Institucional |
collection |
MINEDU-Institucional |
bitstream.url.fl_str_mv |
https://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/20.500.12799/8677/2/license.txt https://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/20.500.12799/8677/4/mlcategorizacion.png https://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/20.500.12799/8677/5/Machine%20Learning%20para%20la%20categorizaci%c3%b3n%20de%20preguntas%20abiertas%20s%c3%adntesis.pdf |
bitstream.checksum.fl_str_mv |
b8dbab48f85e6218e46735d0c36ce343 3289383b88ed6aa67010a2122767dd89 c1695f3f8828d5ef74520af5791f87d5 |
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv |
MD5 MD5 MD5 |
repository.name.fl_str_mv |
Repositorio Institucional del Ministerio de Educación |
repository.mail.fl_str_mv |
repositorio@minedu.gob.pe |
_version_ |
1818338090712825856 |
spelling |
PEMinisterio de Educaciónafb74ce5-8ea4-4457-93ba-4bf2ce304e0c600cbba951c-6adf-42ad-add2-e96029f7433c60087259773-635b-4e00-9926-ffd24cf260cf600Perú. Ministerio de Educación. Secretaría de Planificación Estratégica. Oficina de Seguimiento y Evaluación EstratégicaCandela Rojas, Erik CarlCañari Huerta, Elsa Gabriela2022-12-29T16:45:01Z2022-12-29T16:45:01Z2022-12https://hdl.handle.net/20.500.12799/8677La presente propuesta de innovación metodológica consiste en categorizar automáticamente las “respuestas de preguntas abiertas” provenientes de los instrumentos de recojo de información con el fin de reducir los costos que requiere una categorización manual. Las preguntas abiertas son utilizadas en los instrumentos de recojo de información que elabora las unidades de la Oficina de Seguimiento y Evaluación estratégica (OSEE) de la Secretaria de Planificación Estrategia (SPE) del Ministerio de Educación. Este tipo de preguntas son empleadas en los instrumentos cuando se busca explorar ciertos temas de interés a mayor profundidad, y no se usan categorías preestablecidas de respuestas. Las respuestas a estas preguntas corresponden a textos (datos no estructurados) que requieren de un tratamiento previo para transformarlas en datos estructurados, facilitando así su análisis. Actualmente, un tratamiento que viene realizando la OSEE es agrupar o categorizar las respuestas con contenido similar de forma manual. Sin embargo, este proceso suele ser muy costoso en términos de tiempo y dinero, especialmente cuando existen miles de respuestas que requieren categorización. Por tal motivo, se buscó alternativas para poder reducir el costo de categorizar las respuestas de preguntas abiertas provenientes de instrumentos de recojo de información. Específicamente, se busca categorizar las respuestas abiertas automáticamente, de forma total o parcial. En ese sentido, el equipo de la OSEE diseñó la innovación “Machine Learning para la categorización de respuesta de preguntas abiertas”. La innovación empleó técnicas analíticas de Machine Learning para poder procesar y categorizar todas las respuestas provenientes de una pregunta abierta, reduciendo así el costo que implica categorizarlas de forma manual.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessMachine LearningCuestionarioMinería de datosPerúhttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01Machine Learning para la categorización de respuestas de preguntas abiertasinfo:eu-repo/semantics/technicalDocumentationinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionreponame:MINEDU-Institucionalinstname:Ministerio de Educacióninstacron:MINEDULICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81100https://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/20.500.12799/8677/2/license.txtb8dbab48f85e6218e46735d0c36ce343MD52THUMBNAILmlcategorizacion.pngmlcategorizacion.pngimage/png392601https://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/20.500.12799/8677/4/mlcategorizacion.png3289383b88ed6aa67010a2122767dd89MD54ORIGINALMachine Learning para la categorización de preguntas abiertas síntesis.pdfMachine Learning para la categorización de preguntas abiertas síntesis.pdfapplication/pdf1492745https://repositorio.minedu.gob.pe/bitstream/20.500.12799/8677/5/Machine%20Learning%20para%20la%20categorizaci%c3%b3n%20de%20preguntas%20abiertas%20s%c3%adntesis.pdfc1695f3f8828d5ef74520af5791f87d5MD5520.500.12799/8677oai:repositorio.minedu.gob.pe:20.500.12799/86772023-07-12 10:57:08.301Repositorio Institucional del Ministerio de Educaciónrepositorio@minedu.gob.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 |
score |
13.79179 |
Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).