Machine Learning en el proceso de contratación por evaluación al docente en una institución pública, Apurímac 2023

• Autor: Guillen Rojas, Juan Yordy
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/126694
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/126694
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Machine learning; Contratación; Aprendizaje supervisado; Ontología profesional; Calidad educativa; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El objetivo de la investigación fue determinar la influencia del machine learning en el proceso de contratación por evaluación al docente en una Institución pública, Apurímac 2023. El enfoque fue cuantitativo, de tipo básico, de un nivel causal explicativo, correlaciones de causa-efecto, o correlacional causal, transversal, el diseño este fue no experimental, la muestra probabilística se constituyó de 108 profesores, empleado la técnica de la encuesta utilizada para el recojo de información y como instrumento el cuestionario como instrumento de recopilación de información el cual cumplió con la validez y confiabilidad. Para obtener los datos de la encuesta se utilizó un formulario virtual de nominado Google Forms, se realizó el procesamiento de datos, incorporando los datos a un estadístico Alfa de Cronbach que simplificó la consecución de porcentajes Los resultados mostraron niveles de alto, medio y bajo, donde el nivel medio fue predominante tanto para la variable machine learning y el proceso de contratación por evaluación al docente. Se concluye que El R2 de Nagelkerke se calculó en ,421 explicando la variabilidad de los datos y se establece que el Machine Learning influye en un 42,1% en el proceso de contratación por evaluación al docente en una Institución pública, Apurímac.