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versión On-line ISSN 0718-0764

Resumen

MOSQUERA, Rodolfo; CASTRILLON, Omar D.  y  PARRA, Liliana. Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos Colombianos utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial. Inf. tecnol. [online]. 2018, vol.29, n.4, pp.267-280. ISSN 0718-0764.  http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642018000400267.

Este artículo presenta una nueva metodología basada en técnicas de aprendizaje de máquina en diagnósticos de evaluaciones psicosociales para la identificación del grado de riesgo en docentes de colegios públicos en Colombia. Se realizó un estudio comparativo de tres importantes modelos de aprendizaje de máquina para la predicción: redes neuronales artificiales, arboles de decisión y Naïve Bayes, reduciendo la dimensionalidad de los datos. Esto se hace aplicando algoritmos genéticos, algoritmo de la cantidad esperada de la información, algoritmo GainRatioAttributeEval, coeficiente de relación de Pearson y análisis principal de componentes. Se utilizó una base de datos con 5340 registros epidemiológicos, correspondientes a evaluaciones psicosociales de docentes de colegios públicos de una ciudad colombiana. El mejor desempeño de predicción se obtuvo con el modelo de redes neuronales artificiales con una efectividad del 93%.

Palabras clave : aprendizaje de máquina; redes neurales artificiales; algoritmos genéticos; análisis principal de componentes.

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