Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos Colombianos utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial

Resumen 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 ap...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Mosquera,Rodolfo, Castrillón,Omar D., Parra,Liliana
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Centro de Información Tecnológica 2018
Materias:	aprendizaje de máquina redes neurales artificiales algoritmos genéticos análisis principal de componentes
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000400267
Etiquetas:	Agregar Etiqueta Sin Etiquetas, Sea el primero en etiquetar este registro!

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spelling	oai:scielo:S0718-076420180004002672018-08-02Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos Colombianos utilizando Técnicas de Inteligencia ArtificialMosquera,RodolfoCastrillón,Omar D.Parra,Liliana aprendizaje de máquina redes neurales artificiales algoritmos genéticos análisis principal de componentes Resumen 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%.info:eu-repo/semantics/openAccessCentro de Información TecnológicaInformación tecnológica v.29 n.4 20182018-08-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-07642018000400267es10.4067/S0718-07642018000400267
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description	Resumen 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%.
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Predicción de Riesgos Psicosociales en Docentes de Colegios Públicos Colombianos utilizando Técnicas de Inteligencia Artificial

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