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Minería de Datos Aplicada a la Optimización del Proceso de Titulación Universitaria Data Mining Applied to the Optimization of the University Degree Completion Process
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Resumen
El presente trabajo se desarrolló a partir de la necesidad de fortalecer el proceso de titulación enfrenta diversas dificultades debido al crecimiento estudiantil y a la gestión documental manual. Entre los principales problemas identificados destacan la sobrecarga de revisión para los docentes, inconsistencias en citas y referencias, y la falta de originalidad provocada en parte por el uso indebido de herramientas de inteligencia artificial. El objetivo general fue desarrollar un sistema informático con técnicas de clustering para optimizar la gestión documental de los trabajos de titulación, permitiendo una organización más eficiente, la detección temprana de inconsistencias y un control más transparente del proceso académico. El estudio adoptó un marco metodológico basado en investigación bibliográfica, complementada con entrevistas y encuestas aplicadas a una población de 15 estudiantes y 8 docentes, además del responsable de titulación. Esta información permitió analizar el estado actual del proceso y determinar las necesidades institucionales. Para el desarrollo de la propuesta se aplicó la metodología ágil Scrum, estructurando el sistema en sprints que facilitaron la construcción modular del software. El componente central del sistema integra técnicas de clustering, utilizadas para identificar patrones, agrupar similitudes y analizar de manera automática citas y referencias. Los resultados evidencian mejoras significativas en la organización documental, reducción de la carga docente, mayor fiabilidad de la información presentada por los estudiantes y un incremento en la transparencia del proceso de titulación
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