Obtención de Insights a partir de un modelo de procesamiento de lenguaje Natural para la denominación de programas académicos en educación superior

Abstract

El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es esencial en la Inteligencia Artificial para la interacción entre computadoras y humanos. En este artículo, se explora el uso del NLP y técnicas de visualización en la creación de un modelo para la obtención de hallazgos (insights) en el diseño de nuevos programas académicos. La metodología cuantitativa utiliza técnicas como tokenización y TextRank, y con el apoyo del Scattertext Plot, discrimina categorías sobre programas de doctorado en tecnologías de información. Esta metodología, ampliamente usada y validada por expertos, destaca particularidades, conocimientos generales, y tendencias emergentes en los programas comparados. Los resultados identifican cuatro cuadrantes esenciales para la toma de decisiones en el diseño de programas, y presentan las necesidades actuales y futuras en la denominación de programas académicos. En conclusión, el estudio resalta la importancia del NLP en el diseño académico adaptado a tendencias contemporáneas y proporciona una herramienta robusta para diseñadores de programas.

Alternate abstract:

Natural Language Processing (NLP) is recognized as essential in Artificial Intelligence for the interaction between computers and humans. In this article, the use of NLP and visualization techniques in the creation of a model for insights acquisition in the design of new academic programs was explored. The quantitative methodology use techniques such as tokenization and TextRank, and with the support of the Scattertext Plot, discriminate categories on doctoral programs in information technologies. This methodology, validated by experts and widely used, highlighted particularities, general knowledge, and emerging trends in the compared programs. The results identify four essential quadrants for decision-making in program design, and shows current and future needs in program naming. In conclusion, the study underscores the importance of NLP in contemporary academic design and provides a robust tool for program designers.