APLICACIÓN DE REDES NEURONALES PARA EVALUAR HABILIDADES GERENCIALES EN LA FORMACIÓN DE ADMINISTRADORES

Abstract

Objetivo: El objetivo de este estudio es investigar la aplicación de las redes neuronales para identificar y evaluar habilidades gerenciales y competencias clave mediante un modelo de aprendizaje supervisado en estudiantes de la región Laja- Bajío, México. Marco Teórico: El uso de redes neuronales artificiales (RNA) como herramienta para analizar habilidades y competencias gerenciales en estudiantes de administración. Las RNA, inspiradas en la neurobiología, permiten procesar datos complejos y realizar predicciones, siendo útiles en campos como las ciencias sociales. Método: La metodología adoptada para esta investigación comprende un enfoque cuantitativo con técnicas de estadística descriptiva e inferencial, aplicando el modelo perceptrón de las RNA, la recolección de datos se realizó utilizando encuestas aplicadas a 360 estudiantes analizadas con SPPSS versión 27. Resultados y Discusión: Los resultados obtenidos revelaron que las RNA son efectivas para analizar datos multidimensionales y prever competencias necesarias para el mercado laboral actual. Se destaca la importancia de las habilidades humanas y las competencias interpersonales como factores críticos. Implicaciones de la Investigación: El estudio concluye que las RNA son herramientas flexibles y potentes que pueden mejorar la formación académica en administración. Sugiere su implementación para fortalecer currículos y preparar a futuros gerentes frente a las demandas organizacionales contemporáneas. Originalidad/Valor: Este estudio contribuye a la literatura al uso de redes neuronales artificiales (RNA) como herramienta para analizar habilidades y competencias gerenciales en estudiantes de administración. Las RNA pueden ser una herramienta de gran valor para realizar predicciones en el campo de las ciencias sociales y administrativas.

Alternate abstract:

Objective: The objective of this study is to investigate the application of neural networks to identify and evaluate managerial skills and key competencies through a supervised learning model in students from the Laja-Bajío region, Mexico. Theoretical Framework: The use of artificial neural networks (ANN) as a tool to analyze managerial skills and competencies in business students. ANNs, inspired by neurobiology, allow complex data to be processed and predictions to be made, being useful in fields such as social sciences Method: The methodology adopted for this research includes a quantitative approach with descriptive and inferential statistics techniques, applying the perceptron model of the ANN. Data collection was carried out using surveys applied to 360 students analyzed with SPPSS version 27. Results and Discussion: The results obtained revealed that ANNs are effective in analyzing multidimensional data and predicting skills required for today's labor market. The importance of human skills and interpersonal skills is highlighted as critical factors Research Implications: The results obtained revealed that ANNs are effective in analyzing multidimensional data and predicting skills required for today's labor market. The importance of human skills and interpersonal skills is highlighted as critical factors. Originality/Value: This study contributes to the literature on the use of artificial neural networks (ANN) as a tool to analyze managerial skills and competencies in business students. ANNs can be a valuable tool for making predictions in the field of social and administrative sciences.

Alternate abstract:

Objetivo: O objetivo deste estudo é investigar a aplicação de redes neurais para identificar e avaliar habilidades gerenciais e competências-chave por meio de um modelo de aprendizagem supervisionada em estudantes da região de Laja-Bajío, México. Referencial Teórico: O uso de redes neurais artificiais (RNA) como ferramenta para analisar habilidades e competências gerenciais em estudantes de administração. Os RNAs, inspirados na neurobiologia, permitem que dados complexos sejam processados e previsões sejam feitas, tornando-os úteis em áreas como as ciências sociais.. Método: A metodologia adotada para esta pesquisa inclui uma abordagem quantitativa com técnicas de estatística descritiva e inferencial, aplicando o modelo perceptron da RNA. A coleta de dados foi realizada por meio de questionários aplicados a 360 alunos analisados com o SPPSS versão 27. Resultados e Discussão: Os resultados obtidos revelaram que as RNAs são eficazes na análise de dados multidimensionais e na previsão de habilidades necessárias para o mercado de trabalho atual. A importância das habilidades humanas e competências interpessoais é destacada como fatores críticos. Implicações da Pesquisa: O estudo conclui que as RNAs são ferramentas flexíveis e poderosas que podem melhorar a formação acadêmica em administração. Sugere sua implementação para fortalecer currículos e preparar futuros gestores para enfrentar as demandas organizacionais contemporâneas. Originalidade/Valor: Este estudo contribui para a literatura sobre o uso de redes neurais artificiais (RNA) como ferramenta para analisar habilidades e competências gerenciais em estudantes de administração de empresas. As RNAs podem ser uma ferramenta valiosa para fazer previsões no campo das ciências sociais e administrativas.