Maestría en Ciencias de Datos

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https://repositorio.utc.edu.ec/handle/123456789/12841

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Browsing Maestría en Ciencias de Datos by Author "Rodríguez Bárcenas, Gustavo"

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    Fortalecimiento de la plataforma Ecuciencia a través del análisis y visualización de datos generados en la Universidad Técnica de Cotopaxi.
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2024-11-08) Zumba Santamaría, Silvana Marisol; Rodríguez Bárcenas, Gustavo
    Este trabajo de investigación aplicada se centró en fortalecer la plataforma Ecuciencia en la Universidad Técnica de Cotopaxi mediante la implementación de análisis y visualización de datos con Power BI y PostgreSQL. Se empleó un enfoque cuantitativo con un diseño descriptivo para llevar a cabo un proceso de extracción, transformación y carga (ETL) que garantizó la calidad y consistencia de los datos. El objetivo fue desarrollar indicadores clave de rendimiento (KPI) intuitivos y significativos para evaluar la producción científica del profesorado, facilitando la toma de decisiones informada. La validación del tablero indicó un alto grado de satisfacción con su usabilidad e interactividad, destacando su relevancia para la comunidad universitaria. Los hallazgos demuestran la importancia de las tecnologías de visualización en la investigación, promoviendo un entorno dinámico y colaborativo. Este modelo puede replicarse en otras instituciones para fomentar una cultura basada en datos centrada en la innovación y el avance científico.
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    Optimización de la planificación del sílabo en la Universidad Técnica de Cotopaxi mediante Inteligencia Artificial Generativa: Un enfoque personalizado basado en Llama 2 (Large Language Model Meta AI)
    (Ecuador: Latacunga: Universidad Técnica de Cotopaxi (UTC), 2025-03-27) Chiluisa Gallardo, Juan Diego; Rodríguez Bárcenas, Gustavo
    En la educación superior, una planificación curricular eficiente y personalizada es esencial para garantizar la calidad del proceso de enseñanza y aprendizaje. En la Universidad Técnica de Cotopaxi, la elaboración manual de sílabos consume tiempo y recursos significativos y no siempre se adapta a las necesidades específicas de los docentes, afectando negativamente la calidad educativa. Desarrollar e implementar un sistema automatizado basado en el modelo de lenguaje LLAMA 2 (Large Language Model Meta AI) para optimizar la planificación curricular mediante la generación de sílabos personalizados. La metodología incluyó la recopilación y transformación de planificaciones curriculares previas para su procesamiento por LLAMA 2, ejecutando cinco experimentos con complejidad creciente y evaluando la precisión. Se utilizó la herramienta Pandas AI para el análisis de datos y la técnica de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) para enriquecer la generación de sílabos. Los resultados mostraron una precisión del 92,5% en las recomendaciones generadas, representando una mejora significativa respecto a los métodos tradicionales. La implementación del sistema automatizado basado en LLAMA 2 demostró mejorar significativamente la eficiencia y precisión en la generación de sílabos personalizados, optimizando la planificación curricular y contribuyendo a mejorar la calidad educativa.