Desarrollo de una plataforma web con deep learning para el cálculo del estudio socioeconómico de la Universidad Evangélica de El Salvador

Abstract

La computación desde su creación ha dado pasos agigantados a lo largo de los años como la aparición e implementación de nuevas tecnologías, como procesadores más rápidos y potentes, discos con mayor velocidad de lectura y escritura de datos, software más potente e incluso la aparición de inteligencia artificial. En la actualidad una de las tecnologías que está empezando a tomar más importancia es la inteligencia artificial, esta tecnología nace con la idea de crear sistemas computacionales capaces de imitar la inteligencia humana para la realización de tareas y procesos por medio de la recopilación de datos históricos, con los cuales se va retroalimentando y aprendiendo sobre ellos. (Rouhiainen, L. 2018). Dentro de la inteligencia artificial existen dos grandes subconjuntos, que son Machine Learning y Deep Learning. Ambas tienen como base la inteligencia artificial y la idea principal de igualar la inteligencia humana por medio de sistemas, sin embargo, cada una de estas ramas posee cualidades únicas que las hacen diferentes, de igual forma, esto les permite poder complementarse entre ellas. Machine Learning se basa en la creación de sistemas capaces de aprender e identificar automáticamente patrones complejos por medio de algoritmos que analizan datos históricos, por otro lado, Deep Learning se puede definirse como un subconjunto de Machine Learning, en el cual se incluye modelos estadísticos y predictivos que permiten agilizar procesos de recopilación, análisis e interpretación de cantidades grandes de datos por medio de redes neuronales artificiales, las cuales permiten realizar procesos repetitivos que permiten mejorar el aprendizaje de sistemas ayudan así a obtener de manera gradual resultados más precisos y acertados. (Janiesch, Zschech, Heinrich, 2021). La tecnología Deep learning se ha podido incorporar en procesos de inscripción de nuevos aspirantes que se realizan en la Universidad Evangélica de El Salvador como el estudio socioeconómico, para el procesamiento de todos los datos, análisis de cada una de las evidencias presentadas por los aspirantes, y el aprendizaje de los resultados para mejorar su rango de error y brindar un resultado más acertado en un tiempo más inferior que al ser realizado por trabajo humano. Este tipo de herramientas ha ayudado a disminuir la demanda del trabajo realizado por el área de finanzas, lo cual brindo un margen de error más bajo en los resultados y una mejoraría en los tiempos de entrega de resultados para los aspirantes. El estudio socioeconómico es necesario en el proceso de inscripción de los nuevos aspirantes para poder asignarles una cuota estudiantil en base a sus posibilidades económicas, el actual proceso es realizado por el área de finanzas los cuales toman un aproximado de dos días hábiles para brindar un resultado. Con la creación de una red neuronal artificial con herramientas de Deep Learning para la gestión y desarrollo de este proceso, se ha reducido el tiempo estimado de entrega de resultados, a una respuesta casi inmediata. Con la creación de un aplicativo web de estudio socioeconómico para la Universidad Evangélica de El Salvador se obtuvo un salto en temas de transformación digital, y una automatización del proceso de inscripción.