Con la exposición titulada “Machine learning en educación, investigación utilizando procesamiento del lenguaje natural” se realizó el segundo Seminario de Ciencia de Datos Educativos, organizado por el Instituto de Matemática, Física y Estadística (IMFE), y la Facultad de Ingeniería y Negocios.

En esta ocasión, exposición estuvo liderada por los investigadores Emilio Castro, Doctor en Ciencias del Instituto Politécnico Nacional de México (CICATA-IPN) y académico de la Universidad Católica Cardenal Raúl Silva Henríquez, y el Jarnishs Beltrán, Doctor en Ciencias de la Universidad de Santiago de Chile y docente de la misma universidad.

Mónica Panes, coordinadora académica del área estadística del IMFE, comentó que “la presentación fue muy interesante ya que los investigadores expusieron conceptos básicos del Machine Learning en investigación académica y abordaron la aplicación del procesamiento del lenguaje natural, con R, obteniendo resultados que permiten mejorar el aprendizaje de los estudiantes”.

Por su parte, Ricardo Monge, director del IMFE, planteó que “hoy por hoy, la incorporación y ampliación del uso de tecnología en educación desencadena la generación de una gran cantidad de datos en torno a los procesos de aprendizaje de los estudiantes. Por lo tanto, cobra especial importancia analizar estos datos para apoyar las decisiones en torno a mejorar los procesos de aprendizaje de nuestros estudiantes y descubrir nuevo conocimiento para una mejor educación. Fue muy interesante el seminario, puesto que pudimos conocer las investigaciones prácticas, utilizando técnicas de machine learning en educación”.