Modelo predictivo para la selección de docentes a través de un aprendizaje supervisado.
xmlui.added.social
Date
2020
Documentos PDF
Abstract
En el presente trabajo se explora el uso del clasificador Random Forest para generar un modelo de selección de los candidatos que finalizarán el programa ofrecido por Enseña por Colombia. Random forest es un clasificador estadístico nuevo y poderoso que está bien establecido en otras disciplinas, pero es relativamente desconocido en la selección docente. Dentro de las principales ventajas se encuentran (1) un método novedoso para determinar la importancia de las variables; (2) capacidad para modelar interacciones complejas entre variables de respuestas; (3) flexibilidad para realizar varios tipos de análisis de datos estadísticos, que incluyen regresión, clasificación, análisis no supervisados y supervisados (Cutler, 2007). En esta investigación se utiliza las variables disponibles en el proceso de selección docentes de la organización en la fase de entrevista. Se utiliza la base de datos existente desde 2015 al 2018 de los participantes seleccionados.