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https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/13732| Titre: | Aplicación de técnicas asistidas por IA para medir el nivel de integración de sostenibilidad en planes de estudio de educación superior en el contexto mexicano |
| Auteur(s): | Gomez Pineda, Erick Josué%2032945 |
| metadata.dc.subject.other: | Sostenibilidad, procesamiento de lenguaje natural, embeddings semánticos, análisis curricular, indicadores de sostenibilidad. |
| Date de publication: | 2026-08-04 |
| Editeur: | Tecnológico Nacional de México |
| metadata.dc.publisher.tecnm: | Centro Nacional de Investigación y Desarrollo Tecnológico |
| Description: | Mediante esta investigación se aborda el análisis automático de la integración de la sostenibilidad en planes de estudio de instituciones de educación superior en México, mediante el uso de técnicas de de lenguaje natural. El objetivo principal consiste en desarrollar un método que permita inteligencia artificial y procesamiento evaluar el grado de relación entre los contenidos curriculares y los conceptos asociados con sostenibilidad. La metodología propuesta se basa en un flujo de procesamiento textual que incluye la adquisición de planes de estudio, la extracción y limpieza de texto a partir de documentos académicos, la segmentación del contenido en unidades de análisis, la generación de representaciones vectoriales mediante modelos de embeddings y el cálculo de similitud semántica respecto a referentes de sostenibilidad. Estos referentes consideran dimensiones asociadas con los Objetivos de Desarrollo Sostenible, competencias de sostenibilidad, enfoques pedagógicos, glosario sostenible y palabras clave. A partir de estos elementos, se construyen indicadores híbridos que permiten clasificar los hallazgos en puntos fuertes, observaciones y puntos débiles. Los resultados muestran que el método propuesto permite analizar de manera sistemática grandes volúmenes de documentos curriculares e identificar evidencias textuales y semánticas relacionadas con la sostenibilidad. Asimismo, la herramienta web desarrollada facilita el registro de planes de estudio, la ejecución automatizada del análisis y la visualización de resultados mediante indicadores y hallazgos interpretables. En conjunto, los resultados sugieren que las técnicas de procesamiento de lenguaje natural y análisis semántico asistidas por inteligencia artificial constituyen una alternativa útil para apoyar procesos de evaluación curricular orientados a la integración de la sostenibilidad en la educación superior. |
| metadata.dc.type: | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Collection(s) : | Tesis de Maestría en Ciencias de la Ingeniería |
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