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Leonardo Pardo Jaime, Jorge Mario Calvo Londoño
La evaluación se considera como una disciplina científica dentro del quehacer del profesional en psicología, donde la entrevista es fundamental para aumentar la probabilidad de éxito en este proceso; no obstante, este análisis depende del criterio del profesional, lo cual tiende a generar un sesgo en el análisis de la información recolectada. Por lo cual, el objetivo de esta investigación fue tipificar frases relevantes para el análisis de entrevistas de valoración. Para esto se realizó un juicio de expertos para identificar las frases relevantes en 10 entrevistas, que se obtuvieron al comparar la selección de los tres jueces, estableciendo como parámetro una similitud del 75%, luego se clasificó las oraciones de los textos originales en relevantes y no relevantes para poder entrenar dos modelos de aprendizaje. Los resultados reflejaron que el modelo Naive Bayes presenta buenos indicadores para la tipificación de frases; mientras que el modelo de máquinas de soporte vectorial (SVM) tiende a presentar sobreajuste. Finalmente, se estableció el modelo Naive Bayes como la mejor alternativa para analizar entrevistas de valoración, además, se planteó un proceso metodológico para analizar entrevistas utilizando algoritmos de machine learning.
The evaluation is considered as a scientific discipline within the work of the professional in psychology, where the interview is fundamental to increase the probability of success in this process; however, this analysis depends on the professional's criteria, which tends to generate a bias in the analysis of the information collected. Therefore, the objective of this research was to classify relevant phrases for the analysis of assessment interviews. For this, an expert judgment was carried out to identify the relevant phrases in 10 interviews, which were obtained by comparing the selection of the three judges, establishing a similarity of 75% as a parameter, then the sentences of the original texts were classified as relevant and not relevant to be able to train two learning models. The results showed that the Naive Bayes model presents better indicators for sentence typing compared to the support vector machine (SVM) model. In addition, a methodological process was proposed to analyze interviews using machine learning algorithms.
A avaliação é considerada uma disciplina científica dentro do trabalho do profissional em psicologia, onde a entrevista é fundamental para aumentar a probabilidade de sucesso neste processo; porém, essa análise depende do critério do profissional, o que tende a gerar um viés na análise das informações coletadas. Portanto, o objetivo desta pesquisa foi classificar frases relevantes para análise de entrevistas de avaliação. Para isso, foi realizado um parecer pericial para identificar as sentenças relevantes em 10 entrevistas, as quais foram obtidas comparando a seleção dos três juízes, estabelecendo como parâmetro uma similaridade de 75%, em seguida as sentenças dos textos originais foram classificadas como relevante e não relevante para poder treinar dois modelos de aprendizagem. Os resultados mostraram que o modelo Naive Bayes apresenta melhores indicadores para digitação de sentenças comparado ao modelo Support Vector Machine (SVM), além disso, foi proposto um processo metodológico para análise de entrevistas utilizando algoritmos de aprendizado de máquina.
