Plataforma web de orientación vocacional utilizando Machine Learning para prevenir la deserción de estudiantes al inicio de su formación profesional en la ciudad de Ambato
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Date
2025-07
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Abstract
Vocational guidance plays an important role in academic decision-making, especially when students lack tools to identify careers that match their interests. The integration of technology can enhance this process, providing support to both counselors and students to make more informed professional choices.
This project presents the development of a web-based vocational guidance platform aimed at assisting students in choosing a university career aligned with their interests, abilities, and learning styles. It emerges as a response to student dropout caused by poorly informed decisions.
The platform applies machine learning techniques, specifically the K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm using cosine similarity, to compare student responses with previously structured profiles of various careers. The characteristics of each career were standardized using the International Standard Classification of Education (ISCED) and enriched with curricular and professional information.
The system was developed following the Extreme Programming (XP) methodology, using Angular for the frontend, Django for the backend, and PostgreSQL as the database management system. The tool recommends academic areas and professional careers, along with useful information that supports the decision-making process. The platform is functional, accessible, and easy to use, contributing to the vocational orientation process within the Ecuadorian educational context, offering a technological alternative to the traditional model of professional guidance
Description
La orientación vocacional es importante en la toma de decisiones académicas, especialmente cuando los estudiantes carecen de herramientas que les permitan identificar carreras acordes a sus intereses. La incorporación de tecnologías puede fortalecer este proceso, brindando apoyo tanto a orientadores como a estudiantes para una elección profesional más informada.
Este proyecto plantea el desarrollo de una plataforma web de orientación vocacional dirigida a estudiantes, con el objetivo de apoyar en la elección de una carrera profesional alineada a sus intereses, habilidades y estilos de aprendizaje. Surge como respuesta a la deserción estudiantil ocasionada por decisiones poco fundamentadas.
La plataforma utiliza técnicas de machine learning, específicamente el algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) con la métrica de similitud de coseno, para comparar las respuestas del estudiante con perfiles previamente estructurados de distintas carreras. Las características de cada carrera se estandarizaron utilizando la Clasificación Internacional Normalizada de la Educación (CINE) y se complementaron con información curricular y profesional.
El desarrollo se realizó bajo la metodología Extreme Programming (XP), empleando Angular para el frontend, Django para el backend y PostgreSQL como sistema de base de datos. La herramienta permite recomendar áreas académicas y carreras profesionales, acompañadas de información útil que facilita la toma de decisiones. La plataforma es funcional, accesible y fácil de usar que contribuye al proceso de orientación vocacional en el contexto educativo ecuatoriano, ofreciendo una alternativa tecnológica al modelo tradicional para la asesoría profesional.
Keywords
ORIENTACIÓN VOCACIONAL, KNN, SIMILITUD DE COSENO, CLASIFICACIÓN CINE, PLATAFORMA WEB, DESERCIÓN ESTUDIANTIL