Desarrollo profesional

Aplicación de Machine Learning en planes formativos de Sence, de acuerdo a perfiles laborales de Chile Valora

En un estudio reciente, M. O. Velardez y G. C. Dima, “Formación para el trabajo: desarrollo de una herramienta de aprendizaje automatizado para la recomendación de planes formativos en Chile”, Documentos de Proyectos (LC/TS.2023/2), Santiago, Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), 2023.

Los autores aplican métodos y técnicas de análisis de ocurrencias entre los Perfiles Laborales de la Comisión del Sistema Nacional de Certificación de Competencias Laborales (Chile Valora, creado en 2008) y los Planes Formativos elaborados por el Servicio Nacional de Capacitación y Empleos (Sence, creado en 1979), dependiente del Ministerio del Trabajo y la Previsión Social del Estado chileno.

Los autores realizan un análisis semático de carácter estadístico, basado en el procesamiento del lenguaje natural (Natural Language Processing, NLP). NLP es una rama de la inteligencia artificial que permite a las computadoras entender, procesar y generar lenguaje humano. Esto se logra mediante el uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático que analizan el lenguaje natural para extraer información útil. El NLP se utiliza en muchas aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales y motores de búsqueda.

En la lógica de este estudio, el NLP se ha utilizado recientemente para identificar tareas específicas emergentes en nuevas ocupaciones de ONET de Estados Unidos (Dahlke & Putka, 2021), para relacionar ocupaciones y programas de capacitación en Uruguay (Velardez & Dima, 2022), y para generar modelos de desarrollo de carrera óptimos según intereses y objetivos de las personas (Guo et al., 2022).

En este estudio, se utilizaron los datos de 975 perfiles ocupacionales de Chile Valora y 651 planes formativos de SENCE con el fin de generar un ranking de cercanía de planes formativos para cada perfil ocupacional.

Los modelos mostraron un muy buen desempeño para incluir planes asociados dentro de las primeras posiciones de los rankings de cercanía del conjunto “Test”. En los casos de Word2Vec, TF-IDF y BOW se alcanzó un 100% de los pares asociados, mientras que Doc2Vec alcanzó un 96.20%.

Según los autores, existe una consistencia muy alta entre los planes formativos y los perfiles laborales seleccionados, similares a la consistencia obtenida mediante el análisis manual realizado por expertos.

En Francia es posible encontrar el Registro Nacional de Certificaciones Profesionales (RNCP) que contiene más de 17.000 certificaciones. Sin embargo, el foco de la formación profesional continua en Francia NO son las competencias específicas o técnicas sino las competencias críticas para el desarrollo del oficio o profesión. Veáse un artículo sobre este punto en este mismo blog.

Analyse du travail et didactique professionnelle

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