Desarrollo de una aplicación web utilizando técnicas de machine learning para la detección de similitudes en documentos pdf

El presente trabajo de titulación aborda el desarrollo de una aplicación web que implementa técnicas avanzadas de machine learning para la detección de similitudes en documentos PDF, con el propósito de optimizar la evaluación académica en instituciones educativas. La problemática identificada radica en las limitaciones de los métodos tradicionales de evaluación, caracterizados por ser manuales, subjetivos y propensos a errores. La aplicación propuesta integra algoritmos de procesamiento de lenguaje natural y machine learning para analizar semánticamente los textos, permitiendo identificar coincidencias de manera precisa y eficiente. A través de una metodología basada en CRISP-DM, se llevó a cabo un diseño estructurado que incluyó la recolección, preprocesamiento y análisis de datos. Como resultado, se implementó una herramienta capaz de comparar documentos en formato PDF por medio de una metodología híbrida SCRUM+XP para el desarrollo del aplicativo, se utilizó la métrica de precisión que junto a sus indicadores fortalecen el grado con la cual la herramienta es capaz de determinar la similitud, así ayuda a promover una evaluación más objetiva y equitativa. Este desarrollo contribuye al avance tecnológico en el ámbito educativo, alineándose con los Objetivos de Desarrollo Sostenible relacionados con educación de calidad e innovación.

• Main Author: Morales Espinoza, Bernarda Jeanneth (author)
• Format: bachelorThesis
• Published: 2025
• Subjects: EVALUACIÓN ACADÉMICA; DETECCIÓN DE SIMILITUD; MACHINE LEARNING; SIMILITUD TEXTUAL; PROCESAMIENTO DE LENGUAJE NATURAL
• Online Access: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/25597