From 9c6ccb9f4cef6cc362743822dc98494a76b561b3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Mitsuo Tokumori <rtokumori@pucp.edu.pe>
Date: Thu, 8 Jun 2023 05:40:36 -0500
Subject: E3 advisor feedback corrections
MIME-Version: 1.0
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Content-Transfer-Encoding: 8bit

All observations resolved:

- problema central lo habiamos cambiado, modificarlo a la nueva version
- colocar Aprendizaje automatico y no solo ML
- Tabla 1.3 nombre de herramientas deben ir en mayusculas
- Falta definición de Metodos y Procedimientos como KDD
---
 chapter/30-estado_del_arte.tex | 17 +++++++++--------
 1 file changed, 9 insertions(+), 8 deletions(-)

(limited to 'chapter/30-estado_del_arte.tex')

diff --git a/chapter/30-estado_del_arte.tex b/chapter/30-estado_del_arte.tex
index 5007129..ae8b0d6 100644
--- a/chapter/30-estado_del_arte.tex
+++ b/chapter/30-estado_del_arte.tex
@@ -131,7 +131,7 @@ Ver \autoref{tab:picoc}.
         Predicciones de deserción estudiantil universitaria \\
         \hline
         Contexto &
-        Estudiantes de pregrado, instituciones de educacion superior, nacional o internacional,
+        Estudiantes de pregrado, instituciones de educación superior, nacional o internacional,
         tipo de grado académico perseguido, estatus socioeconómico del estudiante. \\
         % El contexto de la intervención es amplio.  Se espera
         % recolectar información de las técnicas de Aprendizaje Automático
@@ -314,8 +314,9 @@ Se cuentan con los siguientes criterios de inclusión:
         El artículo explora y compara herramientas y metodologías para analizar
         la deserción estudiantil universitaria
     \item 
-        El artículo incluye soluciones algorítmicas de Machine Learning para el
-        análisis de deserción estudiantil universitaria.
+        El artículo incluye soluciones algorítmicas de aprendizaje automático 
+        (\textit{machine learning}) para el análisis de deserción estudiantil
+        universitaria.
 \end{itemize}
 
 Y los siguientes criterios de exclusión:
@@ -400,8 +401,8 @@ extracción de datos.  Ver \autoref{tab:formulario-extraccion}.
         P2 \\
         \hline
 
-        Algoritmos de ML &
-        Algoritmos actuales de Machine Learninng utilizados para analizar la
+        Algoritmos de aprendizaje automático &
+        Algoritmos actuales de aprendizaje automático utilizados para analizar la
         deserción estudiantil universitaria &
         P3 \\
         \hline
@@ -699,7 +700,7 @@ Learning}, como lo son \textit{Decision Tree}, clasificación bayesiana, redes
 neuronales, y regresión logística.  Para cada técnica, se cuenta con varios
 algorítmos, por ejemplo, C4.5, \textit{Random Forest}, \textit{Naïve Bayes}, y
 \textit{Multilayer perceptron} \autocite{Alwarthan2022107649}.  En la
-\autoref{tab:alg-comp} se sumariza el desempeño del mejor algorítmo para cada
+\autoref{tab:alg-comp} se sumariza el desempeño del mejor algoritmo para cada
 artículo primario revisado. 
 
 \begin{table} [htbp]\centering
@@ -775,7 +776,7 @@ su naturaleza, están sujetas al enfoque subjetivo de cada encuestado.  La
 segunda falencia identificada es el trabajar con notas no estandarizadas cuando
 se procesan datos de varias carreras \autocite{Kemper2020}.  Distintos
 estándares de calificación en cada carrera pueden afectar al modelo.
-Finalmente, se identifica que algunos estudios no se cuenta con un
+Finalmente, se identifica que algunos estudios no cuenta con un
 \textit{dataset} grande, \autocite{Alvarez2020} cuenta con data de solo 456
 estudiantes, y \autocite{Moreira2022} con 331 estudiantes.
 
@@ -858,7 +859,7 @@ instituciones educativas podrán desarrollar modelos de predicción más preciso
 %         estudios describen la metodología que siguieron, pero no mencionan un
 %         nombre en específico de su metodología.
 %     \item
-%         Los algorítmos más utilizados y con mejores resultados son
+%         Los algoritmos más utilizados y con mejores resultados son
 %         \textit{Random Forest}, \textit{C4.5}, y \textit{Multilayer perceptron}.
 %         Siendo los dos primeros técnicas de clasificación utilizando
 %         \textit{Decision Trees} y el tercero utilizando redes neuronales.
-- 
cgit v1.2.3

