|
|
|
| Nombre del proyecto | MODELO DE SISTEMA M-LEARNING PARA RECLUTAMIENTO DE TALENTO HUMANO. CASO: ENTREVISTAS |
| Resumen ejecutivo | El proyecto de tesis es del tipo experimentacion en campo y/o laboratorio, subvencionada por 12,000 soles, realizada por el tesista bachiller de Ing. de Sistemas. propuesta para su ejecución el 18 meses Una de las técnicas más utilizadas en el reclutamiento y selección de personal(RSP) es la entrevista de trabajo, el cual suele ser el filtro de mayor relevancia en la incorporación de personal idóneo para los puestos que se requieran en una determinada organización. La decisión tomada en base a dicha actividad repercutirá en el desempeño y desarrollo de la organización que requiera el personal, radicando ahí su vital importancia. El hecho de contratar empleados de calidad implica reducir centenares de individuos a los candidatos ideales para el cargo; por ello, para el postulante, la entrevista de trabajo suele ser uno de los factores más importantes para conseguir la vacante; a pesar de la importancia que sostiene, muchas de las personas no tienen una noción básica acerca de cómo afrontar una entrevista apropiada. Asimismo, mobile learning asociado a otras técnicas de inteligencia artificial, se encuentra entre las tecnologías más populares, cuya importancia se ha visto impulsada con el crecimiento del uso de dispositivos móviles, perfilándose como una herramienta útil para la educación en general. Por este motivo, se pretende realizar el modelo de sistema que prepare al postulante con nociones fundamentales de la entrevista y brinde una selección de casos de acuerdo al perfil requerido, utilizando diversas técnicas de inteligencia artificial y herramientas de tecnologías emergentes que faciliten esta tarea. |
| Objetivo del proyecto | Proponer un modelo de sistema m-Learning para la enseñanza del reclutamiento de talento humano |
| Código del proyecto | TP-011-2018 |
| Fecha de inicio | 2018-06-15 |
| Duración | 27 |
| Nombre del esquema financiero | Tesis para optar el Título Profesional - UNSA |
| Monitor | Cerrado Cerrado Cerrado |
| Entidades participantes | Monto (S/) | Total (S/) | Porcentaje | ||
| Monetario | No monetario | Monetario | No monetario | ||
| Universidad Nacional de San Agustin (UNSA) | 12000.00 | 0.00 | 12000.00 | 100.00% | 0.00% |
| PAULA CAROLINA ASTO MACHACA | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0.00% | 0.00% |
| Palabras clave | Mobile Learning, Agentes Pedagógicos, Razonamiento Basado en Casos, UNSA, Arequipa |
| Justificación del proyecto | La realización de entrevistas en las organizaciones para realizar el reclutamiento de talento humano sigue siendo el eje principal para seleccionar a los trabajadores idóneos, pese a esto, los postulantes carecen de una sólida base de formación y preparación para afrontar este tipo de actividades; aunque exista una gran cantidad de información que abordan este tipo de conceptos, muchas veces los postulantes no tienen la experiencia necesaria y tanto la demanda como la presión ejercida en el momento de la entrevista pueden distorcionar los resultados. Por este motivo, se pretende realizar el modelo de sistema que prepare al postulante para la entrevista, utilizando diversas técnicas de inteligencia artificial y herramientas de tecnologías emergentes que faciliten esta tarea. |
| Hipótesis del proyecto | El modelo de sistema m-learning permite a los postulantes prepararse para el proceso de la entrevista. |
| Resultados esperados del proyecto | 01 Modelo de sistema que prepare a los postulantes para la entrevista. 01 Artículo sometido a una revista cientifica indizada preferentemente en Scopus, Web of Science con los resultados de la investigación de la tesis con afiliación a la UNSA y agradecimiento indicando el número de contrato. 01 Tesis de Pre-grado sustentada en la UNSA con los resultados del proyecto |
| Impactos esperados | El modelo de sistema mobile learning posibilitará que los postulantes puedan enfrentar entrevistas con mayor seguridad y dejen en evidencia sus competencias, aptitudes y capacidades que podrian permitir prestar servicios en la organización. Las organizaciones se beneficiarian al captar mejores postulantes. |
| Equipo técnico | Paula Carolina Asto Machaca; Luis Alberto Alfaro Casas |