Agente virtual para ayudar al sitio Web de EOL

Abstract

La Oficina de Educación Online (EOL) ofrece servicios a una gran comunidad de estudiantes, desarrollando nuevos cursos y metodologías para mejorar la educación. EOL cuenta con su propio sitio web que ellos mismos administran, pero actualmente se enfrenta a un problema recurrente: el equipo de la mesa de ayuda es reducido y recibe una gran cantidad de solicitudes, lo que resulta en una carga excesiva para ellos. Por esta razón, han buscado la mejor alternativa para solucionar este problema: crear un sistema que pueda solucionar automáticamente los problemas de los estudiantes y usuarios que se comunican con la mesa de ayuda. Desde un enfoque práctico y teórico, se analizan y etiquetan los datos ingresados a la mesa de ayuda durante un año. Se crea una API REST que funciona como backend para la administración de la solución, y se diseña, configura y analiza un modelo de inteligencia artificial que se alimenta de estos datos. Este modelo permite responder de forma eficiente a las inquietudes más recurrentes de la plataforma, y permitirá avanzar hacia una solución eficaz. La evaluación de este sistema se centra principalmente en el estudio del modelo de inteligencia artificial. Se busca la mejor configuración y métricas utilizando los datos recopilados y etiquetados. Los modelos constan de variaciones entre las etiquetas utilizadas, y se exploran distintas técnicas de procesamiento de lenguaje natural, tales como word embeddings y stopwords. EOL evalúa el sistema, conformado por un equipo de distintos integrantes de diversas áreas, quienes se muestran satisfechos con los resultados obtenidos. No solo valoran las métricas de desempeño, sino también la posibilidad de entrenar el modelo con nuevos datos y tener total administración sobre el sistema. El modelo alcanza una exactitud del 70 %, y utiliza técnicas como stemming y TF-IDF. Para comprobar que el modelo tiene un buen rendimiento, se aplica validación cruzada, obteniendo un resultado de exactitud promedio del 66.8 %