Convertir los resultados de los instrumentos diagnósticos universitarios en información clara, pertinente y oportuna es uno de los mayores desafíos actuales de la educación superior. Para responder a esta necesidad, la investigación titulada “Perfiles de usuario y generación de informes con IA para la gestión de la información diagnóstica de lectura y escritura académica en estudiantes de primer año de una universidad de la Región de Valparaíso” desarrolló una solución tecnológica que articula la evaluación educacional, la innovación docente y la inteligencia artificial.
La propuesta abarca la arquitectura de una solución que integra el análisis de datos con la redacción automatizada de reportes personalizados bajo estrictos parámetros de resguardo de la información. Mediante el uso de filtros e Inteligencia Artificial Generativa, el sistema organiza los indicadores y genera informes ejecutivos diferenciados según los perfiles de usuario, facilitando la interpretación de los datos a nivel institucional y fortaleciendo el acompañamiento académico de los estudiantes de primer año.
El trabajo fue elaborado por Melisa Valdés Araneda, estudiante del Magíster en Evaluación Educacional de la Universidad de Playa Ancha (UPLA) y becaria ANID de la Beca de Magíster Nacional para Profesionales de la Educación, en conjunto con su guía de tesis, el Dr. Eduardo Puraivan, integrante del laboratorio LAETEC UPLA y coordinador general de la Unidad de Innovación en Docencia e Investigación Formativa (UIDIF) de la Universidad Viña del Mar.
Los avances de esta tesis fueron expuestos en el encuentro “Pensar la educación con la inteligencia artificial generativa”, en el marco de la séptima versión del Workshop en Procesamiento Automatizado de Textos y Corpus (WOPATEC) —evento inserto en el Congreso Internacional PRISMA que reúne estudios sobre procesamiento del lenguaje natural e IA en la enseñanza—, realizado el pasado 22 de octubre en la sede Viña del Mar de la Universidad Adolfo Ibáñez.
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