Análisis sobre la retroalimentación educativa en la especialidad Seguridad de la Información del IT de Lerdo mediante Inteligencia Artificial
Autor: Carlos Leobardo Badillo Alonso
Doctorado en Informática
En la presente investigación participaron docentes y estudiantes de la carrera de Ingeniería en Informática del Instituto Tecnológico Superior de Lerdo (ITSL), con especialidad en Seguridad de la Información, donde se analizó la retroalimentación educativa proporcionada a los alumnos. El objetivo fue desarrollar y evaluar una herramienta basada en Inteligencia Artificial (IA), implementada en Python, que permitiera clasificar automáticamente en categorías la retroalimentación impartida por los docentes a partir de los registros de evaluación, midiendo su desempeño mediante métricas como exactitud, precisión y puntuación F1.
La metodología se estructuró en cinco fases, registro y validación de información documental sobre retroalimentación educativa y uso de IA, construcción y etiquetado de un conjunto de datos (dataset), entrenamiento de un modelo de aprendizaje automático para la clasificación de la retroalimentación y evaluación de la herramienta desarrollada, la cual integra el modelo entrenado y permite la clasificación automática. Los resultados mostraron la efectividad del modelo mediante la matriz de confusión y métricas derivadas de las curvas de aprendizaje y del desempeño por categoría, proyectando la capacidad del algoritmo para clasificar con un nivel aceptable los distintos tipos de retroalimentación.
Esto facilitó la identificación de carencias y áreas de mejora en las prácticas de retroalimentación docente, estableciendo un antecedente en el ITSL sobre el uso de tecnologías avanzadas para optimizar la retroalimentación educativa, favorecer prácticas más oportunas y específicas, promover la autonomía estudiantil y reducir brechas en la comunicación pedagógica.