Estudiante UV desarrolla software para medir motivación en alumnos

Agencia de Noticias RTV (UV), 21 de mayo de 2025

Xalapa, Ver.- En el marco del 4to Seminario de Difusión de Investigación en las Ciencias de la Computación, organizado por el Doctorado en Ciencias de la Computación (DCC), Ángel Salas Martínez, estudiante del posgrado, presentó la ponencia “Criterios de selección de algoritmos predictivos para el modelo de analíticas de aprendizaje en educación superior”. 

Este ejercicio del DCC, inscrito en el Sistema Nacional de Posgrados (SNP) de la Secretaría de Ciencia, Humanidades, Tecnología e Innovación (Secihti), tiene como propósito promover resultados de investigación para propiciar la colaboración interdisciplinaria, creando redes de contacto entre académicos y estudiantes. 

En la sala audiovisual de la Facultad de Estadística e Informática (FEI), Salas Martínez explicó que mediante diversos algoritmos se han establecido los criterios para evaluar distintos atributos de su población de estudio: una muestra de alumnos del Tecnológico Nacional de México, campus Perote. 

Primero fue necesario identificar la clasificación de Machine Learning o aprendizaje automático, que fue la técnica que decidió utilizar para su trabajo, ya que la mayoría de la literatura analizada se refería a esta técnica y optó por el aprendizaje automático supervisado, no supervisado y por refuerzos.

“De manera inicial nosotros planteamos el uso de (aprendizaje) automático y supervisado, porque no sabíamos; entonces vimos que la literatura decía que estas eran las dos técnicas más utilizadas y nos fuimos con ellas”, explicó; “después de que comenzamos a hacer el análisis nos dimos cuenta de que la parte del aprendizaje automático supervisado no era la mejor opción para realizar lo que queremos, entonces se descartó el árbol de decisión y los árboles aleatorios, y nos quedamos con el aprendizaje automático y no supervisado”. 

Detalló que este tipo de información sobre el estudiantado se puede recabar a partir de un Learning Management System (LMS), una plataforma digital que se utiliza para administrar, documentar, seguir, reportar y entregar cursos de educación, como un sistema que ayuda a organizar y gestionar el aprendizaje en línea. 

Entre los beneficios del LMS se consideran su accesibilidad, pues los estudiantes pueden acceder a los cursos desde cualquier lugar y en cualquier momento.

Entre los atributos que se han utilizado para hacer este tipo de análisis destacan como categorías la información demográfica, la motivación intrínseca, la confianza, el valor de tareas, la participación de los estudiantes y de los profesores, el acceso a materiales y la motivación. 

Como resultados destacados mencionó que la motivación intrínseca ha influido de manera significativa en el rendimiento académico, también se ha identificado que el tipo de estudio es un mediador moderado en el efecto de la desmotivación y el compromiso de los estudiantes, además de que se han proporcionado recomendaciones que ayuden a los investigadores y desarrolladores de este tipo de tecnologías.