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Educ@ción en Contexto, Vol. XII, N°. 23, Enero-Junio, 2026. ISSN 2477-9296
IUD GPT, un Asistente Virtual con IA Generativa: caso Institución de Educación Superior Colombiana. Martínez-Zárate, J.,
Salleg, B. y Cruz, J.
IUD GPT, un asistente virtual con IA generativa: caso Institución de
Educación Superior Colombiana
Julio César Martínez-Zárate
1
Julio.martinez@iudigital.edu.co
Boris Salleg Royero
2
Boris.salleg@iudigital.edu.co
Jorge Julio Cruz
3
Jorge.julio@iudigital.edu.co
Institución Universitaria Digital de Antioquia
1,2,3
Colombia
Recibido: Julio, 2025
Aceptado: Octubre,2025
RESUMEN
Este artículo describe el diseño e implementación de IUD GPT, un asistente virtual
basado en inteligencia artificial generativa, y su impacto en la mejora de la
enseñanza y el aprendizaje en la Institución Universitaria Digital de Antioquia -
Colombia, específicamente para el programa de Desarrollo de Software. El proceso
comienza con un estudio de referentes nacionales e internacionales y la integración
de IA generativa en la plataforma LMS del campus virtual. El modelo de IA se
entrena con contenido específico del programa, asegurando respuestas precisas y
contextualizadas. Se establecen protocolos para el monitoreo y actualización
continua del modelo. Tanto estudiantes como docentes tienen acceso a la
herramienta y participan en una encuesta sobre su experiencia. Este proyecto busca
apoyar a docentes y estudiantes aprovechando las tecnologías avanzadas de
inteligencia artificial, proporcionando una experiencia educativa más enriquecedora,
accesible y de calidad.
Palabras clave
: Calidad de Enseñanza Aprendizaje, Inteligencia Artificial
Generativa, Sistemas de aprendizaje, Ingeniería de Software.
1
Julio César Martínez Zárate, oriundo de Montería - Colombia, Ingeniero de Sistemas de la Universidad de Córdoba -
Colombia, Magíster en Ingeniería del Politécnico Colombiano Jaime Isaza Cadavid - Colombia, Candidato a Doctor en
Tecnología de la Universidad de Girona
–
España. Actualmente, Docente ocasional en la Institución Universitaria Digital
de Antioquia
–
Colombia
2
Boris Alberto Salleg Royero, oriundo de Riohacha - Colombia, Ingeniero de Sistemas de Información de la Universidad del
Sinú - Colombia, Especialista en Programación Aplicada de la Institución Universitaria Digital de Antioquia - Colombia,
Candidato a Magíster en Innovación y tecnologías para la educación de la Universidad del Bosque
–
Colombia.
Actualmente, Docente ocasional en la Institución Universitaria Digital de Antioquia
–
Colombia
3
Jorge Armando Julio Cruz, oriundo de Montería - Colombia, Ingeniero de Sistemas de la Universidad de Córdoba - Colombia,
Especialista en Programación Aplicada de la Institución Universitaria Digital de Antioquia - Colombia, Candidato a
Magíster en Ingeniería del Software de la Universidad Americana Europea
–
México. Actualmente, Docente ocasional en
la Institución Universitaria Digital de Antioquia
–
Colombia
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IUD GPT, un Asistente Virtual con IA Generativa: caso Institución de Educación Superior Colombiana. Martínez-Zárate, J.,
Salleg, B. y Cruz, J.
IUD GPT, a virtual assistant with generative AI: A case Study of a Colombian
Higher Education Institution
Julio César Martínez-Zárate
Julio.martinez@iudigital.edu.co
Boris Salleg Royero
Boris.salleg@iudigital.edu.co
Jorge Julio Cruz
Jorge.julio@iudigital.edu.co
Institución Universitaria Digital de Antioquia
1,2,3
Colombia
ABSTRACT
This paper describes the design and implementation of IUD GPT, a virtual assistant
based on generative artificial intelligence, and its impact on improving teaching and
learning at the Digital University Institution of Antioquia - Colombia, specifically for
the Software Development program. The process begins with a study of national and
international benchmarks and the integration of generative AI into the LMS platform
of the virtual campus. The AI model is trained with specific content from the program,
ensuring accurate and contextualized responses. Protocols are established for
continuous monitoring and updating the model. Both students and faculty have
access to the tool and participate in a survey about their experience. This project
aims to support both educators and students by leveraging advanced technologies
in artificial intelligence, providing a more enriching, accessible, and quality
educational experience.
Keywords
: Teaching / Learning Quality, Generative Artificial Intelligence, Learning
Systems, Software Engineering.
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IUD GPT, un Asistente Virtual con IA Generativa: caso Institución de Educación Superior Colombiana. Martínez-Zárate, J.,
Salleg, B. y Cruz, J.
IUD GPT, um assistente virtual com IA generativa: caso da Instituição de
Ensino Superior Colombiana
Julio César Martínez-Zárate
Julio.martinez@iudigital.edu.co
Boris Salleg Royero
Boris.salleg@iudigital.edu.co
Jorge Julio Cruz
Jorge.julio@iudigital.edu.co
Institución Universitaria Digital de Antioquia
1,2,3
Colombia
Recibido: Julio, 2025
Aceptado: Octubre,2025
RESUMO
A sociedade venezuelana atual é marcada por profundas mudanças na política e na
economia, o que resulta em uma grande quantidade de conflitos ativos, tais como: disputas
comerciais e escassez de recursos para resolver problemas nas comunidades, pouca
empatia para se colocar no lugar do outro, crise ética e uma educação pouco inclusiva; o
que tem gerado crescentes Este artigo descreve o projeto e a implementação do IUD GPT,
um assistente virtual baseado em inteligência artificial generativa, e seu impacto na
melhoria do ensino e da aprendizagem na Instituição Universitária Digital de Antioquia -
Colômbia, especificamente para o programa de Desenvolvimento de Software. O processo
começa com um estudo de referências nacionais e internacionais e a integração da IA
generativa na plataforma LMS do campus virtual. O modelo de IA é treinado com conteúdo
específico do programa, garantindo respostas precisas e contextualizadas. São
estabelecidos protocolos para o monitoramento e atualização contínua do modelo. Tanto
alunos quanto professores têm acesso à ferramenta e participam de uma pesquisa sobre
sua experiência. Este projeto busca apoiar professores e alunos, aproveitando as
tecnologias avançadas de inteligência artificial, proporcionando uma experiência
educacional mais enriquecedora, acessível e de qualidade.
Palavras-chave: Qualidade do Ensino e Aprendizagem, Inteligência Artificial Generativa,
Sistemas de Aprendizagem, Engenharia de Software.
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Salleg, B. y Cruz, J.
1. Introducción
El carácter de los programas de pregrado y posgrado en la Institución
Universitaria Digital de Antioquia, son en su mayoría, virtuales. Si nos referimos al
programa de Tecnología en Desarrollo de Software, se imparte de manera virtual
en un porcentaje casi total.
Un curso puede tener varios grupos académicos y en cada grupo, pueden
haber matriculados en promedio unos treinta (30) estudiantes, a un (1) docente le
pueden corresponder uno (1), dos (2) o tres (3) grupos. Los estudiantes muchas
veces quieren resolver dudas puntuales no solo de las temáticas académicas de
contenidos del curso, sino dudas del curso en general y las realizan por distintos
medios como: el chat de la plataforma LMS (Learning Management System), o el
correo electrónico institucional o WhatsApp, cuando el docente lo ofrece a sus
estudiantes.
A algunos estudiantes les urge tener respuesta inmediata a sus dudas y por
eso, pueden hasta evitar escribir por estos medios y esperar al día de los encuentros
sincrónicos, que por lo regular son semanales, como algunos no pueden asistir,
simplemente desisten en hacer sus consultas y se posponen y acumulan las
inquietudes, desencadenando muchas veces la desmotivación e incluso la
deserción del curso en última instancia (Gubareva, 2020).
IUD GPT, nace como idea, para el apoyo y soporte, no solo a estudiantes del
programa de Tecnología en Desarrollo de Software de la Institución Universitaria
Digital de Antioquia, sino, para los docentes; en lo que se puede flexibilizar la forma
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de contestar a dudas de tipo académico de manera virtual y este tiempo ser invertido
en otras actividades como calificaciones atendidas para cantidad considerable de
estudiantes y otras gestiones que requieren también cuidado.
Por su parte, el estudiante, podrá tener respuesta instantánea, en tiempo real,
sobre sus incertidumbres de tipo académico o del curso en general, sin esperar el
tiempo máximo de respuesta reglamentado como norma por parte del docente. Ya
que es una herramienta de apoyo, el estudiante puede preferir también preguntar,
de igual forma, por los otros medios de comunicación anteriormente mencionados,
pero con IUD GPT, se espera minimizar estas consultas.
La ONU, en su agenda 2023, enumera 17 objetivos de desarrollo sostenible
(ODS), con los que pretende hacer efectivos los derechos humanos de todos y
conseguir la igualdad de género y el empoderamiento de todas las mujeres y niñas.
Están integrados e indivisibles y equilibran las tres dimensiones del desarrollo
sostenible: económico, social y ambiental.
Como el objetivo de este proyecto de investigación y desarrollo (I+D) es la
implementación de un asistente virtual, tipo chat, en el campus digital, el cual es un
Sistema Gestor de Aprendizaje (LMS), de la Institución Universitaria Digital de
Antioquia para los cursos del programa de pregrado de Tecnología en Desarrollo de
Software, que usa Inteligencia Artificial, se debe ver como el presente trabajo se
relaciona con los ODS. Por tal razón, se debe considerar que este proyecto apoya
dos (2) de los objetivos globales de la ONU, entre otros:
⎯
Objetivo 4: “Educación de calidad”. Mejorar la calidad de educación en la
Institución Universitaria, mediada con últimos avances tecnológicos. Una
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educación que llega a los rincones del departamento de Antioquia, Colombia
y el mundo [2].
⎯
Objetivo 13: “Acción por el clima”. Los estudiantes y docentes de la Institución
Universitaria, mediante su modalidad de estudio, evitan desplazamientos en
vehículos en un gran porcentaje, lo que ayuda y contribuye con el medio
ambiente (ONU, 2025).
A continuación, se presentan conceptualizaciones relacionadas relevantes
del proyecto, para aclarar en cierta medida su tratamiento.
Inteligencia Artificial Generativa
: es un tipo de IA que puede crear ideas y
contenidos nuevos, como conversaciones, historias, imágenes, videos y música.
Las tecnologías de IA intentan imitar la inteligencia humana en tareas de
computación no tradicionales, como el reconocimiento de imágenes, el
procesamiento de lenguaje natural (NLP) y la traducción. La IA generativa es el
siguiente paso en la inteligencia artificial (Banh, 2023).
IUD GPT
: A partir de las tecnologías de GenAI, se crea IUD GPT, que será
un asistente virtual con interfaz gráfica de Chat, para responder preguntas en tiempo
real sobre un curso, ya sea a nivel académico, o del curso en general, incluso
suministrando fragmentos de código en distintos lenguajes de programación.
Plugins
: Complementos que añaden funcionalidades extra o mejoras a los
programas. Es decir, son mini programas que suman alguna característica que no
venía por defecto en el programa original. Funcionan como añadidos, pero no por
sí mismos (Dinahosting, 2024).
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LMS (Learning Management System)
: sistema de gestión del aprendizaje
que, a través de un programa informático, permite que organices, crees y diseñes
una estrategia de formación online y que proporciones material didáctico en línea a
tus alumnos. Pueden ser de código abierto o plataformas bajo licencia que ofrecen
un servicio a cambio de una contratación (Smowl, 2024).
Canvas
: Es un LMS utilizado en entornos educativos y empresariales para
administrar y facilitar la entrega de contenido educativo en línea. Fue desarrollado
por Instructure y se ha convertido en una plataforma popular para instituciones
educativas, desde escuelas primarias hasta universidades, así como para empresas
que ofrecen capacitación en línea (Instructure, 2023). Ofrece una serie de
características y herramientas que permiten a los educadores y administradores de
cursos:
- Crear y administrar cursos en línea: Los instructores pueden crear cursos en
línea, cargar contenido multimedia, asignar tareas, programar exámenes y
administrar la participación de los estudiantes.
- Comunicación y colaboración: ofrece herramientas para la comunicación en
tiempo real, foros de discusión, mensajes privados y colaboración en línea,
lo que facilita la interacción entre estudiantes y profesores.
- Seguimiento y evaluación.
- Personalización: Los cursos y el entorno de Canvas se pueden personalizar
según las necesidades específicas de cada institución o empresa.
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- Acceso desde móviles: compatible con dispositivos móviles, lo que permite a
los estudiantes acceder a su contenido y participar en cursos desde
smartphones y tabletas.
- Integraciones: se integra con una variedad de herramientas y servicios
externos, como sistemas de autenticación, bibliotecas digitales, herramientas
de videoconferencia y más.
Learning Tools Interoperability (LTI)
: facilita la integración de aplicaciones de
aprendizaje externas, conocidas como "herramientas", en plataformas educativas
como LMS y portales web. Estas herramientas son creadas y alojadas por
proveedores externos y pueden incluir laboratorios virtuales, entre otros.
LTI permite una integración tipo "plug and play", donde el LMS actúa como
consumidor de herramientas y la aplicación externa como proveedor. Utilizando LTI,
el LMS puede enviar datos básicos como la identificación del usuario, el contexto
del curso y permisos específicos, permitiendo así que la herramienta externa se
adapte al entorno del usuario dentro del LMS. Además, la herramienta puede
registrar directamente en el LMS los resultados y acciones del usuario durante su
uso, lo que facilita la utilización de estas herramientas por parte de los estudiantes
al máximo (Skillable, 2024).
A continuación, se mencionan algunos hallazgos de trabajos relacionados:
Udacity (2024), prestigiosa y reconocida plataforma de cursos virtuales a nivel
mundial posee un Sistema de Chat, como asistente virtual potenciado con
Inteligencia Artificial Generativa, más exactamente, con tecnología de Chat GPT.
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IUD GPT, un Asistente Virtual con IA Generativa: caso Institución de Educación Superior Colombiana. Martínez-Zárate, J.,
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IUD usa en su defecto, modelos de Amazon Bedrock, provistos por los servicios de
Amazon Web Services (AWS).
Mekni (2020) Presenta un asistente virtual inteligente para estudiantes que
brinda soporte instantáneo y continuo a las comunidades de estudiantes, personal
y docentes en Instituciones como Minnesota: Century College, Metro State
University y St. Cloud State. A diferencia de IUD GPT, estos no usan Inteligencia
Artificial Generativa.
De igual forma, en Hiremath (2018), se desarrolla un sistema automatizado para
responder a consultas de los usuarios en nombre de un humano, para el sistema
educativo. El enfoque se centra tanto en la base de datos local como en la base de
datos web.
2. IUD GPT
La implementación de IUD GPT, es la propuesta de un proyecto de
Investigación y desarrollo (I+D), la cual se rige por una investigación Basada en el
diseño (IBD). La IBD consta de cuatro fases: Inicial, diseño, implementación y
Análisis; donde las tres (3) últimas se realizan de forma iterativa, lo que permite un
proceso de revisión y reformulación. En cada iteración se puede realizar una
reflexión que facilita revisar el diseño adaptándolo a los problemas detectados en la
práctica.
Fase inicial
: Se hace una exploración del conocimiento, caracterización de
variables que entren en juego con el proyecto, investigación, cotizaciones. Para la
presente fase, se llevarán a cabo de manera general las siguientes actividades:
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Investigar plataformas en otras Instituciones de educación superior a nivel
Nacional e Internacional, para tener como referente en la futura implementación de
IUD GPT.
Fase de diseño e implementación
: Se establecen tecnologías y
herramientas a usar, se definen temáticas a arquitectónicas de alto nivel y módulos:
Analizar y diseñar el asistente virtual IUD GPT para la construcción de su
arquitectura a alto nivel.
Construir la arquitectura a alto nivel de IUD GTP para definir tecnologías a
usar, integración con el LMS de la Institución Universitaria y demás aspectos
relevantes. Al igual que codificar los módulos necesarios de IUD GPT y pruebas
funcionales del plugin en el LMS Canvas en pre-producción.
Fase de experimentación y validación
: En cada implementación, en la
presente, se realiza validación de los módulos construidos. El usuario final va a
interactuar y probar el funcionamiento y retroalimentar, según experiencia. De igual
forma, realizar pruebas funcionales en ambiente pre-productivo en el LMS Canvas.
Fase de implantación
: Se realiza la instalación del plugin resultante probado
anteriormente, con apoyo del equipo de Tecnología de la institución Universitaria
Digital de Antioquia, siguiendo los protocolos de seguridad y reglas internas al área.
También, realizar la implant
ación de un asistente virtual “IUD GPT", en los cursos
del programa de Tecnología en Desarrollo de Software de la Institución
Universitaria. Y finalmente, realizar pruebas funcionales en ambiente en el LMS
Canvas de la Institución Universitaria.
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IUD GPT, un Asistente Virtual con IA Generativa: caso Institución de Educación Superior Colombiana. Martínez-Zárate, J.,
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Documentación
: Se documenta todo lo ejecutado en el proyecto durante
todas sus fases:
- Adelantos y avances del proyecto.
- Cotizaciones y otros presupuestos
- Documentación técnica
IUD GPT es una aplicación Monolítica, Cliente - Servidor, en donde se
desacoplan dos capas:
Backend
y
FrontEnd
, para tener un producto con atributos
de calidad como:
- Mantenibilidad: Al estar separadas las capas, hay facilidad a la hora de
codificar y realizar otros diseños nuevos sobre toda la aplicación.
- Escalabilidad: Se puede escalar de manera vertical u horizontal.
- Performance: El sistema tendrá un mejor performance en su funcionamiento.
En la capa del
Backend
, se tendrán todas las interacciones, comunicación y
transacciones con la base de datos. Mientras que, en el
Frontend
, la comunicación
con el
Backend
y la interacción directa y mostrada al usuario final. Cabe mencionar
que el
Backend
usará el Estilo de Arquitectura
REST
: tendremos un
API Restful
con
las especificaciones y buenas prácticas que esta propone.
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Fig. 1. Arquitectura de Alto nivel IUD GPT. Fuente: elaboración propia.
2.1. Módulo de Administración
A continuación, se mencionan brevemente, los módulos más importantes de
IUD GPT:
2.1.1. Submódulo Gestión de Cursos
Este módulo realiza la gestión de cada uno de los cursos del programa de
Desarrollo de Software de la Institución Universitaria. Agregado, edición, eliminado,
consultas.
2.1.2. Submódulo Entrenamiento y reentrenamiento
Los cursos agregados en el módulo de Gestión de cursos se pueden entrenar
y reentrenar continuamente, conforme al contenido de cada curso, para garantizar
una estabilidad y consistencia con las respuestas generadas por IUD GPT en el
módulo de chat de los estudiantes.
Además, garantizar actualización en las respuestas a medida que se hace
también con el contenido de los cursos. Se usan los servicios de Amazon Bedrock
(Amazon, 2024). Para el refinar el funcionamiento de IUD GPT, se construye un
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módulo que usa técnicas de Prompt Chaining (Trautmann, 2023) e Iterative
Refinement.
2.2. Módulo de Estudiante y Docente
2.2.1. Submódulo de Chat
Este es el módulo de interacción directa con los estudiantes en donde estos
realizan las consultas en lenguaje natural y reciben respuestas dependiendo del
curso donde se encuentren. El usuario recibe una respuesta conforme al
entrenamiento que se dé en el Módulo de Administración.
Desde la interfaz gráfica se realiza petición a la capa de Backend, que espera
respuesta con ciertos parámetros de petición. En la capa de Backend, se guarda
información relevante en la base de datos de IUD GPT, y al tiempo se envía petición
a los servicios de Inteligencia Artificial Generativa, previamente entrenados con el
Módulo Administrativo. El cual regresa una respuesta que es mostrada nuevamente
la interfaz de Chat.
2.2.2. Submódulo de Seguridad
En este módulo, se implementa la seguridad, para que la información viaje
segura a través de la red, y solo se pueda acceder a los servicios a través del LTI,
instalado en el LMS del campus virtual.
2.2.3. Submódulo de filtrado de palabras inadecuadas.
Se encarga de filtrar palabras inadecuadas y almacenar el uso frecuente de
estas por parte del usuario final, y penalizarlo en caso de que abuse de estas.
Garantizando el buen uso de IUD GPT en el campus Universitario digital.
2.2.4. Submódulo de Prompt
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Lleva a cabo un refinamiento del entrenamiento con los cursos, para
garantizar de que IUD GPT, responda de acuerdo con el contexto del curso en el
cual el usuario está interactuando, lo que garantiza una mejor experiencia y
exactitud de respuestas en su uso. Además, de tener un control para que los
estudiantes no usen la herramienta para solucionar sus retos o actividades
directamente, sino, una guía útil y versátil como apoyo a resolverlo.
2.2.
Módulo de Análisis de Sentimientos y opiniones.
El módulo de Análisis de Sentimientos se ejecuta de manera manual para
capturar la información de las respuestas de una pregunta “abierta” formulada en
una prueba de percepción o encuesta que se realizará a estudiantes y docentes
sobre el uso de IUD GPT, del cual se hablará en el siguiente apartado.
El módulo analiza las respuestas y genera una nube de palabras y el
porcentaje de sentimientos negativos contra el porcentaje de sentimientos positivos,
según lo respondido por los usuarios.
3. Experimentos y resultados
Se realiza la implantación de IUD GPT, haciendo la integración con el LMS
Canvas de la Institución Educativa, mediante un módulo de LTI. Una vez implantado
el asistente, se solicita de manera aleatoria a un total de veinte (12) estudiantes de
la Universidad y cinco (5) docentes, hacer uso de la herramienta: hacer navegación
e interacción directa como usuarios finales.
Previamente, se diseña una encuesta con un total de cinco (5) preguntas,
para evaluar aspectos relacionados con la usabilidad, interfaz gráfica de usuario y
utilidad de IUD GPT en el contexto educativo de la institución.
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A continuación, presentamos las preguntas planteadas de la encuesta:
Tabla 1: Test IUD GPT
Pregunta
Respuestas
1
De 0 a 5, siendo 0 Muy Díficil y 5
Muy Fácil ¿Que tan fácil le parece
el manejo de IUD GPT en el
Campus virtual?
0, 1, 2, 3, 4,
5
2
Según su rol, ¿Encuentra útil la
implementación de IUD GPT en el
Campus virtual de la Universidad?
Hablando en términos de ayuda
para sus cursos y atención cuando
el docente/estudiante en horarios
extras.
Si, No, Tal
vez
3
¿Piensa que IUD GPT, puede
contribuir a la mejora del
aprendizaje en la Tecnología en
Desarrollo de Software, a través
del Campus virtual, de la
Universidad?
Si, No, Tal
vez
4
De 0 a 5, siendo 0 muy malas, 5
Excelente ¿Cómo consideras las
respuestas de IUD GPT, con
respecto a las preguntas que le
formulaste en tu interacción con el
chat?
0, 1, 2, 3, 4,
5
5
Por último, escribe en unas cortas
palabras, una opinión abiertasobre
la herramienta: mejoras, uso, etc.
N/A
Fuente: elaboración propia
La pregunta número cinco (5), es una pregunta abierta. La cual es analizada
por un módulo de análisis de sentimientos con el uso de procesamiento de lenguaje
natural (NPL), el cual recolecta automáticamente las respuestas de los
encuestados, las procesa y genera un reporte de sentimientos negativos o positivos
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y un top diez (10) de palabras más relevantes a cerca de la experiencia tenida
usando la herramienta chat de asistencia virtual.
3.1. Prototipo
Se Integra IUD GPT mediante LTI en el LMS Canvas, con el objetivo de
realizar una prueba piloto con un prototipo funcional, a través de una Interfaz gráfica
de usuario de chat. En donde interactúan los usuarios finales: estudiantes y
docentes para experimentar y evaluarlo.
Fig. 2. Interfaz Gráfica de Usuario. Chat IUD GPT. Fuente: elaboración propia.
3.2. Evaluación
La encuesta diseñada de cinco (5) preguntas, mencionada anteriormente,
genera los siguientes resultados:
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Fig. 3. Respuesta de la pregunta 1. Fuente: elaboración propia.
Fig. 4. Respuesta de la pregunta 2. Fuente: elaboración propia.
Fig. 5. Respuesta de la pregunta 3. Fuente: elaboración propia.
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Fig. 6. Respuesta de la pregunta 4. Fuente: elaboración propia.
Para la pregunta número cinco (5), se obtiene el siguiente análisis de
opiniones con el módulo destinado para este propósito:
Sentimiento positivo predominante
: La mayoría de las opiniones reflejan
una actitud positiva hacia la herramienta, destacando su utilidad, facilidad de uso y
su potencial para mejorar los procesos educativos en la universidad. Las
expresiones como "muy buena herramienta", "excelente iniciativa" y "herramienta
útil" indican satisfacción con la implementación.
Críticas constructivas y sugerencias
: Las críticas no se enfocan en el
rechazo de la herramienta, sino en mejorar su diseño, funcionalidad y rendimiento.
Las sugerencias se centran en hacer la herramienta más flexible, rápida y amigable
visualmente.
Sentimientos neutros o negativos
: Estos se refieren principalmente a
aspectos de diseño (colores, interfaz) y al rendimiento, como la velocidad de
respuesta. También se expresan preocupaciones sobre su uso en exámenes, que
los usuarios consideran un área que debe ser gestionada.
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4. Conclusiones
En este artículo, se ha presentado IUD GPT, un asistente virtual, con el uso
de Inteligencia Artificial Generativa, para los cursos de Desarrollo de Software de la
Institución Universitaria Digital de Antioquia.
Se ha visto todo el proceso de desarrollo e implementación, metodología, la
integración con el campus virtual de la Institución educativa. Luego, con la prueba
piloto se pudo evidenciar: el uso, necesidad e impacto que puede generar, no solo
en los estudiantes, sino en los docentes, para mejoras de experiencias en el proceso
de enseñanza/aprendizaje y la calidad educativa
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Referencias bibliográficas
Amazon.
(2024).
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Amazon
Web
Services.
https://docs.aws.amazon.com/es_es/bedrock/latest/userguide/what-is-
bedrock.html
Banh, L., & Strobel, G. (2023). Generative artificial intelligence.
Electronic
Markets
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33
(1), 63.
https://doi.org/10.1007/s12525-023-00662-w
Dinahosting. (2024).
Plugin: ¿Qué es un plugin y para qué sirve?
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