Modelo de gestión búsquedas en inteligencia artificial para mejorar la semántica de consulta en investigación educativa, Ecuador 2023

• Autor: Cuenca Masache, Diana Teresa
• Formato: tesis doctoral
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/154041
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/154041
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Inteligencia Artificial (IA); Semántica de consulta; Búsquedas bibliográficas; Personalización del contenido; Eficiencia del modelo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00

El estudio "Modelo de gestión búsquedas en inteligencia artificial para mejorar la semántica de consulta en investigación educativa. Ecuador 2023" evalúa la efectividad, personalización y eficiencia de un modelo de IA en el contexto educativo. Basado en teorías de desarrollo cognitivo y aprendizaje experiencial, el estudio aplica una encuesta a 45 participantes, analizando tres dimensiones clave: efectividad de las búsquedas, personalización y adaptación del contenido educativo, y eficiencia y rendimiento del modelo. Los datos se analizan utilizando la prueba de correlación Rho de Spearman, revelando una relación positiva moderada (0.65) entre la gestión de búsquedas en IA y la mejora de la semántica de consulta, con una significancia de 0.0001. Los resultados indican que un 33.58% de los encuestados están satisfechos con la personalización del contenido, mientras que el 40% valora positivamente la efectividad de las búsquedas, y un 62.22% destaca la eficiencia del modelo de IA. La correlación positiva sugiere que las herramientas de IA mejoran significativamente la semántica de consulta en la investigación educativa. La personalización y eficiencia del modelo son bien valoradas, aunque se identifican áreas para mejora. En conclusión, el estudio confirma la utilidad de la IA en la gestión de búsquedas y la mejora de la semántica en la investigación educativa, recomendando su integración para optimizar el proceso de búsqueda bibliográfica. Estos hallazgos destacan la importancia de seguir desarrollando herramientas de IA que apoyen tanto la personalización como la eficiencia en el acceso y uso de recursos educativos.