Desarrollo e implementación de una plataforma de E-learning que cuente con un Chatbot de IA para mejorar la gestión académica en Mayugo, 2024 - Espíritu Falcon, Kenny (2025)
La presente investigación se planteó como objetivo central desarrollar e implementar una plataforma de e-Learning que cuente con un Chatbot de IA para mejorar la gestión académica de la Startup MayuGo, 2024. Enmarcada dentro de la investigación de tipo tecnológica, el estudio se desarrolló a nivel aplicativo y bajo un diseño experimental de tipo pre-experimental. La población objetivo se constituyó por dos grupos diferenciados: Grupo 1: Usuarios de la plataforma MayuGo (N1 = 1100) y grupo 2: Ingenieros expertos en el área (N2 = 5). Para el primer grupo, se seleccionó una muestra representativa de 285 usuarios (n1 = 285) mediante fórmula estadística, mientras que el grupo 2 se conformó por la totalidad de los ingenieros expertos (n2 = 5). La recolección de datos y el desarrollo del informe de tesis se sustentaron en la aplicación de las siguientes técnicas: Encuesta, observación directa y análisis de contenido. Para la operativización de estas técnicas, se emplearon los instrumentos: Cuestionario, registro de observación, procesamiento analítico en línea (OLAP - Online Analytical Processing) y ficha de registro de contenido. Los resultados obtenidos revelaron de manera concluyente que se desarrolló e implementó con éxito una plataforma de e-Learning que integra un Chatbot de IA, logrando una mejora palpable en la gestión académica de la Startup MayuGo en el año 2024. Esta afirmación se sustenta en la evaluación realizada por expertos, en la cual se evidenció una transformación significativa en la plataforma de e-Learning que cuente con Chatbot de IA, donde durante la fase de pretest, el 80 % de los expertos la valoró en un nivel bajo; sin embargo, tras la fase de desarrollo e implementación, el 100 % la calificó en un nivel alto. En cuanto a la gestión académica, la mayoría de los usuarios, un 94.7 % en la primera evaluación, la valoraron en un nivel bajo, mientras que en la evaluación posterior un 95.1 % la calificó en un nivel alto. Este cambio significativo, respaldado por la aceptación de la hipótesis general (p < 0.000), que evidencia una mejora sustancial en la gestión académica, confirma la viabilidad y eficacia de la plataforma como una solución tecnológica funcional y adecuada para el contexto de MayuGo.