Desarrollo de un asistente virtual utilizando framework django y bot de telegram para consultas académicas en la Espoch Sede Morona Santiago. - Santander Herkt, Héctor Alfredo (2025)
En la actualidad, las instituciones educativas enfrentaban el desafío de brindar respuestas inmediatas y pre cisas a las consultas académicas de los estudiantes. En este contexto, la presente investigación propuso el desarrollo de un chatbot académico basado en inteligencia artificial (IA), diseñado para automatizar la atención a preguntas frecuentes en una universidad, con un enfoque en el sistema académico Yankay. El asistente virtual fue implementado utilizando el Marco de Trabajo Django Rest (DRF) para la gestión de la Interfaz de Programación de Aplicaciones Representacional (API RESTful), con integración en Telegram mediante su Interfaz de Programación de Aplicaciones (API) oficial, permitiendo a los estudiantes interac tuar de manera fluida a través de esta plataforma de mensajería. La información académica se obtuvo de una base de datos PostgreSQL, mientras que Redis se empleó para la optimización del rendimiento mediante almacenamiento en caché. Para garantizar respuestas más naturales y contextualizadas, el asistente utilizó el Generative Pretrained Transformer versión 3.5 turbo (GPT3.5turbo) como motor de procesamiento de lenguaje natural. El desarrollo del sistema siguió un enfoque modular que aseguró escalabilidad y flex ibilidad en su mantenimiento. Se diseñaron e implementaron diagramas de arquitectura, componentes y secuencia, lo que permitió visualizar la estructura interna y los flujos de información del asistente virtual. Entre las funcionalidades principales del sistema destacaron la respuesta automática sobre asignaturas, ho rarios, notas, eventos, descarga de documentos académicos y otros aspectos clave de la vida estudiantil. Para evaluar la eficacia del asistente, se realizaron pruebas de precisión mediante un conjunto de 18 pregun tas estructuradas, obteniendo un desempeño del 83% de precisión, superando el umbral de éxito del 80%. Adicionalmente, se calcularon métricas de desempeño como exhaustividad (recall, 88,89%) y Puntaje Fl (Flscore, entre 87% y 94%), consolidando la validez del modelo. Asimismo, se aplicó una encuesta de satisfacción a 30 estudiantes, donde se evaluó la facilidad de uso, claridad de respuestas, utilidad y tiempo de respuesta. Los resultados reflejaron una percepción mayormente positiva, con una media de 4,3 en in tención de uso futuro y 4,4 en utilidad general. El análisis de los resultados permitió identificar áreas de mejora, como la optimización del reconocimiento de palabras clave y la actualización en tiempo real de la información sobre tutorías. A pesar de estos desafíos, el chatbot se perfiló como una solución innovadora y efectiva para la gestión de consultas académicas automatizadas, contribuyendo a la digitalización y opti mización de los servicios universitarios.