Sistema inteligente con aprendizaje automático para la gestión de prácticas preprofesionales universitarias

Resumen

El estudio tuvo como propósito diseñar y realizar una validación preliminar de un sistema inteligente basado en aprendizaje automático, orientado a mejorar la gestión de las prácticas preprofesionales en una universidad pública peruana. Se desarrolló una investigación aplicada, de enfoque cuantitativo y diseño preexperimental con componente propositivo, a partir de la construcción de un prototipo funcional destinado a integrar los procesos de inscripción, asignación, seguimiento y generación de recomendaciones. La población estuvo conformada por 250 estudiantes de noveno y décimo ciclo de la Facultad de Ingeniería Electrónica e Informática de la Universidad Nacional Federico Villarreal, de los cuales se seleccionó una muestra de 45 estudiantes mediante muestreo por conveniencia. Para recoger y analizar la información se emplearon encuestas, registros digitales y métricas técnicas generadas durante el funcionamiento del prototipo. Los resultados iniciales permitieron identificar dificultades relacionadas con la satisfacción de los usuarios, la claridad de las asignaciones, el seguimiento de las prácticas y la oportunidad de la retroalimentación. Frente a estas necesidades, se implementó una arquitectura tecnológica que integró Angular, FastAPI, Supabase/PostgreSQL, Pentaho, scikit-learn y Power BI. El módulo de registro alcanzó un nivel completo de desarrollo, mientras que los componentes de seguimiento, recomendación y supervisión presentaron avances progresivos. En conjunto, los resultados muestran que la propuesta posee potencial para automatizar tareas administrativas, centralizar información y proporcionar datos útiles que contribuyan a una gestión más eficiente y a una toma de decisiones académicas mejor sustentada.