Resumen
El objetivo principal de este trabajo es desarrollar e implementar un Sistema Tutorial y Psicopedagógico Inteligente
destinado a estudiantes de una universidad pública en Lima. Para lograrlo, se contó con la colaboración de 9
expertos en psicopedagogía, cuyas edades oscilan entre los 35 y 51 años (M = 41.2, DE = 4.82), así como de 60
estudiantes de la Facultad de Educación de dicha universidad, con edades entre los 19 y 28 años (M = 24.3, DE
= 2.18). Durante el proceso de desarrollo, se integraron componentes para evaluar la salud mental, la familia y
las relaciones interpersonales, las necesidades educativas y las habilidades blandas, basándose en un modelo
derivado de la revisión de la literatura. Estos componentes se organizan en funciones tutoriales y psicológicas,
siguiendo la estrategia de Test Adaptativos Informatizados y un sistema de clasificación de necesidades
específicas para cada estudiante, entre otros atributos dentro de una plataforma. Los resultados de la
implementación mostraron la aprobación de docentes expertos en tres criterios, con coeficientes de concordancia
interobservadores superiores a .80, además de la satisfacción de los usuarios estudiantiles respecto a las
características del recurso. En conclusión, se determina que la implementación del sistema es efectiva. Por lo
Diseño e implementación de un Sistema Tutorial
y Psicopedagógico Inteligente para estudiantes
de una universidad pública de Lima
D
esign and implementation of an Intelligent T
utorial and
P
sychopedagogical System for students at a
public university
in Lima
Recibido: 13-01-25 Aceptado: 27-03-25
Carlos De La Cruz-Valdiviano
https://orcid.org/0000-0002-8181-7957
cdelacruz@unfv.edu.pe
Universidad Nacional Federico Villarreal. Lima-Perú
Josué Michael Franco-Mendoza
https://orcid.org/0000-0003-3373-3334
jfranco.amt@gmail.com
Universidad Nacional Federico Villarreal. Lima-Perú
Sheydi Lisset Mori-Villanueva
https://orcid.org/0000-0003-2485-1232
mori.villanueva.s@gmail.com
Universidad César Vallejo. Lima, Perú
2026. V6. N 1.
De La Cruz-Valdiviano, C., Franco-Mendoza, J., & Mori-Villanueva, S. (2026). Diseño e implementación de un Sistema Tutorial y
Psicopedagógico Inteligente para estudiantes de una universidad pública de Lima. Revista InveCom, 6(1). 1-13.
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tanto, se recomienda continuar desarrollando aspectos relacionados con la experiencia del usuario y
complementos audiovisuales para su implementación futura.
Palabras clave: psicopedagogía, Sistemas de Tutoría Inteligente, Test Adaptativos Informatizados.
Abstract
The main objective of this work is to develop and implement an Intelligent Tutoring and Psychopedagogical System
for students at a public university in Lima. To achieve this goal, we collaborated with 9 experts in psychopedagogy,
ranging in age from 35 to 51 years (M = 41.2, SD = 4.82), as well as 60 students from the Faculty of Education at
the same university, ranging in age from 19 to 28 years (M = 24.3, SD = 2.18). During the development process,
components were integrated to assess mental health, family and interpersonal relationships, educational needs,
and soft skills, based on a model derived from a literature review. These components are organized into tutoring
and psychological functions, following the Computerized Adaptive Testing strategy and a classification system for
specific needs for each student, among other attributes within a platform. The implementation results showed the
approval of expert teachers on three criteria, with inter-observer agreement coefficients above .80, in addition to
the satisfaction of student users with the resource's features. In conclusion, the system's implementation was
found to be effective. Therefore, it is recommended to continue developing aspects related to the user experience
and audiovisual add-ons for future implementation.
Keywords: psychopedagogy, Intelligent Tutoring Systems, Computerized Adaptive Testing.
Introducción
La tutoría se define como una actividad de acompañamiento orientada al estudiante, cuyo objetivo es
velar por el desarrollo eficaz de su formación, abarcando tanto aspectos socioemocionales como académicos
(Gonzáles-Palacios & Avelino-Rubio, 2016). En el marco del desarrollo de la labor tutorial, las evidencias han
revelado una serie de desafíos relacionados con la salud mental, las habilidades sociales, las relaciones
interpersonales y las necesidades educativas que impactan negativamente en la formación integral de los
estudiantes tanto de educación básica como superior (Clerici & Da Re, 2019; Miranda, 2018; López-Gómez et al.,
2017).
La presencia de estos problemas ha aumentado significativamente entre la población estudiantil, siendo
especialmente notoria en estudiantes universitarios. Diversos estudios han confirmado que la pandemia exacerbó
esta situación, impactando profundamente la vida académica, personal, social, afectiva y familiar de los
estudiantes (Esteves-Villanueva et al., 2020; Vivanco Vidal et al., 2020). El impacto de estas múltiples situaciones
se manifiesta en indicadores de ansiedad, depresión y estrés, con diversas prevalencias a lo largo del continente
americano (Vivanco-Vidal et al., 2020; Barrera-Herrera et al., 2019; Caro et al., 2019; Morán et al., 2018; Miranda,
2018). En este contexto, investigaciones realizadas en Chile y Colombia han revelado que entre el 33% y el 46%
de los estudiantes universitarios presentan sintomatología depresiva, mientras que entre el 28% y el 45%
muestran indicadores de ansiedad, y más del 50% experimentan altos niveles de estrés; estos porcentajes
aumentaron considerablemente durante la pandemia, en aproximadamente un 33% (Barrera-Herrera & San
Martín, 2021; Caro et al., 2019; Jaramillo-Toro et al., 2018; Monterrosa-Castro et al., 2020). Además, las dinámicas
socioafectivas dentro de la familia y las relaciones con parejas y amigos también se vieron afectadas durante la
pandemia, debido a un entorno de convivencia más continuo o de separación y aislamiento (Tardivo et al., 2021;
Araujo-Robles, Diaz & Diaz, 2021; Rodríguez-Salazar & Rodríguez-Morales, 2020; Rojas-Solís et al., 2021). Esta
compleja interacción de factores pone de relieve la necesidad imperiosa de implementar intervenciones efectivas
para abordar estos desafíos.
Por otra parte, las situaciones asociadas al escaso desarrollo de habilidades sociales han sido un motivo
constante para el continuo desarrollo de aprendizajes en universitarios orientados a la práctica profesional
(Cárdenas et al., 2018; Caldera et al., 2018; Melgar-Begazo et al., 2019). El trabajo sobre estas habilidades ha
sido un enfoque central en programas formativos universitarios, siendo objeto de labores y experiencias cotidianas
de docentes y orientadores profesionales (Neyra et al., 2021; Liébana-Cruz, 2017; Vélez et al., 2019; Javier-Napa
et al., 2019). En este mismo sentido, el acompañamiento psicopedagógico en este nivel educativo ha ganado
relevancia para el desarrollo de aptitudes, alineado con el perfil de diversas carreras y el entrenamiento de
destrezas a través de la mentoría, de acuerdo con demandas curriculares específicas (Fish, 2017; Miguel et al.,
2017; Camacho-Lizárraga, 2018). Todos estos aspectos se relacionan con la formación de potenciales líderes
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que contribuyan al desarrollo de la sociedad, caracterizados por un conocimiento de sí mismos, la capacidad para
resolver problemas y la manifestación de sus aprendizajes en un entorno altamente demandante (Franco-
Mendoza & López, 2021).
En este contexto, evaluar el proceso tutorial de acuerdo con las necesidades individuales de cada
estudiante ha ofrecido oportunidades para mejorar las metodologías de evaluación psicológica y psicopedagógica
(Hernández & Rengifo, 2015; Muñiz, 2010; Orjuela et al., 2020b). Sin embargo, desde tiempos atrás, el uso de
instrumentos tradicionales como el lápiz y papel, o pruebas basadas en enfoques divergentes, ha limitado la
capacidad de extrapolar y generalizar la información en diferentes contextos (Hernández & Rengifo, 2015; Souza,
2019). Además, la tensión entre priorizar las diferencias individuales y la capacidad de evaluar con posibilidades
de generalizar modelos para la práctica tutorial ha encontrado barreras técnicas que aún no se han superado
completamente en el contexto latinoamericano (Muñiz, 2005; Orjuela et al., 2020a).
Los principales desafíos para implementar sistemas de evaluación eficientes se vinculan con el concepto
clásico de validez, definido como la capacidad de inferir comportamientos a partir de mediciones basadas en
muestras específicas (Muñiz, 2005, 2010). Desde la perspectiva de la Teoría Clásica de los Test (TCT), esto ha
impulsado el uso de instrumentos estandarizados como cuestionarios, escalas y tests, diseñados para garantizar
objetividad (Muñiz, 2005; 2010). Sin embargo, estos métodos enfrentan dos problemas críticos: 1. Variabilidad
en la medición: Los errores aumentan debido a la diversidad de rasgos medidos y contextos aplicados. Por
ejemplo, resultados dispares surgen al evaluar constructos complejos como actitudes o habilidades
socioemocionales, lo que limita la generalización de datos (Muñiz, 2005), y 2. Alternativas metodológicas y sus
falencias: Como respuesta, especialistas han adoptado estrategias contextualizadas como portafolios, rúbricas
y listas de cotejo, que vinculan la evaluación con productos académicos específicos. No obstante, estas
herramientas carecen de validez externa sólida, ya que su flexibilidad contextual dificulta la replicabilidad de
resultados en otros entornos (Muñiz, 2005).
No obstante, trabajar con estas herramientas también presenta ventajas significativas. Entre ellas,
destaca su capacidad para potenciar la clasificación de necesidades que orientan las acciones de la tutoría en el
día a día de los estudiantes, especialmente mediante la implementación de los Test Adaptativos Informatizados
(TAI) (Souza, 2019; Hernández & Rengifo, 2015; Orjuela et al., 2020a). El desarrollo de programas que integren
estos recursos no solo optimiza los tiempos en los procesos de evaluación, sino que también permite personalizar
las intervenciones según las características individuales de cada estudiante.
En este sentido, la sistematización de datos estudiantiles en plataformas virtuales, que se adaptan a las
respuestas individuales como muestra de conducta (Muñiz, 2005), puede mejorar significativamente la eficiencia
en el análisis de situaciones problemáticas y su desarrollo en contextos reales. Además de las evaluaciones, el
monitoreo facilitado por estas herramientas permite a los estudiantes ingresar en entornos simulados donde
pueden entrenar diversas habilidades, como las sociales, verbales y de cálculo, entre otras (Lozzia et al., 2015;
Orjuela et al., 2020a, 2020b; Moreno et al., 2015). Precisamente, esta capacidad de adaptación y entrenamiento
es el fundamento de la presente propuesta, que busca implementar un sistema de tutoría que atienda a las
necesidades más complejas de los estudiantes universitarios, integrando un modelo que responda a sus
requerimientos específicos.
El Sistema Tutorial y Psicopedagógico, desde este marco conceptual, se define como una herramienta
capaz de llevar a cabo tareas de diagnóstico masivo, seguimiento y monitoreo del estudiante de manera virtual y
automatizada, lo cual facilita el trabajo colaborativo y de coordinación para tutores y evaluadores que se orientan
a dicha finalidad. Experiencias de la implementación de sistemas del tipo pueden ser vistas para el análisis del
diálogo natural con simulaciones, la detección de sentimientos y emociones, habilidades sociales y cognitivas o
la predicción del comportamiento actitudinal y académico de estudiantes sobre diversas materias (Vilas-Boas &
Pontual, 2017; Maris et al., 2018; Barrón-Estrada et al., 2018; López, 2019).
En una revisión exhaustiva del estado del arte, Reis et al. (2018) realizaron una revisión sistemática de
628 informes sobre el desarrollo de Sistemas Tutoriales Inteligentes Afectivos. Estos sistemas están diseñados
para detectar emociones en estudiantes de diferentes niveles educativos, desde primaria hasta profesional,
utilizando estrategias de agrupamiento y reconocimiento de patrones basadas en inteligencia artificial. El método
de revisión implicó clasificar las evidencias según sus introducciones y conclusiones, lo que llevó a seleccionar
40 artículos clave. A partir de estos, se identificaron cuatro categorías principales para el reconocimiento de
emociones mediante inteligencia artificial: lingüística (17%), datos conductuales (17%), señales fisiológicas (20%)
y expresiones faciales (46%). Los instrumentos más comunes utilizados en estos estudios fueron cámaras (37%),
teclado y mouse (23%), seguidos de cuestionarios (8%) y otros dispositivos como micrófonos y sillas con sensores
De La Cruz-Valdiviano, C., Franco-Mendoza, J., & Mori-Villanueva, S. (2026). Diseño e implementación de un Sistema Tutorial y
Psicopedagógico Inteligente para estudiantes de una universidad pública de Lima. Revista InveCom, 6(1). 1-13.
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de postura, que representaron menos del 5%. Notablemente, un 39% de las evidencias empíricas se centraron
en estudiantes universitarios de diversas regiones. Además, se observó una tendencia creciente hacia la
colaboración entre autores en lugar de publicaciones individuales (r = .63, p < .001). Los autores coincidieron en
la efectividad de estos sistemas para detectar rasgos afectivos, lo que permite un mejor acercamiento a las
características comportamentales de diferentes grupos estudiantiles.
De manera similar, Pincay et al. (2019) realizaron una revisión sistemática de 10 estudios sobre
implementaciones de Sistemas de Tutoría Inteligente, analizando las estrategias computacionales utilizadas para
reconocer comportamientos y emociones, así como los algoritmos y métodos empleados para evaluar la eficiencia
de los modelos. La revisión se basó en la búsqueda en la base de datos Scopus utilizando descriptores como
“intelligent”, “tutoring”, “system”, “emotions” y “applied”, considerando todos los estudios posibles sin restricciones
de año de publicación debido a la novedad del área. Los estudios fueron seleccionados mediante criterios de
inclusión y exclusión rigurosos. El equipo identificó diversos modelos explicativos de emociones a partir de
estrategias computacionales que utilizan el reconocimiento de patrones por inteligencia artificial, incluyendo
emociones como alegría, desesperanza, ansiedad y alivio anticipado, las cuales interactúan con el rendimiento
académico de los estudiantes.
En este contexto, el objetivo del presente trabajo es desarrollar un Sistema Tutorial y Psicopedagógico
Inteligente para abordar las brechas en evaluaciones relacionadas con la salud mental, necesidades educativas,
habilidades blandas y aspectos asociados a la influencia de la familia y las relaciones interpersonales en
profesionales en formación, contribuyendo al desarrollo de un adecuado bienestar psicológico (Franco-Mendoza
et al., 2021). El impacto esperado de esta contribución se genera a partir de los recursos y medios virtuales que
facilitan a docentes tutores y psicólogos la toma de decisiones para evaluar, monitorear y diseñar programas
acordes a las necesidades específicas de cada grupo formativo en la educación superior.
Metodología
Participantes
En el estudio, participaron 69 personas de ambos sexos, seleccionadas mediante un muestreo no
probabilístico por conveniencia, siguiendo criterios de inclusión y exclusión establecidos por los investigadores
en función del contexto y sus determinaciones (Otzen & Manterola, 2017; Arias, 2012; Hernández-Sampieri &
Mendoza, 2018; Supo, 2014). Además, se contó con la colaboración de 9 expertos para el análisis de la
experiencia del usuario. Estos expertos eran tutores con formación psicopedagógica y psicólogos afiliados a una
universidad pública, con edades comprendidas entre los 35 y 51 años (M = 41.2, DE = 4.82). Por otro lado, un
total de 60 estudiantes de la Facultad de Educación de una universidad pública de Lima participaron en la
evaluación de satisfacción del usuario de la plataforma. Estos estudiantes tenían edades entre los 19 y 28 años
(M = 24.3, DE = 2.18).
Técnicas e instrumentos
En el estudio, se empleó la técnica de encuesta utilizando tres instrumentos clave:
Uno de los instrumentos utilizados fue el Sistema Tutorial y Psicopedagógico Inteligente (STPI),
desarrollado como parte del estudio. Este sistema permitió la interacción de hasta tres usuarios: tutor, psicólogo
y estudiante, siguiendo un flujo de información estructurado (Figura 1). El módulo del Tutor se centró en la
evaluación de necesidades educativas y el desarrollo de habilidades blandas, mientras que el módulo del
Psicólogo incorporó la salud mental y las relaciones interpersonales y familiares. Ambos módulos incluyeron
características específicas para sistematizar atenciones, agendas, recordatorios, retroalimentaciones específicas
y el uso de test adaptativos informatizados, con un total de 41 test distribuidos en los cuatro tópicos definidos por
Franco-Mendoza (2021).
También, se utilizó la Encuesta de Valoración de la Calidad del STPI, diseñada con tres criterios
específicos de calidad para la evaluación por jueces expertos. Estos criterios fueron la funcionalidad, que evalúa
la facilidad de manejo y características de la plataforma; la pertinencia de uso, definida a partir de los tópicos y
componentes evaluados por cada usuario; y la facilidad conceptual, que se basa en el flujo de información y
canales de atención para derivaciones oportunas frente a diagnósticos presuntivos. La encuesta consistió en un
cuestionario breve de 9 preguntas tipo Likert, con valoraciones del 1 al 5, que midieron el grado de acuerdo de
los jueces con respecto a las preguntas planteadas.
De La Cruz-Valdiviano, C., Franco-Mendoza, J., & Mori-Villanueva, S. (2026). Diseño e implementación de un Sistema Tutorial y
Psicopedagógico Inteligente para estudiantes de una universidad pública de Lima. Revista InveCom, 6(1). 1-13.
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Finalmente, se implementó la Encuesta Virtual de Satisfacción, diseñada con 4 preguntas en escala de
tipo Likert de 1 a 5 puntos, desde valores ordinales de “nada satisfecho(a)” a “muy satisfecho(a)”. Esta encuesta
consideró aspectos relacionados con la experiencia de usuario, reporte de resultados, agenda y calendarización,
así como retroalimentaciones específicas.
Es importante acotar que el STPI fue desarrollado con algoritmos de clasificación de la información
proporcionada, utilizando distintas estrategias de Machine Learning (ML) en un entorno programado en Python
3, con módulos para desarrollo web como Django y codificaciones de extensión HTML para visualizar los atributos
relevantes. En un sentido más amplio, estas estrategias responden a la necesidad de optimizar procesos
relacionados con la gestión y los indicadores de control de las actividades mencionadas, de manera remota,
siguiendo el flujo descrito en la Figura 1.
Figura 1
Diagrama de flujo del proceso
En cuanto a las etapas de la investigación, en la primera fase se analizó la calidad de los instrumentos
de medición con el objetivo de integrarlos al Sistema Tutorial y Psicopedagógico Inteligente, bajo criterios de
evidencias de validez y confiabilidad (Franco-Mendoza, 2021). Para este proceso, se utilizó un grupo piloto con
características similares a la población final beneficiaria, asegurando el uso del consentimiento informado para la
primera recogida de datos.
En paralelo, se diseñaron y desarrollaron los algoritmos de Frontend y Backend para responder a las
características visuales y funcionales de la plataforma a nivel de diferentes usuarios. De esta manera, se
integraron los instrumentos de medida del bienestar psicológico y académico estudiantil (Franco-Mendoza, 2021),
así como las tareas y funcionalidades pertinentes a cada nivel de usuario, lo que permitió elaborar el primer
prototipo del sistema.
De La Cruz-Valdiviano, C., Franco-Mendoza, J., & Mori-Villanueva, S. (2026). Diseño e implementación de un Sistema Tutorial y
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Posteriormente, se llevó a cabo una recolección masiva de datos utilizando el prototipo desarrollado en
diferentes escuelas profesionales de la facultad. Esto permitió identificar casos de riesgo en el bienestar
psicológico y académico de los estudiantes. En consecuencia, se programaron capacitaciones para que
evaluadores y tutores se familiarizaran con el manejo del recurso tecnológico y pudieran proporcionar
retroalimentación sobre las fortalezas y oportunidades de mejora del sistema. Finalmente, se recogieron las
experiencias de usuario para elaborar los informes del estudio, complementados con análisis de datos adicionales
y observaciones en la etapa final.
Aspectos éticos
Este estudio cumplió con los principios éticos establecidos en la Declaración de Helsinki (Asociación
Médica Mundial, 2013) y contó con la aprobación del Comité de Ética de la institución a la que pertenece el autor
principal del estudio.
Análisis de datos
Para evaluar el consenso entre expertos, se utilizaron coeficientes de correlación de Pearson
interobservadores, considerando valores superiores a .80 como indicadores de consenso entre pares. El resto
del análisis fue descriptivo, enfocado en el nivel de satisfacción de las experiencias de usuarios estudiantiles.
Este análisis se basó en un grupo de 60 estudiantes que proporcionaron su valoración de la plataforma.
Resultados y discusión
En el estudio se obtuvieron medidas de correlación interobservadores entre los expertos utilizando el
coeficiente de correlación de Pearson. Estas medidas evaluaron la conformidad de los examinadores sobre las
características de la plataforma, considerando tres criterios: funcionalidad, pertinencia de uso y facilidad
conceptual. Los resultados se presentan en la Tabla 1, donde se observan valores superiores a .80, con un
intervalo de confianza del 95%.
Tabla 1
Coeficientes de concordancia interobservadores
Funcionalidad
Juez
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1
-
-
-
-
-
-
-
-
2
0.86
1
-
-
-
-
-
-
-
3
0.90
0.89
1
-
-
-
-
-
-
4
0.84
0.92
0.93
1
-
-
-
-
-
5
0.86
0.89
0.92
0.94
1
-
-
-
-
6
0.91
0.87
0.96
0.83
0.85
1
-
-
-
7
0.92
0.94
0.88
0.91
0.90
0.89
1
-
-
8
0.88
0.97
0.93
0.88
0.94
0.96
0.83
1
-
9
0.84
0.95
0.86
0.92
0.96
0.90
0.88
0.85
1
Pertinencia de uso
Juez
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1
-
-
-
-
-
-
-
-
2
0.94
1
-
-
-
-
-
-
-
3
0.94
0.94
1
-
-
-
-
-
-
4
0.98
0.86
0.92
1
-
-
-
-
-
5
0.98
0.96
0.96
0.94
1
-
-
-
-
6
0.94
0.94
0.88
0.89
0.96
1
-
-
-
7
0.92
0.96
0.88
0.94
0.87
0.83
1
-
-
8
0.86
0.94
0.98
0.88
0.89
0.96
0.89
1
-
De La Cruz-Valdiviano, C., Franco-Mendoza, J., & Mori-Villanueva, S. (2026). Diseño e implementación de un Sistema Tutorial y
Psicopedagógico Inteligente para estudiantes de una universidad pública de Lima. Revista InveCom, 6(1). 1-13.
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7
9
0.92
0.95
0.90
0.89
0.96
0.91
0.93
0.91
1
Facilidad conceptual
Juez
1
2
3
4
5
6
7
8
9
1
1
-
-
-
-
-
-
-
-
2
0.88
1
-
-
-
-
-
-
-
3
0.94
0.94
1
-
-
-
-
-
-
4
0.96
0.89
0.94
1
-
-
-
-
-
5
0.83
0.92
0.89
0.86
1
-
-
-
-
6
0.87
0.96
0.98
0.89
0.88
1
-
-
-
7
0.94
0.94
0.88
0.88
0.85
0.94
1
-
-
8
0.87
0.89
0.86
0.92
0.84
0.86
0.94
1
-
9
0.86
0.92
0.84
0.96
0.91
0.92
0.83
0.96
1
Una vez que los jueces aprobaron los criterios de calidad de la plataforma, esta se trasladó a procesos
de prueba con los estudiantes mencionados anteriormente, utilizando el medio de manera virtual a través de la
web. En ambos entornos, al finalizar el uso de la plataforma, se instruyó a los estudiantes a completar la encuesta
de satisfacción del usuario. Los estudiantes respondieron de manera favorable, según los criterios de la encuesta.
Los resultados de este proceso se presentan en la Figura 2, donde se observa que la mayoría de los estudiantes
se mostró satisfecho y muy satisfecho con las características de la plataforma.
Figura 2
Valoración de la experiencia de usuarios estudiantiles
Durante un breve período de prueba, tanto estudiantes como tutores y personal de psicología que
participaron en la valoración de la calidad del recurso exploraron los beneficios de la plataforma. El objetivo fue
1%
5%
21%
63%
10%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Nada satisfecho
Poco satisfecho
Medianamente satisfecho
Satisfecho
Muy satisfecho
Experiencia de usuario
2%
0%
22%
39%
37%
0%
10%
30%
40%
50%
Nada satisfecho
Poco satisfecho
Medianamente satisfecho
Satisfecho
Muy satisfecho
Calendarización y agenda
0%
1%
9%
25%
65%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
Nada satisfecho
Poco satisfecho
Medianamente satisfecho
Satisfecho
Muy satisfecho
Reporte de resultados
0%
13%
11%
45%
31%
0%
10%
20%
30%
40%
50%
Nada satisfecho
Poco satisfecho
Medianamente satisfecho
Satisfecho
Muy satisfecho
Retroalimentaciones específicas
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identificar posibles contratiempos del sistema o la aparición de errores informáticos. En un sentido más visual, las
características de la plataforma y el diseño del entorno en sus fases preliminares pueden ser observadas en la
Figura 3, considerando usuarios estudiantiles, tutores y psicólogos.
Además, dentro del entorno virtual se pueden observar funciones que caracterizan la plataforma con los
cuatro tópicos de evaluación tutorial y psicopedagógica. Estos aspectos incluyen la salud mental, familia y
relaciones interpersonales, necesidades educativas y habilidades blandas, disponibles tanto en versiones web
móvil como en ordenador de escritorio o laptop.
Figura 3
Interfaz de usuarios
En conjunto con la presentación de las programaciones por calendario para citas con tutores y psicólogos,
se agregó un apartado de interacciones dentro de cada módulo estudiantil. Este apartado permite la emisión de
mensajes automatizados, la reprogramación de consultas, el uso de un chat interactivo, la visualización y acceso
al perfil de cada estudiante (con restricciones para los tutores), y el seguimiento de mediciones específicas de
cada componente de los cuatro tópicos inicialmente establecidos. Este último punto se ilustra en la Figura 4,
presentada de manera contigua.
La capacidad de realizar evaluaciones a lo largo del tiempo, realizar seguimiento y monitorear la actividad
estudiantil desde la labor tutorial y psicopedagógica permitió que el diseño e implementación de la plataforma
obtuviera resultados favorables. Estos resultados se alinean con las especificaciones señaladas, según la
valoración de sus usuarios y la precisión de las medidas de sus componentes psicológicos y psicopedagógicos a
lo largo del tiempo, orientados a mejoras continuas comportamentales.
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Figura 4
Medición de componentes psicológicos y psicopedagógicos en la plataforma del STPI
Los resultados obtenidos del Sistema Tutorial y Psicopedagógico Inteligente muestran un desempeño
favorable desde su diseño hasta su implementación, siendo aprobado tanto por expertos como por estudiantes.
La concordancia en su uso se basa en criterios de pertinencia, funcionalidad y facilidad conceptual, estableciendo
indicadores diferenciales para la actividad tutorial y psicopedagógica en la Facultad de Educación. La evaluación
de componentes psicológicos y psicopedagógicos mediante Test Adaptativos Informatizados (TAI) en la
plataforma optimiza la tutoría, permitiendo un recojo sistematizado de información para la toma de decisiones,
respaldado por el desarrollo de productos tecnológicos con base científica (Melgar-Begazo et al., 2019; Barrón-
Estrada et al., 2018; Hernández & Rengifo, 2015; Lozzia et al., 2015; Maris et al., 2018.
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Asimismo, se demostró que el uso del STPI por parte de tutores, docentes y especialistas optimiza los
recursos materiales y humanos, mejorando la calidad de atención a los usuarios y respondiendo a la creciente
demanda en salud mental y desarrollo de habilidades sociales (Reis et al., 2018; Orjuela et al., 2020a, 2020b;
López, 2019; Vilas-Boas & Pontual, 2017). Además, permite obtener medidas válidas del comportamiento
estudiantil mediante los TAI (Pincay et al., 2019; Orjuela et al., 2020b; López, 2019). Desde una perspectiva
metodológica, el STPI facilita la replicabilidad y estandarización de resultados en programas con mayor impacto
y alcance transnacional, considerando diferencias individuales (Camacho-Lizárraga, 2018; Barrón-Estrada et al.,
2018; López, 2019; Orjuela et al., 2020b). También, contribuye a una evaluación más precisa del comportamiento
formativo, asegurando un marco común de análisis y evitando problemas en los modelos estructurales mediante
medidas invariantes (Muñiz, 2010; Lozzia et al., 2015; Souza, 2019; Franco-Mendoza, 2021).
Es importante destacar que el Sistema Tutorial y Psicopedagógico Inteligente no se limita a estudiantes,
ya que sus funciones pueden extenderse a la recopilación de necesidades de docentes tutores en capacitación y
evaluación psicológica, así como de otros actores del entorno estudiantil que influyen en su desarrollo en la
educación superior (Neyra et al., 2021; Orjuela et al., 2020a, 2020b; Maris et al., 2018; Reyes-Manrique, 2016).
Además, es posible incorporar canales de evaluación psicológica con tecnologías avanzadas, como el
procesamiento de imágenes y el reconocimiento de emociones mediante redes neuronales e inteligencia artificial,
siempre que se justifique en la práctica clínica o educativa (Pincay et al., 2019; Reis et al., 2018). Esta tarea sigue
siendo una oportunidad pendiente para ampliar las oportunidades tecnológicas en beneficio de la comunidad
universitaria.
En este sentido, se recomienda continuar estudiando el comportamiento en las acciones tutoriales y
mejorar el diseño del STPI, dada su potencialidad tecnológica. La integración de estos recursos en la mentoría,
el desarrollo de habilidades sociales, la salud mental y el entorno familiar puede aportar beneficios significativos
al desarrollo socioemocional, académico y personal del estudiante universitario, según respaldan las evidencias
(Esteves-Villanueva et al., 2020; Clerici & Da Re, 2019; Javier-Napa et al., 2019; López-Gómez, 2017; Miranda,
2018).
Conclusiones
La implementación del Sistema Tutorial y Psicopedagógico Inteligente ha demostrado ser una estrategia
efectiva para mejorar la educación universitaria en Lima. Desde su diseño hasta su implementación, ha recibido
valoraciones positivas por su funcionalidad y facilidad de uso, optimizando recursos y mejorando la gestión de
información para la toma de decisiones en el acompañamiento académico y psicológico.
Además, la integración de Test Adaptativos Informatizados (TAI) ha permitido una evaluación precisa del
comportamiento y necesidades estudiantiles, favoreciendo la atención en salud mental, desarrollo de habilidades
y estrategias de aprendizaje. Asimismo, su potencial se amplía con tecnologías avanzadas como redes
neuronales e inteligencia artificial. Sin embargo, aún existen desafíos, como su expansión a docentes y otros
agentes educativos, así como la incorporación de herramientas más sofisticadas para la evaluación psicológica.
En este sentido, la estandarización y replicabilidad de los resultados obtenidos son cruciales. Estos
pueden ser aplicados en diferentes contextos educativos, superando fronteras regionales y nacionales. No
obstante, se recomienda continuar investigando y mejorando el STPI para fortalecer su impacto en la educación
superior. La integración con nuevas herramientas tecnológicas puede potenciar su capacidad de intervención,
garantizando un apoyo integral en el desarrollo académico, socioemocional y personal de los estudiantes. Por
último, este avance responde a la necesidad de adaptación a las Tecnologías de la Información y la Comunicación
(TIC), asegurando estrategias innovadoras para la educación superior.
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CONTRIBUCIÓN DE LA AUTORÍA:
1. Carlos De La Cruz-Valdiviano: Conceptualización, análisis formal, gestión de fondos, metodología, recopilación
de datos, supervisión, validación, redacción - preparación del borrador original, redacción - revisión y edición.
2. Josué Michael Franco-Mendoza: Conceptualización, curación de datos, análisis formal, investigación,
metodología, validación, redacción - preparación borrador original, redacción - revisión y edición.
3. Sheydi Lisset Mori-Villanueva: Análisis formal, adquisición de financiación, investigación, metodología,
administración del proyecto, recursos, validación, redacción - preparación del borrador original, redacción -
revisión y edición.
