https://doi.org/10.37815/rte.v37nE1.1353

Artículos originales

Metodología para la Identificación de Buenas Prácticas Docentes a Partir de Comentarios Estudiantiles Utilizando Análisis de Sentimientos y
Modelado Temático

Methodology for Identifying Good Teaching Practices
Through Student Comments Using Sentiment Analysis and Structural Topic
Modeling

Diego
Moscoso Lozano1 https://orcid.org/0009-0008-0073-5687, Jorge Maldonado-Mahauad1 https://orcid.org/0000-0003-1953-390X

1Universidad de Cuenca, Cuenca, Ecuador

[email-masked], [email-masked]

Enviado:

2025/06/28

Aceptado:

2025/08/21

Publicado:

2025/10/15

.

Esta obra
está bajo una licencia internacional Creative
Commons Atribución-NoComercial 4.0

Resumen

El presente estudio propone una metodología
empírica para identificar las dimensiones más valoradas
de la práctica docente en educación superior, mediante un enfoque mixto que combina
análisis cualitativo y cuantitativo. Se analizaron más de
89000 comentarios estudiantiles recopilados durante las evaluaciones docentes
en la Universidad de Cuenca (periodo 2024– 2025). Utilizando
técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural,
específicamente análisis de sentimiento y modelado estructural de temas (Structural Topic Modeling, STM), se
procesó un amplio
corpus textual. El análisis se centró en los comentarios positivos dirigidos a docentes destacados según una evaluación integral
previa, con el objetivo de detectar patrones recurrentes en la
percepción estudiantil. Como resultado, se identificaron cuatro
dimensiones clave de valoración estudiantil: conocimiento disciplinar,
gestión comunicativa, habilidades socioemocionales y metodología de enseñanza. Estas dimensiones reflejan
fortalezas docentes percibidas
por los estudiantes y presentan variabilidad significativa según contextos disciplinares
y niveles académicos. Por ejemplo, mientras
el conocimiento disciplinar es prioritario en áreas
técnicas, las habilidades socioemocionales predominan en ciencias
sociales y salud. Estos hallazgos destacan que las valoraciones estudiantiles
constituyen una fuente de información cualitativa esencial, que supera las limitaciones de las métricas numéricas tradicionales al ofrecer

un análisis más profundo y contextualizado.
Finalmente, la metodología propuesta aporta a las instituciones de educación superior una herramienta
práctica para identificar fortalezas específicas del profesorado
y para diseñar programas formativos personalizados basados en evidencia,
que facilitan una mejora continua y contextualizada de la calidad educativa.

Palabras clave: evaluación docente, análisis de comentarios, modelado
temático estructural, educación superior.

Abstract

This study proposes an empirical methodology to identify
the most valued dimensions of teaching practices in higher education through a
mixed-method approach that integrates qualitative and quantitative analyses.
Over 89,000 student comments collected during teacher evaluations at the University
of Cuenca (2024–2025) were analyzed. Advanced natural language
processing techniques, specifically sentiment analysis and Structural
Topic Modeling (STM), were used to process an extensive textual corpus. The analysis focused on positive comments
aimed at teachers recognized through a prior comprehensive evaluation, aiming
to uncover recurring patterns in student perceptions. Four key dimensions of
student evaluation emerged from the analysis: disciplinary knowledge, communication management, socio-emotional skills,
and teaching methodology. These
dimensions reflect perceived teaching strengths and exhibit significant variability across disciplinary
contexts and academic levels. For example, disciplinary knowledge is
prioritized in technical areas, while socio-emotional skills are more valued in
social sciences and health disciplines. These findings underscore that student
evaluations are an essential source of qualitative information, overcoming
limitations of traditional numeric metrics by offering
deeper, contextual insights. Ultimately, the proposed
methodology provides higher education
institutions with a practical tool to identify specific faculty strengths and design
evidence-based, personalized professional development programs, thus
fostering continuous and contextualized improvements in educational quality.

Keywords: teaching evaluation, comment analysis, structural topic modeling, higher education.

Introducción

La evaluación docente
constituye un pilar fundamental en la búsqueda de la excelencia académica y la mejora
continua de la calidad educativa en las instituciones de educación
superior. A través de ella, las universidades rinden cuentas sobre el
desempeño de su personal académico y además obtienen
información crucial para fomentar el desarrollo profesional y la
innovación pedagógica (Spooren
et al., 2013).
En este sentido,
la perspectiva del estudiante se ha consolidado como una fuente invaluable de información para estas evaluaciones, ofreciendo una visión única sobre el proceso
de enseñanza-aprendizaje y el impacto
directo del desempeño docente. Así,
estudios previos han demostrado cómo las prácticas docentes
universitarias impactan directamente el interés, el compromiso y el rendimiento académico de los estudiantes
(Álvarez-Álvarez y Falcon, 2023).

Tradicionalmente, la evaluación del desempeño docente se ha apoyado en gran medida en
métricas cuantitativas, como promedios de calificación obtenidos de instrumentos de evaluación como los cuestionarios. Si bien
las valoraciones numéricas ofrecen una visión general, suelen
resultar insuficientes para capturar la complejidad de las prácticas
pedagógicas efectivas en la enseñanza y el aprendizaje. De hecho,
la mayoría de los estudios anteriores en este campo se han centrado
en estas valoraciones numéricas, ignorando el valioso contenido cualitativo de los

comentarios abiertos de los estudiantes (Sun y Yan, 2023). Las evaluaciones basadas
en escalas Likert limitan
la capacidad de los estudiantes para expresar libremente sus percepciones sobre el
desempeño docente (Gencoglu
et al., 2023). Gran parte de la información que los estudiantes comparten en sus comentarios se pierde cuando
todo se resume
en promedios numéricos, lo que impide entender
con claridad lo que los estudiantes realmente valoran y consideran como buenas
prácticas docentes. Esta limitación muestra la importancia
de agregar datos cualitativos para aprovechar los comentarios abiertos de los estudiantes en la evaluación para tener una visión más
transparente y completa del trabajo que realiza el docente en el aula de
clase (Hu et al., 2022).

En respuesta a esta limitación,
el presente estudio propone una metodología empírica que integra
enfoques cuantitativos y cualitativos para el análisis de la evaluación docente. Para esto, se utilizan herramientas de procesamiento de lenguaje natural
(PLN), como el análisis de sentimiento y el modelado
temático, aplicadas a un corpus
de comentarios cualitativos emitidos por estudiantes. El análisis de sentimiento
permite clasificar la polaridad de los comentarios para captar la intensidad emocional (Muhammad et al., 2016; Wankmüller y Heumann, 2021) e
identificar específicamente las valoraciones positivas. Por su parte, el Structural Topic Model (STM) se
emplea para identificar patrones temáticos latentes en los comentarios
positivos de los estudiantes (Roberts
et al., 2014),
con la ventaja de poder
explorar cómo varía la prevalencia de
estos temas según características contextuales, como la facultad
y el nivel académico. Si bien la mayoría de los estudios
previos han aplicado
técnicas de análisis de sentimiento o topic
modeling de forma aislada, la integración de ambos enfoques en esta
investigación representa una contribución significativa al proporcionar una comprensión más completa de la percepción
estudiantil (Hayat et al., 2024).

Como resultado de aplicar esta
metodología, se logró identificar las dimensiones más
valoradas de la práctica docente por los estudiantes de la Universidad
de Cuenca y entender cómo esas valoraciones cambian según la facultad y el nivel
académico, a partir
del análisis de los comentarios positivos emitidos
hacia docentes con mejor desempeño. Este enfoque busca ofrecer una comprensión más matizada de las expectativas estudiantiles, reconociendo que las percepciones de los estudiantes pueden variar significativamente según el contexto
disciplinar (Marsh, 2007) y el momento formativo (Chen y Hoshower,
2003). La metodología propuesta es replicable y puede servir como una
herramienta útil para que las universidades diseñen estrategias
de formación docente más efectivas y ajustadas a su contexto.
Poder identificar fortalezas y planificar capacitaciones con base en los comentarios de los estudiantes abre nuevas
posibilidades para la mejora continua de la calidad de la docencia.

El presente artículo se
estructura de la siguiente manera: en la sección 2 se detalla la
metodología empírica, que se compone de 3 etapas: (1)
preparación y segmentación de los datos; (2) modelado
temático; y (3) análisis de prevalencia temática. La
sección 3 presenta los
principales resultados y la discusión. Finalmente, la sección 5
presenta las principales conclusiones del estudio y sus implicaciones para la
evaluación y el desarrollo docente en la educación superior.

Metodología

Esta investigación adopta un
enfoque mixto que combina métodos cuantitativos
(segmentación y modelado temático) y cualitativos
(interpretación de los comentarios de los estudiantes), dentro de un
diseño exploratorio que busca descubrir patrones temáticos en los
comentarios positivos emitidos
por estudiantes hacia docentes con desempeño destacado. Para esto, se desarrolló una metodología empírica de tres etapas:
(1) la preparación y segmentación

de los datos, (2) el modelado temático y (3) el análisis de prevalencia temática e interpretación
contextual. En la Figura 1 se presenta visualmente este proceso
metodológico.

Figura 1

Etapas de la metodología empírica

Etapa 1: Preparación y segmentación de los datos

Recolección de datos

Los datos utilizados para este trabajo
corresponden al proceso de evaluación docente realizado en las 12
facultades de la Universidad de Cuenca, específicamente los datos del
componente de heteroevaluación (evaluación que realizan los
estudiantes a sus docentes). El conjunto de datos utilizado pertenece al
periodo lectivo septiembre 2024-febrero 2025 y está conformado por 1891 registros
de evaluación; cada uno de estos corresponde a una asignatura evaluada por los estudiantes.
Esto implica que un mismo docente puede estar representado en más de un registro
en el caso de que imparta distintas
asignaturas. Esta decisión metodológica permite considerar el desempeño
docente de forma contextualizada por asignatura, ya que un docente puede
mostrar fortalezas en determinadas materias o niveles, pero no necesariamente
en todas.

Tabla 1

Resumen de las variables utilizadas en el estudio

VARIABLE

TIPO DE DATO

DESCRIPCIÓN

docente_id

Cualitativa nominal

Identificador anónimo único asignado a cada docente
evaluado en una o más

asignaturas.

facultad

Cualitativa nominal

Facultad a la que
pertenece la asignatura evaluada.

carrera

Cualitativa nominal

Carrera en la que
se imparte la asignatura evaluada.

asignatura

Cualitativa nominal

Nombre de la materia
evaluada por los estudiantes. Un docente puede tener

varias asignaturas.

nivel

Cualitativa ordinal

Nivel académico correspondiente al ciclo en
el que se dicta la asignatura, codificado
del 1 al 10 (de primer a décimo ciclo).

numero_evaluadores

Cuantitativa discreta

Total de estudiantes que
completaron la evaluación docente para un registro

determinado.

nota_heteroevaluacion

Cuantitativa continua

Promedio obtenido por el docente
en la evaluación estudiantil (sobre 40

puntos).

comentarios_destaca

Cualitativa textual

Texto libre escrito por los
estudiantes en una pregunta abierta del instrumento de evaluación. Contiene los comentarios por asignatura sobre
lo que destaca del docente.

comentarios_mejorar

Cualitativa textual

Texto libre escrito por los
estudiantes en una pregunta abierta del instrumento de evaluación. Contiene los comentarios por asignatura sobre lo que el docente debería mejorar.

Dentro de este conjunto de datos, se
recopilaron 89281 comentarios abiertos emitidos por los estudiantes en respuesta al apartado cualitativo del instrumento de evaluación aplicado. Estos comentarios conforman el
corpus sobre el cual se aplicaron las técnicas de análisis de sentimiento y modelado temático. Para este estudio se consideraron variables de tipo cualitativo
y cuantitativo, que se describen en la Tabla 1.

Todos
los datos fueron
anonimizados antes del análisis y provienen del proceso regular de evaluación docente de la Universidad de Cuenca. No se utilizó información personal de los
docentes ni de los estudiantes, por lo que no fue necesario obtener
consentimiento adicional para su uso con fines de este trabajo.

Preprocesamiento básico del dataset

Se realizó un proceso de limpieza
y estructuración del dataset con el fin de garantizar la integridad y coherencia de los datos. Se filtraron
los registros que no contenían comentarios en ninguna de las dos categorías cualitativas (“lo que destaca
del docente” y “lo que el docente debería mejorar”), conservando solamente los registros con contenido suficiente para el análisis.

En cuanto al tratamiento de los
comentarios, estos fueron obtenidos originalmente como cadenas concatenadas
separadas por el carácter “|”. Cada comentario fue
desagregado y etiquetado con los prefijos "Destaca:" o "Debe mejorar:",
según la sección del formulario de donde proviene. Finalmente, se integraron en una sola columna ambos
tipos de comentarios que se utilizaron para el
siguiente paso del análisis de sentimientos. La incorporación de
estos prefijos responde a la necesidad de mantener la intención de los comentarios emitidos por los estudiantes,
ya que es frecuente que se utilicen términos idénticos con
sentidos opuestos según la sección donde se respondan. Esta
decisión se basa en el enfoque de análisis de sentimiento
contextual planteado por Muhammad et al. (2016), donde se demuestra que
identificar correctamente la polaridad de un texto es más preciso cuando
se incluye información adicional que ayude a entender el contexto en el
que se escribió.

Cálculo del indicador
de desempeño compuesto

En el contexto de la evaluación
docente, suele ser insuficiente considerar solamente las calificaciones
numéricas que resultan de las valoraciones estudiantiles para capturar el desempeño docente.
Estas valoraciones de los estudiantes comprenden dimensiones
tanto cuantitativas como cualitativas, que deben integrarse para lograr una visión más completa y significativa (Hu et al., 2022). En este sentido,
como parte de la metodología, se planteó la construcción
de un índice de desempeño compuesto, que combine la
calificación promedio otorgada por los estudiantes, la polaridad semántica de los comentarios abiertos y el número de evaluadores por asignatura. Este
enfoque responde a la necesidad de interpretar la evaluación más
allá de indicadores unidimensionales, permitiendo capturar aspectos no
visibles en los promedios numéricos, como la percepción emocional
del estudiante o la participación en el proceso evaluativo.

El propósito de este
índice es identificar a los docentes que presentan un desempeño sobresaliente desde la percepción estudiantil. Esta identificación permite seleccionar un grupo de referencia sobre
el cual aplicar el análisis para reconocer patrones
asociados a buenas
prácticas docentes que son valoradas por los estudiantes. Este puntaje de desempeño compuesto considera
tres variables fundamentales:

•
Nota de heteroevaluación (Nc): Corresponde a la
calificación promedio otorgada por los estudiantes a cada docente en una
asignatura específica. Dado que la nota

original se encuentra
en una escala de 0 a 40, se transformó a una escala de 0 a 100

mediante una regla de
tres simple.

•
Calificación de sentimiento
(Sc): Se obtuvo mediante un modelo de tipo BERT (RoBERTuito) previamente
ajustado (fine-tuned) con un corpus
de comentarios etiquetados con los prefijos “Destaca:” y
“Debe mejorar:”. La elección de este modelo se justifica por
su capacidad para capturar la semántica de las palabras en su contexto,
lo que es crucial para el análisis de sentimientos en textos cortos como
los comentarios de estudiantes (Prottasha et al., 2022). El modelo clasifica
cada comentario en una de cuatro
categorías: positivo, neutral,
negativo o alerta,
y asigna ponderaciones
específicas a cada una. Para entrenar y validar el rendimiento del
modelo de clasificación utilizado para la obtención del S_c, se empleó un conjunto
de 3244 comentarios etiquetados manualmente.
A fin de garantizar la
robustez del modelo, se aplicó una estrategia de validación cruzada
con k-fold (k=5), dividiendo
aleatoriamente los datos en cinco subconjuntos para entrenamiento y prueba. El
modelo alcanzó un accuracy del 85 % y un F1-score
del 83 %, lo cual evidencia un buen desempeño en la
clasificación de sentimientos en textos cortos. En la Figura 2 se
presenta la matriz de confusión del modelo, que permite visualizar el
nivel de acierto en cada una de las categorías: positivo, neutral, negativo
y alerta. A partir de esta
clasificación se construyó un score ponderado de sentimiento, que también fue transformado a una escala de 0 a 100.
Esta transformación de una variable textual en una variable continua es
especialmente útil para captar la intensidad emocional expresada en
textos cortos, como los comentarios que dejan los estudiantes en las
evaluaciones docentes (Wankmüller et al., 2021).

Figura 2

Matriz de confusión del modelo RoBERTuito para clasificación de sentimientos

•
Número de evaluadores (En):
como medida indirecta del grado de consenso, esta variable fue transformada mediante logaritmo base 10 y posteriormente normalizada
a una escala de 0 a 100 utilizando la técnica de min-max scaling, con el fin de reducir la asimetría propia de su distribución, de forma que su influencia en el índice fuera comparable con las demás dimensiones.

La integración de estas tres
variables se resume en la Figura 3, donde se presenta gráficamente la estructura del puntaje de desempeño compuesto
(PDdocente) y sus componentes. La formulación
matemática del puntaje es la siguiente:

PDdocente = 0,4 ∙ Nc + 0,4 ∙ Sc + 0,2 ∙ En

Figura 3

Componentes y fórmula del puntaje de desempeño compuesto

La forma en que se distribuyen los pesos
en la fórmula responde a dos criterios principales. Por un lado, se
buscó dar la misma importancia a la calificación numérica
y al análisis de sentimiento, ya que ambos reflejan dimensiones
complementarias del desempeño docente. Por otro lado, se decidió
incluir el número de evaluadores con un peso menor, pero significativo, reconociendo que un mayor número de estudiantes aporta mayor confiabilidad a los resultados. Esta decisión está respaldada por estudios que destacan la necesidad de considerar
la cantidad de respuestas para asegurar que las valoraciones sean
representativas y estables (Spooren et al., 2013).

Segmentación de docentes
con desempeño sobresaliente

Una vez calculado el puntaje compuesto
de desempeño, se procedió a segmentar a los docentes considerando el cuartil superior
de este indicador. De esta manera, se pudo identificar un subconjunto de 455
registros, correspondientes a 334 docentes únicos que presentan un
desempeño sobresaliente. La elección del cuartil superior
permite trabajar con un subconjunto representativo que concentra
a los perfiles mejor valorados desde la percepción estudiantil, y sobre
el cual se aplicará el análisis temático posterior.

La distribución de estos
registros por facultad se presenta en la Figura 4. En ella se observa, por un
lado, la cantidad de docentes destacados en cada unidad académica, y por
otro, el promedio del índice de desempeño compuesto para los
casos identificados. De forma complementaria,
la Figura 5 muestra la misma información desagregada por
nivel académico, que resulta
útil para contextualizar el análisis posterior sobre patrones
temáticos.

Figura 4

Distribución
de docentes destacados y promedio del índice de desempeño por facultad

Figura 5

Distribución
de docentes destacados y promedio del índice de desempeño por nivel

Etapa 2:
Modelado temático

Análisis de sentimiento y filtrado del corpus

En esta etapa, se definió el
subconjunto de comentarios sobre el que se aplicaría el modelado
temático. Considerando que el objetivo del estudio es identificar buenas
prácticas docentes reconocidas por los estudiantes, se optó por trabajar exclusivamente con los comentarios
clasificados como positivos por el modelo de análisis de
sentimiento, es decir, aquellos que expresan valoraciones favorables hacia el
desempeño del docente.

Este filtro se aplicó a los
registros pertenecientes al cuartil superior del índice de
desempeño compuesto, lo que permitió obtener un total de 19240
comentarios positivos que conforman el corpus final de análisis. Esta selección permite enfocar el modelado en expresiones
directamente vinculadas con aspectos reconocidos como buenas
prácticas por parte de los estudiantes,
reduciendo así la presencia de ruido derivado
de comentarios neutros
o negativos. El conjunto
resultante constituye una muestra textual coherente con los objetivos del
estudio, sobre la cual se aplicarán los procesos de preprocesamiento
lingüístico y modelado temático descritos en los pasos
siguientes.

Preprocesamiento lingüístico

Antes de aplicar el modelado
temático, se llevó a cabo un proceso de limpieza y normalización de los comentarios positivos, con el objetivo de reducir el ruido textual y asegurar
la coherencia léxica en el corpus. Este procesamiento se
implementó en Python, utilizando expresiones regulares y la biblioteca
spaCy con el modelo en español es_core_news_md. Las transformaciones
aplicadas se resumen en la Figura 6.

Figura 6

Etapas del preprocesamiento lingüístico del corpus

Entrenamiento del modelo STM

Para identificar los patrones temáticos presentes en los comentarios positivos
emitidos por los estudiantes, se utilizó el modelo Structural Topic Model (STM)
propuesto por Roberts et al. (2014). Este enfoque
permite identificar temas latentes en textos, tomando en cuenta
información adicional de los documentos como variables explicativas, lo
que facilita explorar cómo varía la prevalencia de los tópicos
según características contextuales. A diferencia de otros métodos como LDA (Latent
Dirichlet Allocation), el STM permite
estimar directamente los
efectos de variables externas sobre la distribución temática de
cada documento, lo que lo hace especialmente útil para estudios en ciencias
sociales y educación.

El modelo se entrenó en R
utilizando la librería stm (Roberts et al., 2019), con el corpus
previamente procesado y representado mediante los objetos documents, vocab y
meta. El preprocesamiento del texto, que incluyó la tokenización
y la aplicación de umbrales de frecuencia para palabras raras,
se realizó de manera automática por las funciones integradas en este paquete.
Este proceso asegura
la rigurosidad y la calidad
de los datos de entrada
al modelo, y concentra
el análisis en palabras con suficiente representatividad. La estimación se realizó con el
método de inicialización Spectral, recomendado por los autores
del modelo para facilitar la convergencia y mejorar
la estabilidad de los temas
generados. En la fórmula de prevalencia se incluyeron dos covariables: facultad y
nivel.

Se evaluaron modelos con 4, 5 y 6 temas
(K) con base en métricas cuantitativas como la Held-Out Likelihood, residuos
y convergencia. Si bien los resultados (ilustrados en la Figura 7) mostraron diferencias
marginales entre las configuraciones, la literatura reciente señala que la selección del número
óptimo de tópicos no puede basarse exclusivamente en
métricas cuantitativas (Hayat et al., 2024). Un modelo puede mostrar
métricas ligeramente superiores, pero su interpretabilidad y relevancia
contextual pueden ser bajas. Por ello, se consideró necesario
complementar este análisis con una validación cualitativa
más detallada, abordada en la siguiente sección.

Figura 7

Métricas de diagnóstico para la selección del número óptimo de temas (K) en el modelo STM

Validación cualitativa

Una vez entrenados los modelos con
diferentes cantidades de temas, se procedió a realizar una validación cualitativa para determinar cuál de las configuraciones generadas ofrecía
una mayor coherencia semántica y claridad
interpretativa, un criterio
considerado fundamental en el
modelado de temas (Hayat et al., 2024). Esta
revisión se centró en analizar las palabras clave asociadas a
cada tema, así como ejemplos representativos de comentarios asignados a
cada uno.

La validación fue realizada por
una experta en educación superior, con experiencia en evaluación
docente y análisis cualitativo. Su revisión consideró tres
criterios principales: qué tan bien se entendía cada tema a
partir de sus palabras clave, si los temas estaban claramente diferenciados entre sí, y si los comentarios asignados
a cada tópico realmente reflejaban lo que sugerían
esas palabras.

Aunque los modelos con 5 y 6 temas
presentaban ventajas cuantitativas, la revisión cualitativa reveló que esos modelos
generaban temas con mayor solapamiento, menor claridad
semántica y una división forzada
de tópicos que dificultaba su interpretación. Por el contrario, la configuración con K = 4 ofrecía una mejor coherencia conceptual, diferenciación clara entre

tópicos y relevancia directa respecto al objetivo del estudio. Esta validación sustentó la adopción del modelo con K = 4 como base para el posterior proceso
de etiquetado e interpretación de los
temas.

Etiquetado de temas

Una vez seleccionado el modelo STM con
cuatro tópicos, se realizó el proceso de interpretación de
los resultados. Para cada tema, se revisaron las palabras clave con mayor exclusividad (FREX) y se leyeron comentarios representativos asignados por el modelo. A partir
de esta revisión, se asignó un nombre que resume de forma clara
la idea principal de cada grupo de comentarios, tal como se sugiere
en el enfoque propuesto por Roberts et al. (2014).

En la
Tabla 2 se presentan los cuatro temas identificados, junto con sus
palabras clave más relevantes y un ejemplo
de comentario real para cada uno. Estos temas servirán como base para los
análisis posteriores por facultad y nivel.

Tabla 2

Temas identificados mediante STM

TÓPICO

NOMBRE ASIGNADO

PALABRAS CLAVE (FREX)

COMENTARIO REPRESENTATIVO

T1

Gestión

Comunicativa

lenguaje, actividad, organización, dinámica, creatividad, impartir, interactivo

“El docente destaca en su expresión corporal y su lenguaje, a la hora de impartir su clase y su
manera llamativa de interactuar con
el grupo”.

T2

Metodología de

Enseñanza

método, contenido, explicación, c l a r i d a d , t e ó r i c o , d i n á m i c o , metodología

“Destaca la aplicación de
metodologías dinámicas y participativas
que fomentan el aprendizaje significativo, el pensamiento crítico y la resolución de
problemas”.

T3

Conocimiento Disciplinar

amplio, explicar, comprensión, claro,
dedicación, excelente, tema, área, retroalimentación

“El docente
demuestra un alto nivel de conocimiento en la

asignatura
y explica
los temas
de manera
clara y
organizada”.

T4

Habilidades Socioemocionales

manejo,
ambiente, ejemplo,
despertar,

profesor, momento, forma, fácil

“Compresniva y paciente,
siempre con críticas constructivas que me ayudan a mejorar”.

Etapa 3: Análisis de prevalencia temática

Estimación de efectos marginales

Después de etiquetar los temas
obtenidos con el modelo STM, se estimó cómo varía la presencia de cada tópico en
función de dos variables contextuales: la facultad y el nivel
académico de la asignatura evaluada. Esto permitió analizar si
las prácticas valoradas por los estudiantes, que fueron identificadas en
el modelo tienden a aparecer con más frecuencia en algunas facultades o
en determinados ciclos formativos.

Para este análisis se utilizó la función estimateEffect() del paquete stm en R, que permite modelar la
relación entre los temas generados y las covariables incluidas en la
fórmula de prevalencia. En este caso, se trabajó con facultad y nivel, variables
que representan el contexto
institucional y formativo en el que se imparten las clases. La elección
de estas covariables se basa en evidencia que muestra que las percepciones estudiantiles pueden variar
según la unidad académica, por diferencias
disciplinares (Marsh, 2007), así como por el momento formativo del estudiante, ya que sus expectativas y valoraciones tienden
a cambiar conforme
avanza en la carrera (Chen y Hoshower, 2003).

Resultados y Discusión

Esta sección presenta los
resultados obtenidos a partir del análisis temático de los
comentarios positivos emitidos
por los estudiantes a los docentes
con mejor desempeño, según

el índice compuesto calculado. El objetivo es identificar patrones discursivos que revelen buenas prácticas
docentes valoradas por los estudiantes. A continuación, se describe la
distribución general de los temas extraídos por el modelo
STM, y luego se analiza
su prevalencia según dos variables contextuales: facultad y nivel académico.

El análisis temático
permitió identificar cuatro grandes categorías recurrentes en los
comentarios positivos de los estudiantes hacia docentes destacados. La Figura 8
presenta la distribución de estos
temas según su frecuencia media
en el corpus. El tema más representado fue conocimiento disciplinar
(35,2 %), seguido de habilidades socioemocionales (24,3 %) y gestión
comunicativa (24,1 %). En menor proporción, aunque aún relevante,
se identificó la metodología de enseñanza, con un 16,3 %
de aparición promedio en los documentos. Esta primera
aproximación muestra que los estudiantes tienden a valorar con mayor
frecuencia el dominio del contenido por parte del docente, pero también
reconocen aspectos actitudinales y comunicativos en sus valoraciones positivas.

Figura 8

Frecuencia de aparición de los temas identificados

La Figura 9 muestra cómo
varían los temas identificados en los comentarios positivos según la facultad de la Universidad de Cuenca. En términos generales, el conocimiento disciplinar
predomina notablemente y alcanza su máxima presencia en la
Facultad de Odontología (38,9

%), seguida por Ciencias de la Hospitalidad (38,4 %) e
Ingeniería (37,7 %), indicando una fuerte apreciación estudiantil por el dominio
conceptual y técnico en estas áreas. Por otro lado, la facultad con menor
valoración en este aspecto es Artes
(27,0 %).

En contraste, las habilidades socioemocionales muestran una presencia
significativa en facultades de carácter más humanístico y social,
destacando especialmente en Psicología (23,9

%) y Arquitectura y Urbanismo (22,1 %), mientras que su representación más baja aparece en

Ciencias Químicas (13,9 %).

Respecto a la gestión
comunicativa, esta dimensión destaca particularmente en Artes (26,5 %), Arquitectura y Urbanismo (24,1 %) y
Ciencias Médicas (22,6 %), lo que refleja una alta valoración hacia la claridad, interacción y empatía comunicativa por parte
de los docentes en dichas áreas. Su representación más limitada se observa
en Ciencias Agropecuarias (15,3 %) y Ciencias
Económicas y Administrativas (15,6 %).

Finalmente, la dimensión de
metodología de enseñanza, aunque presenta una menor prevalencia en general, alcanza un valor máximo en Filosofía, Letras y Ciencias de la Educación
(27,3 %), resaltando la importancia que adquiere la estructura y
dinámica pedagógica en esta facultad. En contraste, Arquitectura y Urbanismo muestra
el mínimo valor
para esta dimensión (17,1 %).

Estas
diferencias ilustran claramente cómo la valoración estudiantil sobre las prácticas
docentes varía según el contexto disciplinar, subrayando la
importancia de considerar estas particularidades en la interpretación y
aplicación de resultados de evaluación docente.

Figura 9

Frecuencia media estimada
de los temas por facultad

La Figura 10 presenta la
evolución porcentual de los temas identificados en los comentarios positivos a lo largo de los diferentes niveles académicos. El conocimiento disciplinar
se mantiene consistentemente como el más frecuente en todos los
niveles, registrando valores cercanos al 35 %, aunque muestra una leve disminución hacia los niveles superiores. Esto podría
indicar que, aunque la solidez
conceptual y técnica sigue siendo prioritaria, otros aspectos cobran
más relevancia conforme avanzan los estudiantes en su
formación.

En contraste, la gestión comunicativa y las habilidades socioemocionales muestran una tendencia ligeramente ascendente a medida que aumentan los niveles académicos. En particular,
la gestión comunicativa se consolida claramente por encima del 25
% a partir del nivel 5, destacando la importancia que adquieren las capacidades de interacción y comunicación efectiva
del profesorado en etapas académicas avanzadas. Por su parte, las habilidades socioemocionales
presentan un leve repunte en los niveles superiores, sugiriendo que los
estudiantes valoran crecientemente la empatía y el apoyo emocional
conforme avanzan en sus estudios.

Finalmente, la metodología de
enseñanza se mantiene relativamente estable, con porcentajes en torno al
15-18 % en todos los ciclos académicos, constituyendo el tema menos
frecuente a lo largo del recorrido formativo analizado. Esto podría
reflejar que, aunque la metodología didáctica es apreciada, los
estudiantes asignan consistentemente mayor peso a otros aspectos relacionados directamente con el contenido y la interacción docente-estudiante.

Estos
resultados sugieren que, conforme avanzan
en sus estudios, las prioridades de los estudiantes experimentan cambios sutiles pero relevantes, destacando progresivamente aspectos
relacionales y comunicativos del proceso formativo, además del continuo
énfasis en la claridad
conceptual.

Figura 10

Proporción
media de los temas por nivel

Al observar la distribución de
los temas por área académica, se evidencian diferencias asociadas al enfoque de formación. En carreras técnicas y aplicadas, predominan valoraciones relacionadas con el conocimiento disciplinar,
mientras que en áreas de salud, educación y ciencias sociales
emergen con mayor
frecuencia comentarios sobre habilidades comunicativas y relacionales. En cuanto al
nivel académico, se observó que la proporción de
comentarios asociados a Gestión comunicativa tiende a incrementarse
levemente en los ciclos superiores, mientras
que las Habilidades socioemocionales presentan
una ligera disminución. Esto sugiere que,
conforme avanzan en su formación, los estudiantes podrían valorar
más la capacidad del docente para sostener una comunicación clara
y estructurada que aspectos de tipo empático o relacional.

Conclusiones

El estudio ha demostrado con éxito la eficacia de la metodología empírica, al combinar
análisis cualitativos y cuantitativos mediante
técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje
natural para comprender las percepciones estudiantiles sobre las prácticas docentes.
Las cuatro dimensiones
identificadas —conocimiento disciplinar, gestión comunicativa,
habilidades socioemocionales y metodología de enseñanza—
destacan aspectos críticos de la docencia valorados por los estudiantes. Particularmente, el predominio del conocimiento disciplinar en la mayoría de las facultades subraya la importancia continua de un sólido dominio
del contenido,

mientras que las variaciones en el énfasis sobre aspectos
socioemocionales y comunicativos reflejan expectativas diferenciadas
según el contexto disciplinar y la progresión académica.

A pesar de la solidez de la metodología utilizada, este estudio presenta ciertas limitaciones. Primero, el análisis se restringió a comentarios positivos de estudiantes que evaluaron a docentes altamente
calificados, lo que podría dejar
fuera percepciones valiosas
presentes en comentarios neutros o negativos. En segundo lugar, la generalización contextual podría verse limitada
dado que los hallazgos corresponden a una única
institución y a un periodo temporal específico (2024–2025).

Investigaciones futuras deberían ampliar el análisis para incluir comentarios con distintos niveles de sentimiento, permitiendo una
comprensión más integral tanto de fortalezas como de áreas de mejora. Además,
estudios comparativos entre diversas instituciones y a lo largo de periodos más extendidos
enriquecerían la generalizabilidad y robustez de los resultados
obtenidos. Finalmente, explorar
análisis longitudinales podría revelar tendencias a largo plazo, brindando perspectivas valiosas
sobre la evolución de las percepciones estudiantiles y la efectividad
institucional de las iniciativas de desarrollo profesional docente.

Reconocimientos y Declaraciones

Este artículo recibió el apoyo de la Vicerrectoría Académica de la Universidad de Cuenca y la
Dirección de Innovación Educativa.

Este trabajo
forma parte de una investigación realizada
por la Dirección de Innovación

Educativa de la
Universidad de Cuenca.

Los autores desean expresar su
agradecimiento a la Universidad de Cuenca, al Vicerrectorado Académico y a la Dirección de Innovación Educativa
por el apoyo institucional
brindado para el desarrollo de la presente investigación.

En cuanto a la contribución de
los autores, siguiendo la taxonomía CRediT se declara que la
participación ha sido equitativa en todas las fases del trabajo.

Asimismo, los autores manifiestan que, en la elaboración de este artículo, se han utilizado herramientas de inteligencia artificial como apoyo al proceso de investigación y redacción. En particular:

•
Consensus, para la búsqueda y análisis de literatura
científica.

•
Notebook LM,
para la revisión,
organización y síntesis de la
información recolectada.

•
ChatGPT-4o, para la redacción de las secciones
de Introducción y Metodología.

Referencias

Álvarez-Álvarez, C., Falcon, S. Students’ preferences with university teaching
practices: analysis of testimonials
with artificial intelligence. Education Tech Research Dev 71, 1709–1724 (2023). https://doi.org/10.1007/ s11423-023-10239-8

Chen, Y., & Hoshower, L. B. (2003). Student
evaluation of teaching effectiveness: An assessment of student perception and
motivation. Assessment & Evaluation
in Higher Education, 28(1), 71–88. https://doi. org/10.1080/02602930301683

Gencoglu, B., Helms-Lorenz, M., Maulana, R., Jansen,
E. P. W. A., & Gencoglu, O. (2023). Machine and expert judgments of student perceptions of teaching behavior
in secondary education: Added value of topic
modeling with big data. Computers &
Education, 193, 104682. https://doi.org/10.1016/j. compedu.2022.104682

Hayat, F., Shatnawi, S., & Haig, E. (2024).
Comparative analysis of topic modelling approaches on student feedback. En
Proceedings of the 16th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge
Management (KDIR2024) (pp. 226-233). SciTePress. https:// doi.org/10.5220/0012890400003838

Hu, Y., Zhang, S., Sathy, V., Panter, A., &
Bansal, M. (2022). SETSum: Summarization and Visualization of Student Evaluations of Teaching. En Proceedings
of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: System Demonstrations
(pp. 71–89). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-demo.9

Marsh, H. W. (2007). Do university teachers
become more effective with experience? A multilevel growth
model of students’ evaluations of teaching over 13 years. Journal of Educational Psychology, 99(4), 775–790. https://doi.org/10.1037/0022-0663.99.4.775

Muhammad, A., Wiratunga,
N., & Lothian,
R. (2016). Contextual
sentiment analysis for social media genres.

Knowledge-Based Systems, 108, 92–101. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.05.032

Prottasha, N. J., As Sami,
A., Kowsher, M., Murad, S. A., Bairagi,
A. K., Masud, M., &
Baz, M. (2022).
Transfer learning for sentiment
analysis using BERT based supervised fine-tuning. Sensors,
22(11), 4157. https:// doi.org/10.3390/s22114157

Roberts, M. E., Stewart, B. M., &
Airoldi, E. M. (2014). Structural topic models for open-ended survey
responses.

American Journal of Political Science, 58(4),
1064–1082. https://doi.org/10.1111/ajps.12103

Roberts, M. E., Stewart, B. M., & Tingley, D.
(2019). stm: An R package for structural topic models. Journal of Statistical Software, 91(2), 1–40. https://doi.org/10.18637/jss.v091.i02

Spooren, P., Brockx, B., & Mortelmans, D. (2013).
On the validity of student evaluation of teaching: The state of the art. Review of Educational Research, 83(4), 598–642. https://doi.org/10.3102/0034654313496870

Sun, J., & Yan, L. (2023). Using topic modeling
to understand comments
in student evaluations of teaching.

Discover Education, 2(25). https://doi.org/10.1007/s44217-023-00051-0

Wankmüller, S., & Heumann, C. (2021). How to estimate
continuous sentiments from texts using binary training data.
En Proceedings of the Conference on
Natural Language Processing (KONVENS 2021) (pp. 131–139). German Society
for Computational Linguistics & Language Technology. https://aclanthology.org/2021. konvens-1.16/