https://doi.org/10.37815/rte.v37nE1.1354

Artículos originales

Sistema
Recomendador para la Asignación de Profesores en la
Universidad de Cuenca

Recommender System
for the Assignment of Professors at the
University of Cuenca

Pablo Esteban Quito Urgilés1 https://orcid.org/ 0009−0007−6647−7046, Juan Javier Valdiviezo Armijos1 https://orcid.org/
0009−0000−3396−0735, Jorge Maldonado-Mahauad1 https://orcid.org/

1Universidad de Cuenca,
Facultad de Ingeniería, Cuenca,
Ecuador

[email-masked], [email-masked], [email-masked]

.

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

Enviado: 2025/06/29 Aceptado: 2025/08/20
Publicado: 2025/10/15

Resumen

La asignación de docentes a materias en
educación superior constituye un desafío crítico para la
gestión académica, ya que impacta directamente en la calidad del
proceso de enseñanza- aprendizaje. A pesar de su vigencia, los procesos
manuales de asignación enfrentan retos evidentes, como la subjetividad, la falta de estandarización y una elevada
carga administrativa. Frente a
este escenario, este trabajo plantea un sistema recomendador que combina el
análisis de sentimientos, mediante
modelos de lenguaje
basados en transformers adaptados localmente (RoBERTuito), con técnicas de
optimización matemática, con el propósito de alinear las
competencias de los docentes con los requerimientos académicos
específicos. Para ello, se desarrollaron perfiles docentes enriquecidos
a partir de evaluaciones históricas, comentarios estudiantiles
clasificados automáticamente y competencias definidas institucionalmente
bajo el marco del pentágono de competencias. Además, se
incorporaron pesos dinámicos que permiten ajustar la relevancia de los factores
pedagógicos y técnicos según las particularidades de cada ciclo
académico. Los resultados obtenidos con el sistema recomendador muestran una alta correspondencia entre las
recomendaciones generadas y las asignaciones manuales, especialmente en
carreras de perfil técnico. Adicionalmente, los directores de carrera
que lo utilizaron en un piloto valoraron favorablemente el sistema, indicando
que no solo disminuye significativamente la carga operativa, sino que
también se consolida como una herramienta estratégica con alto potencial
de escalabilidad y replicabilidad en diversos contextos educativos.

Palabras clave: análisis automático de texto, docentes
universitarios, inteligencia artificial,

sistemas de apoyo a la decisión, sistemas de información educativa.

Abstract

The assignment of teachers to courses in higher education
represents a critical challenge for academic
management, as it directly impacts the quality of the teaching-learning
process. Despite their continued use, manual assignment processes face evident
challenges, such as subjectivity,
lack of standardization, and a high administrative workload. In response to
this scenario, this study proposes a recommender system
that combines sentiment
analysis, using locally
adapted transformer-based language models (RoBERTuito), with mathematical optimization techniques,
aiming to align teachers' competencies with specific academic
requirements. To achieve this, enriched
teacher profiles were developed based on historical evaluations, automatically
classified student comments, and institutionally defined competencies
within the framework of the Competency Pentagon. Additionally, dynamic weights were incorporated to adjust the relevance
of pedagogical and technical
factors according to the particularities of each academic cycle. The results obtained from the recommender system
demonstrate a high correlation between generated recommendations and manual assignments, particularly in technically oriented degree programs.
Moreover, program directors who participated in a pilot test positively
evaluated the system, noting that it not only significantly reduces
the operational workload
but also establishes itself as a strategic tool with high potential for scalability and replicability across
diverse educational contexts.

Keywords: Academic teaching personnel, artificial intelligence, automatic text analysis, decision

support systems,
educational information systems.

Introducción

En la gestión del talento humano,
la tecnología ha transformado los
procesos organizativos, integrando herramientas que optimizan
la planificación estratégica y alinean las capacidades
del personal con los objetivos organizacionales (Perdomo-Charry y
Riascos-Erazo, 2008). En el ámbito educativo, la asignación adecuada
de profesores a los cursos constituye un desafío crítico para las Instituciones de Educación Superior (IES), dado que este proceso impacta
directamente en la calidad del aprendizaje y la eficiencia
administrativa (Patfield 2023). En contextos
como el de la Universidad de Cuenca, la asignación aún se realiza de forma subjetiva y depende principalmente de
evaluaciones curriculares y criterios poco estandarizados, lo que genera
inconsistencias y limita la disponibilidad del personal administrativo para
actividades estratégicas (Universidad de Cuenca, 2022).

Diversos estudios han abordado la
problemática de la asignación docente mediante sistemas
expertos y técnicas de optimización. Por ejemplo, Calle López et al. (2018) desarrollaron
un sistema basado en minería de datos y programación
lineal entera, que logró mejorar la precisión y reducir el tiempo en la planificación académica. De forma complementaria, Szwarc et al. (2020) propusieron un modelo interactivo de
asignación basado en competencias y programación por restricciones, logrando
un mayor equilibrio en la carga
docente y resiliencia frente a cambios
curriculares. En otro enfoque, Tabares-Ospina et al. (2013) desarrollaron un
sistema experto (ExpertoRH_ITM) que incorporaba indicadores como formación, experiencia y producción académica para mejorar los procesos de selección de personal universitario. Más recientemente, Krugel et al. (2020) presentaron el
sistema JACK, enfocado en la evaluación automatizada de competencias en cursos de programación, destacando el papel de los modelos de competencias en la personalización
del aprendizaje.

En paralelo, el análisis de evaluaciones estudiantiles mediante técnicas de procesamiento del
lenguaje natural (PLN) ha emergido
como una herramienta clave para la toma de decisiones
en
educación. Gonzalez-Gómez et al. (2024) destacan el uso de PLN para generar taxonomías de competencias y detectar patrones
en la retroalimentación de los estudiantes, mientras
que Song et al. (2024) desarrollaron el TeachingSenti-lexicon, un recurso diseñado específicamente para
identificar la polaridad de comentarios sobre la enseñanza. Modelos
basados en transformers como BERT o
RoBERTa han demostrado un rendimiento sobresaliente en análisis de
sentimientos aplicados a contextos
educativos (Shuqin et al., 2024; Id et al., 2024), aunque con limitaciones
en cuanto a requerimientos computacionales y adaptabilidad a distintos dominios
lingüísticos.

Dentro de esta línea, resulta
relevante destacar a RoBERTuito, un modelo de lenguaje basado en RoBERTa y
entrenado con un corpus de 500 millones de tuits en español, que ha
demostrado superar a otros modelos preentrenados como BETO, RoBERTa-BNE e
incluso al BERT multilingüe ajustado, en tareas de análisis de sentimientos, detección de discurso de odio
e ironía (Pérez, Furman, Alonso Alemany, y Luque, 2022; Sahoo, et
al., 2023). Esta ventaja comparativa, sumada a su adaptación
específica al español en contextos informales y con alta carga emocional, lo convierte en una opción idónea para el análisis de comentarios estudiantiles dentro del presente
estudio.

Pese a estos avances, la literatura aún carece de un enfoque que integre simultáneamente competencias pedagógicas, uso de tecnologías educativas y la voz estudiantil en los procesos
de asignación docente. Asimismo,
pocos modelos actualizan dinámicamente los perfiles académicos ni
se alinean con marcos institucionales de competencias. En este contexto, el
problema representa un nicho claro en la investigación y la práctica actual que requiere atención específica.

Para atender estas limitaciones, este
estudio propone un sistema recomendador que permita asignar de manera eficiente
a los docentes a las materias que mejor se alineen con su perfil profesional y académico. El sistema integra
múltiples fuentes de información relevantes, como los resultados
históricos de evaluaciones estudiantiles, las competencias
pedagógicas y técnicas declaradas o verificadas
institucionalmente y los comentarios cualitativos extraídos de dichas
evaluaciones. Con esta integración, se busca facilitar una
asignación docente más informada y alineada con las necesidades académicas, favoreciendo así una gestión administrativa
más eficiente. A diferencia de soluciones existentes, el sistema propuesto
agiliza la asignación considerando
simultáneamente competencias disciplinares, pedagógicas y
tecnológicas, junto con resultados provenientes de evaluaciones
estudiantiles periódicas y análisis basados en modelos integrales de competencias, como el
pentágono de competencias (Maldonado-Mahauad, Lozano, y Pacheco,
2024).

El presente trabajo
se estructura de la siguiente
manera: en la sección 2 se describe en detalle la metodología
utilizada, donde se presentan los datos y métodos aplicados para el diseño e implementación del sistema
recomendador, incluyendo las técnicas de procesamiento de lenguaje
natural, la construcción de perfiles docentes y el modelo matemático de recomendación
empleado. En la sección 3 se presentan los resultados obtenidos
en una fase piloto de validación, donde a través de un
análisis comparativo entre las asignaciones tradicionales y la
retroalimentación recibida por parte de los responsables
académicos, se discute la valoración del prototipo funcional. Finalmente, en la sección 4 se abordan
las conclusiones generales del estudio, se discuten sus
implicaciones prácticas y se plantean recomendaciones clave para
trabajos futuros y mejoras del modelo.

Metodología

La
definición de las fases del proyecto se basó en el enfoque de
Integrated Learning Design (ILD),
caracterizado por una iteración continua entre investigación,
diseño, implementación y evaluación (Bannan-Ritland, 2003). La
Figura 1 muestra un gráfico que representa los pasos de esta metodología. En primer lugar, se
realizó una exploración informada mediante el análisis del contexto, la identificación de
necesidades, la revisión de datos existentes y la evaluación de
desafíos técnicos. Luego, se conceptualizaron soluciones a
través del diseño de funcionalidades clave. Posteriormente, el sistema fue desarrollado e implementado, integrando modelos de machine learning y
algoritmos de recomendación, además de realizar ajustes y pruebas
preliminares. Finalmente, la solución fue validada con usuarios reales,
recopilando retroalimentación para ajustes finales y evaluando su
viabilidad de escalamiento.

Figura 1

LD framework - lista de procesos para el sistema
de recomendación

Selección de herramientas y modelos

Sistema desarrollado (versión
inicial).

Métricas y recomendaciones

Fase 1. Exploración informada

En esta fase, se establecieron los
objetivos del proyecto a partir del análisis integral de fuentes de datos clave sobre el
desempeño y la trayectoria docente. Se incluyeron registros
históricos de materias impartidas y evaluaciones de desempeño
para obtener indicadores cuantitativos, así como comentarios estudiantiles
que aportaron una visión cualitativa sobre aspectos pedagógicos y
actitudinales. Además, se analizaron portafolios docentes y hojas de
vida para identificar formación, experiencia e investigaciones. Estos datos se complementaron
con marcos institucionales existentes sobre competencias docentes, que
sirvieron como base para definir el perfil docente y estructurar el modelo de
competencias empleado en el sistema de recomendación.

En cuanto al proceso de
recolección y estructuración de la información, los datos
fueron obtenidos a partir de registros institucionales existentes, tales como
bases de datos de evaluaciones docentes, portafolios académicos y hojas
de vida proporcionadas directamente por los responsables del proceso de
acreditación ABET de la
universidad, lo que garantiza la actualización y validez de los datos. Este procedimiento se realizó de manera manual, incluyendo
la verificación de títulos y competencias declaradas, con el fin de asegurar
que la información sobre habilidades y capacidades derivadas de
los títulos académicos estuviera correctamente descrita, lo cual no podía garantizarse mediante un proceso
automatizado. Además, el objetivo
de
este proceso es marcar el inicio de un marco de competencias docentes específico para nuestro
caso de estudio y que sirva como base para el sistema de
recomendación.

Fase 2. Diseño

A partir de la base teórica, los objetivos establecidos y el alcance
definido en la fase anterior, se inició la
etapa de diseño del sistema, centrada en la construcción del
perfil docente y la lógica de recomendación. Esta fase se enfocó en estructurar y operacionalizar los

criterios necesarios para vincular, de manera objetiva, las
características del docente con los requerimientos específicos de
cada asignatura, respetando las directrices institucionales y la realidad
académica de la universidad.

El primer paso fue la integración y procesamiento de las distintas fuentes de información recopiladas. En particular, se aplicaron técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) para
analizar los comentarios cualitativos emitidos por los estudiantes en las evaluaciones docentes. Mediante el uso de
un modelo de análisis de sentimientos basado en transformers
(RoBERTuito), se logró transformar esas percepciones subjetivas
en un indicador cuantificable, permitiendo incorporar la voz estudiantil como
un componente estructurado dentro del perfil docente. Este indicador no solo reflejaba la carga emocional de los
comentarios (positiva, negativa o neutral), sino que también contribuía a captar dimensiones actitudinales no evidentes en los datos numéricos
tradicionales. Simultáneamente, se incorporaron los resultados de las
evaluaciones docentes institucionales como una medida
directa del desempeño. Estas evaluaciones aportaron indicadores cuantitativos sobre distintas dimensiones del trabajo docente,
como planificación, metodología, cumplimiento y relación con los estudiantes. Asimismo, se incorporaron datos sobre la
formación académica, experiencia profesional,
participación en investigación y actividades de
actualización docente.

Uno de los elementos clave en esta etapa fue la definición de un marco de competencias docentes, que permitió estructurar la comparación entre el perfil del docente y los requerimientos
de cada asignatura. Cada asignatura del plan de estudios fue caracterizada mediante
este marco, especificando
qué tipo de competencias eran prioritarias para su enseñanza
efectiva. Esto permitió construir una matriz de competencias por asignatura, contra
la cual se podía evaluar
la idoneidad de cada docente. Con toda esta información estructurada, se desarrolló un modelo de coincidencia usando la similitud
del coseno que calculaba el grado de alineación entre el perfil de cada docente y las necesidades
académicas de las asignaturas. Asimismo,
se incorporó el pentágono de competencias docentes, que distingue cinco dimensiones: pedagógica, tecnológica,
comunicativa, de investigación y de gestión. Estas
dimensiones se integran en el modelo mediante un score que actúa como uno de los componentes del sistema de
recomendación.

Figura 2

Proceso
de selección de candidatos, que parte del conjunto general de docentes
y, mediante una función de evaluación, genera una lista ordenada con aquellos que cumplen los criterios
definidos

Finalmente, con cada uno de los componentes cuantificables mencionados se diseñó una función de evaluación que, a partir del conjunto total de docentes disponibles, genera una lista de candidatos para cada materia.
Esta lista se ordena en función del nivel de afinidad entre
el perfil del docente y los
requerimientos de la asignatura, permitiendo a los responsables
académicos contar con una herramienta objetiva y transparente para la
toma de decisiones. El perfil final

resultante de este proceso combina datos duros y blandos, generando una representación integral
de cada docente. Este flujo de procesamiento se resume en la Figura 2, donde se ilustra el proceso de selección de candidatos.

Con el fin de sintetizar de manera clara
la lógica metodológica aplicada, la Figura 3 presenta
un diagrama que integra las distintas fuentes de información y los procesos intermedios
que conforman el sistema de recomendación. En este esquema se
representan las entradas principales: evaluaciones docentes, competencias
técnicas, comentarios estudiantiles y el pentágono de
competencias de la universidad, los procedimientos de clasificación y
afinidad que permiten transformar la información en métricas
cualitativas y cuantitativas, así como el modelo matemático que
combina dichos indicadores mediante pesos dinámicos. Finalmente, se
muestran las salidas del proceso, consistentes en el ranking docente-asignatura
y el perfil docente interactivo, que construyen los productos finales del
sistema.

Figura 3

Diagrama metodológico del sistema de recomendación docente,
desde las fuentes
de datos

hasta el perfil
interactivo

Fase 3. Implementación

El sistema de recomendación fue implementado mediante
un proceso que incluyó
la preparación de datos, modelado matemático y la
integración de técnicas de aprendizaje automático. La información recopilada fue sometida a procesos de limpieza, transformación y selección de variables clave, con el fin de garantizar una base sólida y coherente para el análisis posterior. Particular atención se dio al tratamiento de los comentarios estudiantiles, que fueron preprocesados mediante
técnicas de normalización textual, eliminación de ruido
lingüístico y tokenización
con Byte-Pair Encoding, permitiendo su conversión a representaciones numéricas compatibles con modelos
de lenguaje.

Una vez transformados los textos, se
procedió a su clasificación automática. Para ello, se entrenó y ajustó un modelo de análisis de sentimientos RoBERTuito, especializado en textos en español y previamente
entrenado sobre tareas emocionales. El objetivo era clasificar cada comentario
en una de cuatro categorías: positivo, neutral, negativo y alerta (esta última reservada
para situaciones especialmente críticas o sensibles, como reportes de maltrato, discriminación o favoritismo). Para garantizar la calidad del entrenamiento, se utilizó un conjunto de comentarios
filtrados y etiquetados manualmente, respetando principios éticos como el anonimato tanto del
emisor (estudiante) como del receptor
(docente). El ajuste
del modelo se realizó utilizando dos enfoques complementarios. En primer lugar, se aplicó
una división clásica de los datos en un 80 % para entrenamiento y
un 20 % para prueba. En segundo lugar, se utilizó una validación cruzada
estratificada en cinco pliegues, asegurando que todas las clases estuvieran representadas
proporcionalmente en cada subconjunto. Ambos métodos emplearon un
criterio de parada temprana basado en la métrica F1-score, para evitar
el sobreajuste y mantener un equilibrio entre precisión y sensibilidad.
Como resultado de este proceso, se generaron varios modelos alternativos de
clasificación.

En cuanto al tratamiento de datos
sensibles, se siguieron los protocolos establecidos por la Dirección de
Innovación Educativa de la Universidad de Cuenca, entidad responsable de
regular los procesos de evaluación docente. Todos los comentarios
estudiantiles fueron anonimizados desde su origen, lo que garantiza que ni los
emisores ni los receptores puedan ser
identificados. Cuando RoBERTuito clasificó un comentario en la
categoría de alerta, asociada a expresiones de maltrato,
discriminación o situaciones críticas, este no se
incorporó al perfil docente final ni se mostró públicamente, sino que fue gestionado únicamente como un indicador
interno con fines de detección y prevención. De esta manera, el sistema reconoce la existencia de
datos sensibles, pero asegura
su tratamiento ético sin comprometer la privacidad ni la integridad
de los actores involucrados.

Para
mejorar la robustez
del sistema y reducir la dependencia de un único modelo, se implementó un esquema de votación
mayoritaria (ensemble). Bajo este esquema, las predicciones de los modelos
individuales se combinaron y se asignó a cada comentario la
categoría elegida por la mayoría de los modelos. Esta
técnica aumentó la confiabilidad de las predicciones, especialmente en casos de ambigüedad o textos cortos.
Finalmente, para integrar esta clasificación
textual en el perfil docente de forma cuantitativa, se diseñó una
escala de evaluación que asigna una calificación normalizada de 0
a 100.

La expresión
matemática empleada para esta normalización se presenta a continuación:

e: Positivo = 2, Neutral = 0, Negativo = -1, Alerta = -5

Donde:

conteo(e) es la cantidad de comentarios en la categoría e. conteototal es el total de
comentarios sobre el docente. peso(e) corresponde al peso correspondiente a la categoría e. pesomax = 2
máximo valor de ponderación

pesomin = -5
mínimo valor de ponderación

Con los datos procesados, se implementa
un modelo matemático que genera una puntuación de
recomendación R(D,A) para cada docente frente a una
asignatura específica. Esta puntuación integra diversas fuentes
de información, ponderadas mediante la siguiente fórmula, basada
en el modelo propuesto originalmente por Calle-López et al (2018).
y adaptado para incorporar
aspectos adicionales pertinentes a nuestro estudio:

Cada término en la ecuación representa un aspecto específico del perfil docente y su

relación con la asignatura.

Evaluación histórica ponderada

Donde:

ϕk (D,A):
evaluación histórica del docente D en la asignatura A durante el
período k, combinando indicadores cuantitativos y cualitativos.

N: número total de períodos considerados.

: factor sigmoide que otorga mayor peso a evaluaciones recientes.

Comentarios estudiantiles

C(D,A): calificación derivada del análisis de comentarios proporcionados por estudiantes.

Similitud de competencias

Sim(D,A):
mide la afinidad entre el vector competencial del docente D, obtenido del portafolio docente actualizado y el vector competencial requerido
por la asignatura A, definido
por la planificación curricular. Se calcula mediante la similitud del
coseno:

Pentágono de competencias docentes

Ψ(D): métrica compuesta que evalúa cinco dimensiones competenciales institucionales (tecnológica, comunicativa,
pedagógica, gestión e investigativa). Cada dimensión se
obtiene mediante encuestas normalizadas en el rango [0,1]:

Además, el modelo incorpora dos agrupaciones funcionales definidas desde observaciones

de la Dirección de Innovación Educativa: docencia, que considera evaluaciones recientes

(p1) y percepción
estudiantil (p2); y
conocimiento, que incluye similitud competencial (p3) y competencias institucionales (p4).

La relevancia relativa
de cada grupo
de competencias varía según el avance
académico, que se modeló mediante la asignación de
pesos dinámicos. En los ciclos iniciales se otorga mayor importancia a
la dimensión pedagógica o de docencia, ya que en esta etapa se
busca fortalecer las bases metodológicas y el acompañamiento
formativo de los estudiantes. En los ciclos superiores, en cambio, se prioriza
la dimensión de conocimiento disciplinar, pues el énfasis académico se orienta hacia la especialización y la profundidad técnica de los contenidos.
Esta transición progresiva refleja con mayor fidelidad las
expectativas institucionales y fue implementada a través de funciones lineales
que ajustan los pesos de cada dimensión en función
del nivel académico de la asignatura, como se ilustra en la Figura 4.

Figura 4

Variación de los pesos asignados a las dimensiones docencia y conocimiento en función del ciclo académico

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0.0

1                               5                                      10

Ciclo académico

Como parte de la fase de
implementación, se desarrolló un componente clave para mejorar la
visualización y comprensión del desempeño docente: el
perfil docente, diseñado no solo como una interfaz informativa, sino como una herramienta estratégica para apoyar la toma
de decisiones académicas fundamentadas. Este se presenta como un dashboard que agrupa elementos
gráficos orientados a facilitar el análisis y la toma de
decisiones mediante una representación clara y precisa de
información clave. El objetivo principal de este perfil es convertir
datos dispersos y complejos, provenientes de diversas fuentes como
evaluaciones, comentarios, historial de
asignaturas y competencias, en conocimiento estructurado y accionable. Para
ello, se incorporaron distintos tipos de visualizaciones que permiten
representar tanto indicadores cuantitativos como cualitativos de manera
integrada.

Los elementos que conforman el perfil
docente son: (1) las gráficas de barras de la Figura 5, que muestran las
asignaturas más adecuadas para cada docente ordenadas según el
nivel de afinidad calculado por el sistema de recomendación. Estas
visualizaciones permiten identificar de forma
inmediata las coincidencias más relevantes entre
el perfil del docente y los
requerimientos académicos, facilitando una asignación eficiente y
basada en evidencia; (2) el conteo categorizado de comentarios estudiantiles
representado en la Figura 6, mediante una barra apilada que segmenta las
opiniones positivas, neutrales y negativas. Este componente proporciona una
visión sintética sobre la percepción general que los
estudiantes tienen del docente y funciona como un indicador cualitativo
adicional.

Asimismo, (3) la gráfica de
líneas mostrada en la Figura 7, que refleja la evolución
histórica del rendimiento docente a partir de las calificaciones
obtenidas en evaluaciones institucionales a lo largo de distintos ciclos académicos. Esta representación temporal
permite detectar tendencias, identificar mejoras o retrocesos y valorar el impacto de procesos formativos
o cambios metodológicos en el tiempo; (4) las nubes de palabras
ilustradas en la Figura 8, generadas a partir del análisis de
comentarios estudiantiles, que agrupan los términos más
frecuentes asociados a dimensiones positivas y negativas del desempeño
docente. Estas visualizaciones cualitativas permiten
captar de manera
intuitiva los aspectos
más mencionados por
los estudiantes, destacando fortalezas recurrentes o señalando
áreas de mejora con un alto nivel de consenso.

Finalmente, (5) el Pentágono TIC de competencias docentes, representado en la Figura 9, ofrece una visión
integral del perfil profesional al evaluar el nivel del docente en cinco
dimensiones estratégicas. Cada vértice del pentágono
refleja el grado de desarrollo en una competencia específica, lo que permite analizar
de forma conjunta
las habilidades pedagógicas, tecnológicas e
investigativas en relación con el marco institucional adoptado.

Figura 5

Porcentaje de afinidad
docente–asignatura, calculado según competencias y experiencia

institucional

Figura 6

Conteo categorizado de comentarios estudiantiles, resultado del modelo
RoBERTuito que

clasifica en positivo, neutral, negativo y alerta

Figura 7

Evolución histórica de las notas
de heteroevaluación, representada en una gráfica de líneas para
identificar tendencias y variaciones en el desempeño docente

Figura 8

Nubes de palabras que resumen los aspectos positivos
y negativos más mencionados en los comentarios estudiantiles

Figura 9

Pentágono de competencias TIC en el perfil docente,
que muestra el nivel alcanzado
en cinco dimensiones clave y
permite identificar fortalezas y áreas de mejora

Fase 4. Validación

La validación del sistema de
recomendación docente se diseñó como una etapa clave para garantizar su viabilidad práctica y alineación con las necesidades institucionales. Se aplicó en tres programas
académicos de la institución y contó con la
participación directa de los directores
de carrera. El proceso se estructuró en dos fases: una preevaluación sin intervención
del
sistema, donde los directores asignaron docentes según su criterio, y una posevaluación donde los
mismos directores accedieron a las recomendaciones generadas por la
herramienta, lo que les permitió explorar
y analizar las listas ordenadas
de docentes sugeridos
para cada asignatura, junto con los indicadores y perfiles
detallados que respaldaban dichas recomendaciones. Esta fase permitió
observar cómo las propuestas automatizadas influían en la
percepción y en la toma de decisiones de los directores, y si estas
recomendaciones aportaban un valor agregado en términos de objetividad,
rapidez y alineación con los perfiles requeridos.

Esta metodología permitió
contrastar las decisiones humanas con las sugerencias automatizadas, en un entorno
real y controlado. A través de encuestas estructuradas, se recogió
retroalimentación sobre la utilidad y precisión percibida del
sistema, junto con sugerencias de mejora. El análisis de esta información no solo
evidenció patrones de aceptación, sino que también aportó insumos fundamentales para perfeccionar la herramienta. Así, la validación no se
limitó a comprobar
el funcionamiento técnico del sistema, sino que sirvió como un ejercicio institucional para reflexionar sobre los procesos actuales de
asignación docente y explorar nuevas posibilidades apoyadas en
datos, fortaleciendo su valor como herramienta de apoyo a la toma de decisiones
académicas.

Resultados y Discusión

Con el objetivo de evaluar la eficacia y pertinencia del sistema propuesto, se llevó a cabo un análisis detallado basado en: (1) múltiples dimensiones que abarcan componentes técnicos del
recomendador y (2) percepciones de usuarios clave. La sección de resultados presenta
de forma estructurada los
principales hallazgos derivados de los resultados y evaluación,
permitiendo valorar la adopción del sistema. Se abordan aspectos
como la efectividad del modelo de análisis
de comentarios estudiantiles, los criterios tradicionales utilizados en la
asignación docente, la validación cualitativa por parte de los directores de carrera, la comparación entre asignaciones
manuales y automáticas, así como las percepciones generales sobre
la utilidad del sistema y sugerencias para su mejora.

Resultado 1

El modelo RoBERTuito demostró un
desempeño robusto y consistente en la tarea de clasificación de comentarios estudiantiles. A partir de un conjunto de datos de 3243 comentarios
etiquetados manualmente, como se puede observar en la Figura 10, las
categorías positiva y negativa dominaron la distribución de clases, abarcando
en conjunto aproximadamente el 60 % del total de datos. En contraste, la categoría neutral presentó una representación significativamente
menor, con un 17.08 % de los comentarios, mientras que la clase alerta, diseñada para identificar
situaciones críticas, ocupó una posición intermedia en cuanto a cantidad de ejemplos disponibles.

El desbalance observado planteó
un reto adicional para el entrenamiento, ya que los modelos de aprendizaje profundo
tienden a privilegiar las clases mayoritarias, reduciendo la sensibilidad en las minoritarias. Para mitigar
este efecto, se empleó la función de pérdida
CrossEntropyLoss adaptada con pesos inversamente proporcionales a la frecuencia
de cada clase, lo que otorgó mayor relevancia a las categorías
menos representadas durante el proceso de retropropagación. Esta estrategia permitió que el modelo ajustara sus parámetros de manera

más equilibrada. Complementariamente, se aplicó la técnica de label smoothing, que distribuye
parte de la probabilidad de la clase
verdadera entre las demás, reduciendo la excesiva confianza del modelo en una sola
categoría y mejorando su capacidad de generalización.

Para garantizar una evaluación rigurosa,
se empleó una estrategia de validación cruzada estratificada de cinco pliegues, complementada con un esquema clásico de división 80/20
para entrenamiento y prueba.
Los resultados obtenidos
en términos de accuracy
oscilaron entre

0.81 y 0.85, mientras que la métrica macro-F1, que pondera equitativamente el
desempeño en todas las clases,
mostró valores entre 0.80 y 0.85. Esta consistencia en las
métricas across folds evidencia
la estabilidad y capacidad de generalización del modelo sobre datos no vistos. RoBERTuito
demostró alta capacidad para analizar la complejidad de los comentarios
estudiantiles, caracterizados por lenguaje variado, coloquialismos y
subjetividad. Aunque el conjunto de datos no tenía un balance en las categorías, la estabilidad en accuracy y macro-F1
confirma la robustez del modelo, gracias al uso de muestreo ponderado y
validación cruzada estratificada, lo que mitigó el desbalance de
clases.

Figura 10

Distribución de comentarios por categoría, mostrando predominancia de positivos y negativos, con neutral como la clase menos representada

Esta capacidad del modelo para extraer información significativa desde datos subjetivos y no estructurados resulta
especialmente relevante al integrarse con los criterios utilizados
tradicionalmente por los directores de carrera para la asignación
docente. Previo a la implementación del sistema, los directores de carreras usaron principalmente la experiencia
previa en la asignatura y conocimiento temático como criterios clave
para asignar docentes.

Resultado 2

Los criterios de los directores coinciden con los componentes del sistema recomendador, lo que
refuerza su validez institucional. Esta concordancia también se refleja
en la nube de palabras generada a partir de las respuestas de los directores, como se muestra
en la Figura 11.

Figura 11

Nube de palabras con los criterios más mencionados por los directores para la asignación docente, destacando
“experiencia” y “conocimiento”

La coincidencia entre los criterios
utilizados por los directores y los componentes matemáticos integrados en el sistema
de recomendación fortalece la validez institucional y la pertinencia práctica del modelo desarrollado. La
experiencia previa en la asignatura y el desempeño docente
evaluado, por ejemplo,
están directamente representados en el componente histórico-evaluativo ϕk
(D,A) que pondera la calidad y continuidad del desempeño docente a
lo largo del tiempo, enfatizando los resultados más recientes para
reflejar el estado actual del docente. Por otro lado, el conocimiento temático y la formación académica quedan reflejados en la similitud de competencias Sim(D,A) que compara el perfil del docente con los requerimientos
específicos de cada asignatura, incorporando valores que consideran la formación formal.
Esta congruencia sugiere que el sistema no solo replica los criterios
valorados por los gestores académicos, sino que además les ofrece
una formalización cuantitativa y objetiva que puede potenciar
la consistencia en la toma de decisiones. Cabe destacar, que algunos factores relevantes
para la institución, como el mérito por concurso, no están totalmente contemplados en la versión
actual del modelo debido a la complejidad y variabilidad institucional
de estos procesos.

Resultado 3

Alta valoración cualitativa. Durante la evaluación cualitativa del sistema,
los directores de carrera manifestaron un consenso absoluto en varios aspectos clave: la precisión y pertinencia
de las recomendaciones generadas por el sistema, la calidad y suficiencia de los perfiles docentes
elaborados, la idoneidad de las alternativas propuestas para la
asignación, y la concordancia percibida entre los perfiles docentes
presentados y el desempeño real observado en el entorno
académico. Sin embargo, el análisis estadístico mediante
el coeficiente de concordancia W de Kendall, aplicado para medir el grado
de acuerdo entre los tres evaluadores, arrojó un valor general moderado
(W = 0.3333 para el modelo recomendador y general), una concordancia perfecta
únicamente en la dimensión del perfil docente (W = 1.0) y el
valor-p asociado (p = 0.392) indica que no se cuenta con evidencia
estadística suficiente para afirmar que existe un acuerdo significativo
entre los directores en la mayoría de las dimensiones evaluadas.

Esta limitación se atribuye
principalmente a la baja variabilidad en las respuestas, que se concentraron en niveles altos de valoración, y al tamaño reducido de la muestra, compuesto únicamente por tres evaluadores. Esta situación no invalida la validez práctica ni la relevancia de las evaluaciones, sino que
subraya la necesidad de ampliar la muestra en futuras fases de
evaluación para obtener
conclusiones más generalizables y robustas desde el punto de vista

estadístico. Además, la concentración de respuestas en las puntuaciones más altas puede
indicar un sesgo positivo, reflejo del interés y compromiso de los evaluadores con el proyecto, así como una
percepción favorable inicial hacia la herramienta. En conjunto, estos
resultados, aunque limitados, aportan evidencia preliminar valiosa sobre la
aceptación y potencial impacto del sistema recomendador, sirviendo como base para mejoras iterativas y una validación ampliada en contextos institucionales más amplios.

Resultado 4

El sistema replica
eficazmente decisiones humanas
y ofrece alternativas pertinentes. La comparación entre asignaciones humanas y del sistema mostró alta coincidencia en Computación,
lo que podría atribuirse a una mayor
longevidad en el puesto, permitiendo un conocimiento más profundo de los docentes
y las asignaturas que imparten, facilitando una mejor
correspondencia con las recomendaciones del sistema (Tabla
1). Esta carrera
alcanzó un F1-score=0.811, con un
50 % de coincidencia total, mientras que Telecomunicaciones y Eléctrica
tuvieron resultados moderados (F1-score=0.498 y 0.558, respectivamente). En general, las coincidencias parciales predominaron, sugiriendo
oportunidades de mejora, especialmente en la precisión del orden
recomendado. Las coincidencias parciales predominantes en Telecomunicaciones y
Eléctrica no deben interpretarse como fallos, sino como evidencia de que
el sistema tiene la capacidad de descubrir asignaciones funcionales, coherentes
con los criterios institucionales y valoradas positivamente, incluso en contextos donde los directores no cuentan con una visión completa del cuerpo docente
disponible. En este sentido, el sistema se posiciona no solo como un replicador de decisiones humanas, sino
como una herramienta estratégica capaz de sugerir alternativas
fundamentadas y pertinentes. No obstante, la decisión final siempre
recae en los directores de carrera, lo que asegura que cualquier posible error
sea filtrado antes de tener un impacto en la planificación académica. Es importante mencionar que las recomendaciones se derivan de datos
institucionales, por lo cual, aunque puedan diferir
de las elecciones humanas, resultan igualmente
valiosas como alertas o insumos para revisar con mayor detalle los perfiles
docentes propuestos.

Tabla 1

Distribución
porcentual de la concordancia cualitativa entre asignaciones humanas
y

recomendadas, según cuatro
posibles estados

CARRERA

COINCIDENCIA TOTAL

PARCIAL

OTRO ORDEN

NO COINCIDE

Telecomunicaciones

7.14 %

50 %

32.14 %

10.71 %

Computación

50 %

25 %

22.73 %

2.27 %

Eléctrica

22.2 %

50 %

9.26 %

18.52 %

Resultado 5

El sistema es útil, pero se
recomienda ampliar la información de los perfiles docentes. Con base en el análisis cualitativo de la retroalimentación de los directores, se resaltó la necesidad
de enriquecer dichos perfiles con datos adicionales sobre disponibilidad y carga laboral, aspectos
que podrían mejorar la precisión y funcionalidad de las
asignaciones. En general, los usuarios valoraron positivamente el sistema,
destacando su utilidad institucional y el potencial para optimizar procesos.

En resumen, los hallazgos indican que el
sistema recomendador docente es altamente aceptado por los directores de carrera que participaron en la evaluación. La percepción general destaca su utilidad, la calidad de
las recomendaciones generadas y la claridad de los perfiles

docentes presentados, lo que refuerza su valor como
herramienta de apoyo a la toma de decisiones
académicas. Esta aceptación se ve respaldada tanto por las métricas objetivas como por la retroalimentación cualitativa obtenida
durante las pruebas piloto. Además, el sistema demostró capacidad
para identificar alternativas viables incluso en escenarios donde los criterios
tradicionales no ofrecían suficientes opciones, lo que sugiere un
potencial real para ampliar y mejorar los procesos de asignación
docente.

Conclusiones

En este
trabajo, se desarrolló una solución tecnológica orientada
a optimizar la asignación docente. Esta se sustenta en cinco pilares:
el análisis automatizado de comentarios estudiantiles, la medición de afinidad
entre competencias y asignaturas, el análisis del rendimiento histórico del docente, la
evaluación de competencias pedagógicas y la aplicación de
pesos dinámicos que ajustan la relevancia de cada criterio según
el nivel académico. Los principales aportes de este trabajo
son: (1) una herramienta de procesamiento del lenguaje natural
para interpretar
retroalimentación estudiantil; (2) un modelo de competencias que refleja
con precisión las capacidades técnicas del personal docente; (3)
un sistema de recomendación alineado con los criterios institucionales;
y (4) un prototipo validado positivamente por parte de los directores de carrera,
quienes destacaron su utilidad y coherencia. La relevancia de estos aportes radica en que no se presentan de
manera aislada, sino que convergen en una integración
metodológica, la combinación de técnicas de procesamiento
de lenguaje natural basadas en transformers, tecnología emergente en el análisis automático de texto en español, con modelos
de optimización matemática aplicados al ámbito educativo. Esta propuesta articula información
cuantitativa (evaluaciones institucionales), cualitativa (comentarios
estudiantiles analizados automáticamente) y competencial
(Pentágono de Competencias), generando perfiles docentes enriquecidos
que permiten decisiones fundamentadas.
Esta contribución constituye un avance tanto en la investigación sobre sistemas de recomendación académica como en la aplicación de inteligencia artificial para fortalecer
la planificación universitaria.

Finalmente, este proyecto cumplió
con los objetivos planteados y mostró que la integración de inteligencia artificial, datos institucionales y conocimiento contextual puede ser una vía prometedora para fortalecer procesos estratégicos en educación superior. En particular, el uso de modelos
basados en transformers para
el análisis de comentarios estudiantiles, junto con la implementación de un modelo
matemático con pesos dinámicos, representa un aporte
metodológico que complementa los mecanismos tradicionales de
evaluación docente. Sin embargo, al momento de validar esta propuesta,
el reducido tamaño de la muestra impidió obtener resultados estadísticamente concluyentes sobre la
concordancia general entre evaluadores (coeficiente W de Kendall con valor bajo y sin significancia estadística debido a la homogeneidad
en las respuestas). A pesar de esta limitación, los hallazgos iniciales proporcionan sólidas señales
sobre la viabilidad del sistema para una implementación
más amplia a nivel institucional.

Las limitaciones identificadas en este trabajo
se relacionan principalmente con el acceso restringido a información detallada y con la dificultad de estandarizar las competencias específicas
asociadas a cada asignatura. Si bien se contó con registros académicos y de especialización de los
docentes, su revisión y estandarización se realizó manualmente, lo que representó una dificultad
metodológica. A ello se suma la
ausencia de información precisa sobre su experiencia profesional fuera
del ámbito universitario, lo que restringió la posibilidad de
construir perfiles más completos y redujo la representación integral de sus competencias. De manera complementaria, la definición
de competencias puede volverse compleja cuando no se cuenta con un
conocimiento directo del área de especialización, lo que evidencia
la necesidad de mantener un contacto estrecho

con expertos que dominen tanto la disciplina como los
objetivos de cada asignatura. A esto se suma que la validación se realizó únicamente con una muestra
reducida de directores de carrera en la
Facultad de Ingeniería, lo que, junto con la influencia de factores
contextuales como afinidades personales o estilos de gestión, limita
la generalización estadística de los resultados. En consecuencia, los hallazgos no deben interpretarse como conclusiones definitivas, sino como una evidencia
preliminar sobre el potencial del sistema para evolucionar hacia una herramienta recomendadora institucional, capaz de apoyar la asignación docente de manera más transparente,
fundamentada y alineada con los criterios académicos de la
universidad.

Como líneas de trabajo futuro, se
plantea ampliar significativamente la validación del sistema
con una muestra mayor y más diversa de evaluadores para robustecer estadísticamente los resultados obtenidos. Además, se propone
recolectar información directamente de los docentes sobre sus áreas específicas de experiencia y formación, enriqueciendo así la precisión y utilidad
práctica de los perfiles generados. De forma complementaria, se
considera relevante explorar mecanismos para capturar factores contextuales que
actualmente no están sistematizados, tales como las preferencias
individuales de los docentes respecto a determinadas asignaturas o modalidades de enseñanza, así como los estilos
de gestión aplicados
por los directores de carrera. Asimismo, se considera relevante integrar
la variable de disponibilidad y carga horaria docente, aspecto que en la
Universidad de Cuenca presenta particularidades debido a la ausencia de
horarios fijos y a la combinación de actividades de docencia,
investigación y gestión
administrativa, que se desarrollan con base en su disponibilidad horaria. Su
incorporación requerirá el diseño de mecanismos
específicos para formalizar esta información de manera
estructurada, lo que permitiría enriquecer la precisión del
sistema de recomendación. No obstante, en el caso específico de
la Universidad de Cuenca, es importante destacar que la asignación de horarios constituye un proceso distinto
y complementario al de la asignación de docentes a las asignaturas, aunque ambos se relacionan de manera estrecha
en la planificación académica.
Finalmente, considerando los resultados favorables obtenidos con el modelo
basado en transformers, se
recomienda desarrollar un modelo propio adaptado específicamente al
contexto institucional, que facilitará una mayor personalización y permitirá abordar
otras tareas complementarias como la detección temprana de alertas
o situaciones que afecten el ambiente
académico.

Reconocimientos y Declaraciones

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

Este trabajo forma parte de una tesis de grado de la carrera de Ingeniería en Computación. Los autores desean expresar su agradecimiento a la Dirección de
Innovación Educativa, al Departamento de Ciencias de la
Computación y a la Facultad de Ingeniería de la Universidad de
Cuenca, cuyo apoyo y acompañamiento resultaron fundamentales para la
elaboración de este trabajo.

En cuanto a los criterios de
autoría, todos los autores han tenido una participación
equitativa en el desarrollo de la investigación, de acuerdo con la
taxonomía CRediT.

En relación con el uso de
herramientas de inteligencia artificial, los autores declaran que en la
elaboración del presente artículo se empleó la herramienta
ChatGPT versión 4o. Su uso se limitó a la revisión de ortografía y redacción en todas las secciones del manuscrito, con excepción de las referencias y del resumen,
que fueron elaborados íntegramente por los autores.

Respecto a la financiación, el estudio ha sido autofinanciado por los autores,
sin participación de fondos externos.

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Anexos

Códigos fuente

Los códigos fuente desarrollados para este proyecto
se encuentran disponibles públicamente en los
siguientes repositorios de GitHub:

•
https://github.com/cuervo616/RoBERTuito-EduCommentss

•
https://github.com/Gh0stJJ/api_recomendador

•
https://github.com/Gh0stJJ/Recomendador_docente