DESARROLLO DE UNA SOLUCIÓN DIGITAL BASADA EN APPSHEET E INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA APOYAR EL SEGUIMIENTO ACADÉMICO ESTUDIANTIL DE LOS CURSOS DE INGLÉS NIVEL A1, A2 Y A3 EN LA UNIVERSIDAD AMAZÓNICA DE PANDO

Abstract

La Universidad Amazónica de Pando enfrenta deficiencias críticas en el seguimiento académico estudiantil de los cursos de inglés A1-A3, caracterizadas por gestión manual fragmentada, alta incidencia de errores (12%), tiempos de procesamiento excesivos (12.5 horas semanales) y retroalimentación tardía que afecta la calidad educativa de 30 estudiantes. La presente investigación desarrolló e implementó una solución digital basada en AppSheet e inteligencia artificial para transformar los procesos de seguimiento académico mediante automatización, integración de datos y asistencia virtual. El estudio adoptó un paradigma pragmático con diseño metodológico mixto, alcance cuasi-experimental y enfoque tecnológico aplicado. La población comprendió 7 docentes, 2 administrativos y 30 estudiantes del Centro de Proyectos Especiales y Formación Permanente durante la gestión 2025. Los instrumentos de recolección incluyeron encuestas estructuradas (n=9), entrevistas semiestructuradas con expertos (n=3), matriz de juicio técnico y observación estructurada pre-post implementación. El sistema implementó seis módulos funcionales integrados con tres servicios de inteligencia artificial: extracción automática de datos desde documentos PDF, generación de informes académicos estructurados conforme a normas APA 7, y asistencia administrativa mediante procesamiento de lenguaje natural. Los resultados demostraron mejoras significativas: reducción del 86.7% en tiempos de procesamiento, disminución del 81.8% en consumo de recursos materiales con ahorros de Bs. 235 mensuales, incremento de 1.6 puntos en satisfacción de usuarios alcanzando 4.2/5.0, y reducción del 84.7% en incidencias administrativas. La evaluación técnica mediante juicio de expertos alcanzó 4.21/5.0 ubicando el sistema en categoría "Bueno-Excelente". La investigación valida empíricamente la viabilidad de plataformas low-code y servicios de inteligencia artificial como alternativas accesibles para la transformación digital en universidades públicas regionales bolivianas con recursos limitados, generando conocimiento replicable para instituciones similares en la región amazónica latinoamericana.