Analítica predictiva y aprendizaje personalizado en estudiantes de Sistemas, Guayaquil, 2025

Resumen

El objetivo del estudio fue determinar la relación entre la analítica predictiva y el aprendizaje personalizado en estudiantes de la carrera de Ingeniería de Sistemas de una universidad pública de Guayaquil, considerando como alcance el análisis de la asociación entre ambas variables y sus dimensiones. La investigación se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, de tipo básico y alcance correlacional–asociativo, con diseño no experimental y corte transversal. Se aplicó una encuesta estructurada mediante un cuestionario tipo Likert de veintisiete ítems a una muestra probabilística de ciento cincuenta y dos estudiantes. El instrumento presentó adecuados niveles de confiabilidad y los datos fueron analizados mediante estadística inferencial utilizando el coeficiente de correlación de Pearson. Los resultados evidenciaron relaciones positivas y estadísticamente significativas entre las dimensiones de la analítica predictiva y el aprendizaje personalizado. La utilidad del análisis de grandes volúmenes de datos mostró una correlación positiva baja, mientras que la satisfacción con herramientas digitales y la retroalimentación inmediata presentaron correlaciones positivas moderadas. Asimismo, se identificó una correlación positiva moderada entre la analítica predictiva en conjunto y el aprendizaje personalizado. Se concluye que un mayor nivel de implementación de estrategias de analítica predictiva se asocia con mayores niveles de aprendizaje personalizado en el contexto universitario analizado, lo que resalta su relevancia como apoyo para la toma de decisiones pedagógicas orientadas a atender las necesidades individuales de los estudiantes.