CHATBOT EDUCATIVO CON ARQUITECTURA HÍBRIDA RAG Y APOYO SOCIOEMOCIONAL PARA LA TUTORÍA UNIVERSITARIA
La deserción en carreras STEM constituye un problema persistente en la educación superior, particularmente en instituciones técnicas donde la presión académica, las brechas de género y las barreras socioeconómicas limitan el acompañamiento efectivo de los estudiantes. El presente estudio tuvo como objetivo diseñar una arquitectura híbrida para chatbots educativos que integre recuperación aumentada de generación (RAG) con un módulo de apoyo emocional orientado a la tutoría. Se empleó un diseño mixto secuencial explicativa en la División de Informática del TESE durante el periodo 2025-2, con encuestas diagnósticas aplicadas a 231 estudiantes y 30 docentes. Los hallazgos de percepción revelaron que el 43,3% de los estudiantes manifestó haber considerado abandonar sus estudios, el 41,6% expresó demanda de apoyo emocional y el 74,5% declaró desconocer o conocer parcialmente los procedimientos de tutoría. Asimismo, el 46,8% reportó desconexión con el sistema de tutoría y el 41,1% señaló estar trabajando, con horarios inflexibles como barrera principal. Del lado docente, el 71,4% reportó carecer de capacitación en acompañamiento socioemocional y el 42,9% indicó recursos insuficientes. A partir de estos datos declarados, se propuso una arquitectura de nueve componentes que articula interacción multimodal, gestión de consultas, motor RAG, generación de respuestas, detección emocional, apoyo socioemocional ligero, seguridad y ética, analítica, y mejora continua. Se concluye que esta arquitectura puede operar como una red de seguridad digital 24/7 que complementa la labor docente sin sustituir la intervención humana.
CHATBOT EDUCATIVO CON ARQUITECTURA HÍBRIDA RAG Y APOYO SOCIOEMOCIONAL PARA LA TUTORÍA UNIVERSITARIA
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DOI: 10.37572/EdArt_30092626017
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Palavras-chave: chatbots educativos; recuperación aumentada de generación; apoyo socioemocional; tutoría universitaria; arquitectura de software; deserción estudiantil.
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Keywords: educational chatbots; retrieval-augmented generation; socioemotional support; university tutoring; software architecture; student attrition.
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Abstract:
Attrition in STEM programs remains a persistent challenge in higher education, particularly at technical institutions where academic pressure, gender gaps, and socioeconomic barriers constrain effective student support. This study aimed to design a hybrid architecture for educational chatbots that integrates Retrieval-Augmented Generation (RAG) with an emotional support module tailored for academic tutoring. A mixed-methods sequential explanatory design was employed at the TESE Computer Science Division during the 2025-2 semester, using diagnostic surveys administered to 231 students and 30 faculty members. Perception-based findings revealed that 43.3% of students reported having considered dropping out, 41.6% expressed a demand for emotional support, and 74.5% stated they were unaware of or only partially familiar with tutoring procedures. Furthermore, 46.8% reported disconnection from the tutoring system, while 41.1% indicated they were working, with inflexible schedules cited as the primary barrier. Among faculty, 71.4% reported lacking training in socioemotional support and 42.9% indicated insufficient resources. Drawing on these self-reported data, a nine-component architecture was proposed, encompassing multimodal interaction, query management, a RAG engine, response generation, emotion detection, light socioemotional support, security and ethics, analytics, and continuous improvement. It is concluded that this architecture can function as a 24/7 digital safety net that complements faculty work without replacing human intervention.
- Leonardo Miguel Moreno Villalba
- Francisco Jacob Ávila Camacho
- Hilda Maria Torres Rodríguez
- Juan Manuel Stein Carrillo
- Adolfo Meléndez Ramírez