Propuesta de un sistema inteligente de evaluación automática de código para optimizar el proceso de retroalimentación académica en la Facultad de Ingeniería de la Unidad Central del Valle
Autores
- Andrés David Mestizo Valencia Máster en Business Data Science y Visual Analytics Instituto Europeo de Posgrado
- Luis Alejandro Bustos Castillo Máster en Business Data Science y Visual Analytics Instituto Europeo de Posgrado
Director/a · Tutor/a
- Deidy Gutiérrez Niño CUA correspondencia ORCID
Resumen
El presente trabajo propone el diseño de un sistema inteligente de evaluación automática de código orientado a optimizar el proceso de evaluación académica en la Facultad de Ingeniería de la Unidad Central del Valle del Cauca (UCEVA). El estudio se desarrolla bajo la metodología de investigación–acción, la cual permite abordar el problema identifi cado mediante un proceso iterativo de diagnóstico, planifi cación, intervención y evaluación en un contexto organizacional real. En la fase de diagnóstico se identifi có que el proceso de evaluación manual de actividades de programación presenta limitaciones en términos de efi ciencia, consistencia y escalabilidad, generando altos tiempos de respuesta, sobrecarga operativa en los docentes y retrasos en la retroalimentación al estudiante. Estas condiciones afectan directamente la calidad del proceso formativo y la capacidad institucional de atender el crecimiento en la población estudiantil. Como solución, se plantea el diseño de un sistema automatizado integrado a la plataforma Moodle, capaz de ejecutar código en entornos controlados, aplicar pruebas automatizadas, analizar la calidad del código y generar retroalimentación oportuna. La propuesta incorpora componentes de analítica de datos y modelos de retroalimentación inteligente, con el fi n de mejorar la experiencia de aprendizaje y apoyar la toma de decisiones académicas. El proyecto defi ne un plan estructurado de actividades, recursos y alcance, orientado a la implementación progresiva de la solución. Se concluye que la automatización del proceso de evaluación no solo mejora la efi ciencia operativa, sino que también fortalece la calidad educativa mediante la entrega de retroalimentación oportuna, consistente y escalable.
Palabras clave
Metadatos
- Código institucional
- PROD-2026-6039
- Idioma
- Español
- Grupo(s)
- Sinergia digit@l (COL0151911)
- Línea de investigación
- Analítica de Datos e Inteligencia Artificial en Sistemas de Software
- Programa
- Mercadeo Digital
- Área OCDE
- Ciencias Sociales
- URI Minerva
- https://sgi.redsummaeducation.education/minerva/item/6740