Trayectorias en riesgo en educación superior en línea: soporte tecnopedagógico con IA generativa

Autores/as

Biografía del autor/a

  • Mariángeles Castro-Sánchez, Universidad Austral

    Doctora en Comunicación Social (Universidad Austral, Facultad de Comunicación). Magister y especialista en Dirección de Instituciones Educativas (Universidad Austral, Escuela de Educación). Especialista en Educación y Nuevas Tecnologías (FLACSO Costa Rica). Profesora asociada y miembro del Consejo de Dirección del Instituto de Ciencias para la Familia de la Universidad Austral. Integrante del Steering Committee de la Artificial Intelligence Global Education Network (AIGEN). Líder del proyecto Estrategia de Educación a Distancia de la Universidad Austral.
    ORCID: https://orcid.org/0000-0001-6874-6683
    Correo electrónico: Mcastrosanchez@austral.edu.ar

  • Romina Silvetti, Universidad Austral

    Magíster en Tecnología Educativa (Universidad Abierta Interamericana). Licenciada en Orientación Familiar (Universidad Austral). Licenciada en Administración (Universidad de San Andrés). Profesora adjunta, asesora tecnopedagógica y profesora encargada de cohorte del Instituto de Ciencias para la Familia de la Universidad Austral.
    ORCID: https:// orcid.org/0009-0000-5762-7267
    Correo electrónico: Rsilvetti-ext@austral.edu.ar

  • Sonia Calamante, Universidad Austral

    Magister en Tecnología Educativa (Universidad Abierta Interamericana). Diplomada superior en Ciencias Sociales y Gestión Educativa (FLACSO). Licenciada en Ciencias para la Familia (Universidad Austral). Profesora de enseñanza primaria. Profesora adjunta, asesora tecnopedagógica y profesora encargada de cohorte del Instituto de Ciencias para la Familia de la Universidad Austral.
    ORCID:  https://orcid.org/0009-0001-2183-7980 
    Correo electrónico: Scalamante-ext@austral.edu.ar

  • Daniela Bertuni, Universidad Austral

    Especialista en Educación y Nuevas Tecnologías (FLACSO Costa Rica). Diploma Superior en Ciencias Sociales (FLACSO Argentina). Licenciada en Orientación Familiar (Universidad Austral). Asesora tecnopedagógica y profesora encargada de cohorte del Instituto de Ciencias para la Familia de la Universidad Austral.
    ORCID: https://orcid.org/0009-0000-5772-6943
    Correo electrónico: Dbertuni-ext@austral.edu.ar

DOI:

https://doi.org/10.18800/educacion.202602.M004

Palabras clave:

Inteligencia artificial generativa, Deserción estudiantil, Asesoramiento académico, Educación superior en línea

Resumen

En el ámbito de la educación superior en línea, las discontinuidades de desempeño y socialización estudiantiles funcionan como señales tempranas de rezago o deserción. Este artículo presenta un piloto institucional que integró IA generativa (TECgpt/Skill Studio) como soporte tecnopedagógico de un dispositivo de valoración de estado académico (VEA), usado para detectar trayectorias en riesgo en una carrera a distancia. Se diseñó un ecosistema de cinco asistentes configurables para producir informes a nivel estudiante, cohorte y carrera, evaluado mediante metodología de dominancia cualitativa con el equipo de gestión académica, en cuatro cohortes (N=198 estudiantes activos). Los resultados muestran que la herramienta sistematizó el proceso y mejoró la trazabilidad, aunque hubo
variabilidad de outputs y recomendaciones poco diferenciadas. Se concluye que aporta valor cuando estandariza y escala el acompañamiento, sin sustituir la mediación humana.

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Referencias

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Publicado

2026-10-21

Número

Vol. 35 Núm. 69 (2026)

Sección

Monográfico

Licencia

Derechos de autor 2026 Educación

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Cómo citar

Castro-Sánchez, M., Silvetti, R., Calamante, S., & Bertuni, D. (2026). Trayectorias en riesgo en educación superior en línea: soporte tecnopedagógico con IA generativa. Educación, 35(69), 54-76. https://doi.org/10.18800/educacion.202602.M004