Revista Fidélitas ׀ Vol.6 (2) ׀ Julio-Diciembre 2025 2
Abstract
This study aims to enhance the student experience at the Faculty of Computer Science, Universidad Fidélitas, by aligning educational
strategies with best practices and trends centered around client-oriented design principles. Building on previous research, student
experience (SX) is viewed because of continuous interaction with institutional services. Recognizing students as service consumers,
this research identies the specic needs, frustrations, and preferences of students to create a more personalized educational
environment. Key dimensions—academic, emotional, and professional development—were selected for analysis through surveys
assessing satisfaction levels in teaching quality, curriculum, and emotional well-being. Data from 157 students were analyzed using
descriptive and inferential statistics, as well as clustering methods, to develop student archetypes based on shared characteristics.
Findings suggest that students enrolled in virtual modalities report higher satisfaction than those in hybrid or in-person settings.
Keywords: Student experience (SX), learning analytics, educational satisfaction, personalized education, higher education
improvement.
Resumen
VEste estudio tiene como objetivo mejorar la experiencia del estudiante en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad
Fidélitas, alineando las estrategias educativas con las mejores prácticas centradas en el diseño orientado al cliente. Basándose en
investigaciones previas, se concibe la experiencia del estudiante (SX) como el resultado de una interacción continua con los servicios
institucionales. A través de encuestas aplicadas a 157 estudiantes, se evaluaron niveles de satisfacción en dimensiones clave como
calidad de enseñanza, currículo y bienestar emocional. Los datos fueron analizados mediante estadísticas descriptivas, inferenciales
y técnicas de agrupamiento, generando arquetipos estudiantiles. Los resultados indican que los estudiantes en modalidad virtual
reportan una mayor satisfacción que quienes cursan en modalidad híbrida o presencial. La discusión resalta la necesidad de diseñar
propuestas de mejora diferenciadas según la modalidad educativa. Se concluye que el análisis sistemático de la experiencia estudiantil
permite identicar acciones concretas para aumentar la satisfacción, fortalecer la retención y orientar la innovación educativa en
entornos universitarios.
Palabras clave: Experiencia del estudiante, analítica, satisfacción educativa, educación personalizada, mejora en educación superior
Propuesta de mejora y enriquecimiento de la
experiencia del estudiante en la Facultad de Ciencias
de la Computación de la Universidad Fidélitas
Carlos Camacho-Valverde
clcamacho@udelitas.ac.cr, Universidad Fidélitas
San Pedro, Santa Marta, Costa Rica
Christy Agüero-Valverde
christy@udelitas.ac.cr, Universidad Fidélitas
San Pedro, Santa Marta, Costa Rica
Revista Fidélitas, Vol. 6 (2). Julio-Diciembre 2025, pp. 2-14
http://revistas.udelitas.ac.cr/index.php/revista_delitas
Recibido: 29 octubre 2024. Aprobado: 2 junio 2025
ISSN: 2215-6070
10.46450/revistadelitas.v6i2.126
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Introducción
El presente artículo desarrolla un proceso de investigación para mejorar y potencializar la experiencia del estudiante en la
Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Fidélitas. Este mejoramiento de la experiencia se alinea a las mejores
prácticas y tendencias que se ha usado en otros contextos, en los que se coloca en el centro a los clientes para el diseño de los
productos y experiencias alineado a sus necesidad, preferencias y contextos que lo rodean.
Previamente, se ha denido (Matus et al., 2021) la experiencia del estudiante (SX en adelante) como parte de la constante
interacción de los estudiantes con los productos, servicios y sistemas brindados por las instituciones educativas. Evidentemente,
los estudiantes se convierten en consumidores de los servicios al igual que los clientes se convierten en el mismo rol con otros
servicios y productos que se generan en la industria.
El conocimiento de las necesidades, frustraciones y preferencias de los estudiantes, potencia el desarrollo de espacios
completamente personalizados y que garantizan una experiencia plena y agradable, prácticamente personalizada. Estos aspectos
están categorizados en factores como la enseñanza y aprendizaje, participación y compromiso y bienestar de los estudiantes.
Es decir, es necesario primeramente identicar todas las necesidades mediante una encuesta con preguntas que permitan evaluar
la experiencia referente a esas dimensiones por parte de los estudiantes. Posteriormente, una fase de análisis que permita
identicar las principales brechas y puntos de mejora del grupo a evaluar.
El segundo antecedente que refuerza la importancia de esta investigación hace referencia al Noveno Estado de la Educación
que señala diversos aspectos que se pueden ser abordados desde la mejora en la experiencia de los estudiantes. Este informe ha
indicado falencias graves en la Educación Superior tanto pública como privada que deben ser abordadas de forma urgente.
Además de los informes institucionales nacionales, diversos estudios recientes han analizado la experiencia del estudiante
en programas de tecnología e ingeniería, donde la permanencia estudiantil se ve fuertemente inuida por factores como el
acompañamiento docente, la carga académica y la infraestructura tecnológica. Fernández et al. (2022) encontraron que en
facultades de informática y telecomunicaciones la percepción de apoyo institucional y la claridad de la retroalimentación tienen
una relación directa con el compromiso del estudiante. Esto resulta clave no solo recopilar datos de satisfacción sino también
interpretar cómo se maniestan los niveles de conexión emocional, cognitiva y profesional con su entorno educativo.
Desde el enfoque de sistemas de información, la experiencia del estudiante se aborda con una perspectiva similar a la experiencia
del cliente (CX), integrando datos de uso de plataformas, comportamiento en entornos virtuales y percepción de los servicios
ofrecidos. Méndez y Londoño (2021) destacan la utilidad de herramientas de analítica de aprendizaje (learning analytics) para
identicar perles de estudiantes y predecir abandono académico en carreras STEM. Sus hallazgos respaldan la aplicación de
técnicas de clustering y segmentación para modelar patrones de insatisfacción y proponer intervenciones diferenciadas según la
modalidad de estudio. Esta visión encaja con el enfoque propuesto en el presente estudio en el que se consideran datos no solo
sociodemográcos, sino también afectivos y académicos.
En términos operativos, la denición de las dimensiones de satisfacción en este estudio retoma los marcos propuestos por Matus
et al. (2021), ampliados con componentes adaptados al contexto local. Se delimitaron tres grandes dimensiones: académica
(calidad de enseñanza, currículo, evaluación y oportunidades de aprendizaje), emocional (bienestar, motivación, compromiso) y
profesional (desarrollo de habilidades transversales). Estas dimensiones se alinean con las propuestas de la literatura reciente, lo
cual refuerza la validez del instrumento aplicado. En consecuencia, la presente investigación no solo busca generar datos, sino
ofrecer insumos procesables para rediseñar la experiencia universitaria desde una perspectiva centrada en el estudiante y basada
en evidencia.
¿Cómo mejorar el entorno educativo basado en la experiencia de usuario?
Metodología
La metodología se basa en establecer actividades clave que permita conocer las necesidades de los estudiantes basado en las
dimensiones previamente denidas. Para esto se espera denir la encuesta, aplicar el instrumento a la muestra seleccionada,
analizar los datos y nalmente identicar las brechas por mejorar, así como los puntos fuertes.
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a. Diseño Del Instrumento
Se elaboró un cuestionario estructurado compuesto por 10 ítems relacionados con las dimensiones académica, emocional y
profesional del estudiante (ver apéndice). Las preguntas se formularon en escala Likert de 5 puntos (1 = muy insatisfecho;
5 = muy satisfecho). El cuestionario fue validado por tres expertos académicos para garantizar claridad y pertinencia de los
ítems.
b. Selección y Muestreo
La población objetivo correspondió a estudiantes activos de la Facultad de Ciencias de la Computación. Se aplicó un
muestreo aleatorio estraticado por modalidad de estudio (virtual, híbrida, presencial) y nivel de avance en la carrera
(menos del 50%, en la mitad, más del 50%, más del 85%). La muestra nal fue de 157 estudiantes. No se excluyó ningún
rango etario.
c. Aplicación de La Encuesta.
El instrumento fue administrado en formato digital mediante Google Forms, en el periodo de julio-agosto de 2023. Se envió un
enlace único por correo institucional con una carta de consentimiento informado. La participación fue anónima y voluntaria.
d. Procesamiento de Datos
Los datos fueron exportados a formato .CSV y posteriormente procesados en Microsoft Excel y RStudio (versión 4.3.1). Se
utilizó el paquete tidyverse para limpieza y transformación de datos, ggplot2 para visualización y cluster para análisis de
agrupamientos.
e. Parámetros y Análisis
Se calcularon medidas descriptivas (media, mediana, desviación estándar) para la agrupación de estudiantes según patrones
comunes de experiencia, se usó k-means clustering con el método de Hartigan-Wong. El número óptimo de clústeres se
determinó mediante el criterio del codo de Jambú.
f. Desarrollo
Todas las organizaciones deben poner en el centro al cliente para ofrecer productos y servicios de calidad y orientados a sus
necesidades. Para ello, deben conocer con mayor profundidad la forma en la que operan, sus motivaciones, inspiraciones,
principales preocupaciones y otra serie de factores que giran alrededor de cada cliente.
Esta estrategia de poner al cliente en el centro se relaciona con el concepto también de experiencia del cliente. Esta denición
se reere especícamente a la interacción de cada cliente con los distintos canales y medios de la empresa que desembocan en
una reacción positiva o negativa (Castillo-Jiménez & Gallardo-Echenique, 2020).
Estas reacciones tanto positivas o negativas pueden impactar signicativamente la reputación de las organizaciones y además de
manera económica en la adquisición de sus servicios y productos, así como la delidad de sus consumidores que anteponen las
buenas experiencias a la generación de estos aspectos.
La gestión de la experiencia del cliente involucra estrategias puntuales como el conocimiento de los momentos memorables de
los clientes, diseño de experiencias de inicio a n en todos los puntos de contacto y adaptación a las expectativas y necesidades
que estos tengan mediante la realimentación que estos puedan brindar (Castillo-Jiménez & Gallardo-Echenique, 2020).
Al tomar en cuenta este concepto, podemos decir que los estudiantes se convierten en los clientes de las universidades. Estas
generan experiencias dentro del proceso educativo que puede ser positivo o negativo. Adicionalmente, sus percepciones y
necesidades varían constantemente y pueden reenfocarse a sus objetivos profesionales.
Los distintos estudios realizados (Matus et al., 2021) demuestran que el concepto de Experiencia del Estudiante o SX se ha
desarrollado en varias investigaciones que al n de cuentas desembocan en un mismo propósito: garantizar la satisfacción del
alumnado en torno a la respuesta a sus necesidades y expectativas especícas.
Estos factores que interactúan con el estudiante han sido previamente denidos y clasicados. Para segregarlos, se ha medido el
impacto y la necesidad que tienen los estudiantes y de esta manera se han formado las distintas dimensiones de estudio.
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Figura 1.
Dimensiones involucradas en la experiencia del estudiante (SX)
Fuente: Recopilado por el autor.
En la Figura 1, se muestren las principales dimensiones de la experiencia del estudiante (Matus et al., 2021). Estas se segregan
en tres principales dimensiones: la social, personal y educativa. Cada una de las dimensiones indicadas involucra aspectos más
especícos que inuyen directamente en esa área y que en conjunto conforman la percepción positiva o negativa.
En el caso de la dimensión personal, esta involucra factores como el desarrollo que tiene el estudiante, es decir, su crecimiento.
Además del bienestar emocional de este, el clima del ambiente en el que se desenvuelve y todos sus pensamientos, la conformación
de su identidad y el perl que quiere formar para él.
Adicionalmente, la dimensión social involucra aspectos relacionados a la comunidad y a la institución. Acá se relaciona la
conexión y las sinergias que se generan entre el estudiante y los actores previamente señalados. De manera que, la calidad de
esa interacción también inuye dentro de la experiencia.
En el caso de la dimensión educativa, relaciona aspectos como el compromiso con el proceso de aprendizaje, la calidad de la
educación, los recursos de aprendizaje y los servicios de soporte que brindan una serie de productos o servicios transversales en
el proceso educativo.
Para poder relacionar todos los aspectos anteriormente mencionados, se puede hacer uso de técnicas que permitan evaluar los
datos obtenidos en las instituciones educativas sea mediante los datos ya recolectados o bien de encuestas que se realizan, ambas
son válidas.
El concepto de learning analytics precisamente hace referencia (Ganesan & Lawrance, 2017) a este conjunto de técnicas
sosticadas que permiten mejorar el proceso de aprendizaje y educación por medio de herramientas como la analítica web,
académica, inteligencia de negocios, minería de datos educativos, entre otros.
Algunos casos de uso en los que se ha implementado exitosamente esta técnica son en la identicación de estudiante en
riesgo de reprobar, identicación de brechas de mejora de estos, oportunidades, entre otro tipo de proyectos que desarrollan
signicativamente el proceso educativo.
Las técnicas que se pueden utilizar son numerosas. Una de ellas es precisamente la de minería de datos que se reere (Microsoft
Learn, 2023) a aquellos conjuntos de datos que permiten la denición y creación de modelos especícos con un objetivo
particular.
A pesar de que los modelos son bastante robustos, tienen un grado de complejidad en torno a los parámetros y calibración de
estos. Es decir, no es tan sencillo de aplicar ya que hay que seleccionar los niveles adecuados para generar un modelo conable
y no uno que esté sobre ajustado.
Estos algoritmos precisamente se pueden clasicar por la funcionalidad que permitan. Entre ellos se encuentran aquellos
llamados de “clasicación” que permiten predecir una o más variables discretas de acuerdo con el conjunto de datos. Otros son
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de regresión que permiten predecir variables continúas utilizando como variables independientes el resto de los conjuntos de
datos. Además, de los algoritmos de segmentación que permiten dividir en grupos similares los datos.
Todos estos tipos de algoritmos permiten obtener resultados especícos y debe escogerse el ideal de acuerdo con el objetivo
de negocio planteado y también lo que los datos permitan establecer. Esto dado que es complejo dependiendo de la calidad, la
función y los tipos de datos que se tengan en el estudio.
Resultados
La encuesta indicada fue aplicada a 157 estudiantes tanto de cursos virtuales, presenciales e híbridos. El objetivo fue conocer
el nivel de satisfacción de las dimensiones escogidas. Para ello, las variables recopiladas y su denición se encuentran a
continuación:
Tabla 1.
Denición de las variables recolectadas
Variable Tipo Denición
Edad Numérica Esta variable contiene la edad de la persona encuestada
Grado Categórica Esta variable detalla el nivel de avance de la carrera del estudiante:
menosdel 50%, 50%, másdel 50% o bien más del 85%.
Modalidad Categórica Indica si el estudiante lleva sus cursos de forma completamente virtual,
híbrida o completamente presencial.
Calidad Numérica Nivel de satisfacción en cuanto a la calidad de enseñanza del programa
académico
Evaluación Numérica Nivel de satisfacción en cuanto a la efectividad de la evaluación y la
retroalimentaciónproporcionada por los profesores
Currículo Numérica Nivel de satisfacción en cuanto al contenido del curso
Oportunidad_Des Numérica Nivel de satisfacción en cuanto a oportunidades de investigación,
proyectos, etc.
Bienestar_Emocional Numérica Nivel de satisfacción en cuanto al bienestar emocional y salud mental
Motivación Numérica Nivel de satisfacción en cuanto a la motivación y compromiso
SCX Numérica Nivel de satisfacción en cuanto al grado de experiencia en general
Desarrollo_Habilidades Numérica Nivel de satisfacción en cuanto al desarrollo de habilidades
Fuente: (Matus et al., 2021).
Tal como se puede observar en la Tabla 1, las variables categóricas recabaron información relacionada con los aspectos
relacionados a los encuestados. El resto de las variables hace referencia al nivel de satisfacción de cada uno de ellos con
respecto.
Para ello es importante mostrar las estadísticas básicas de las principales variables medidas. Esto se detalla en la Tabla 2:
Tabla 2.
Estadísticas básicas de las principales variables cuantitativas
Variable Mdn Mínimo M Máximo DE
Edad 21 17 23.33 77 7.18
Calidad 4 1 4.28 5 0.80
Evaluación 4 1 4.23 5 0.89
Currículo 4 1 4.28 5 0.83
Oportunidades 4 2 4.15 5 0.92
Bienestar 4 1 4.05 5 1.06
Motivación 5 1 4.36 5 0.90
SCx 4 1 4.24 5 0.89
Desarrollo Habilidades 4 1 4.22 5 0.91
Fuente: Elaboración propia.
De la misma manera se detallan las principales estadísticas de las variables cualitativas obtenidas en la Tabla 3:
Tabla 3.
Estadísticas básicas de la variable grado
Variable Cantidad
En la mitad 15
Más del 50% 4
Más del 85% 1
Menos del 50% 137
Fuente: Elaboración propia.
La primera de las variables cualitativas analizadas fue el grado en el que se encuentran los estudiantes. Especícamente qué
porcentaje de avance de la carrera llevan.
Tabla 4.
Estadísticas básicas de la variable modalidad
Variable Cantidad
Híbrido 34
Presencial 30
Virtual 93
Fuente: Elaboración propia.
En este caso, se muestra por modalidad cuántos estudiantes hay en cada una de ellas según la Tabla 4. Donde tal cual se puede
observar la gran mayoría han matriculado virtual.
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Figura 2.
Histograma de edades.
En la Figura 2, se muestra un histograma de las edades. Tal cual se observa este se encuentra sesgado a la derecha. La razón
podría ser por la gran cantidad de estudiantes menores a 30 años y muy pocos mayores de esa edad.
Figura 3.
Histograma de respuestas a la experiencia del estudiante
En la Figura 3, se muestra un histograma sesgado a la izquierda, en donde la gran mayoría de estudiantes se inclinó por una
experiencia del estudiante positiva en general y una disminución entre los que opinan tener una mala experiencia del estudiante
dentro de la universidad.
Figura 4.
Matriz de correlaciones
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En la Figura 4, se establece una prueba para comprobar el nivel de correlación entre las distintas variables. Muchas de ellas no
tienen ninguna correlación entre sí, pero algunas más orientadas a la percepción de la experiencia con sus distintas dimensiones
si se encuentran relacionadas.
Tal cual se detalló dentro del propósito de este estudio fue establecer grupos con los datos que permitieran identicar patrones y
similitudes entre ellos. Para esto, se aplica un k-medias con el algoritmo de Hartigan-Wong, obteniendo los siguientes resultados:
Figura 5.
Resultado de la inercia del modelo
En la Figura 5, se detalla la inercia o bien explicado de manera sencilla la distancia que existe entre los individuos agrupados.
En este caso entre más alta sea la inercia inter-clase mejor porque evidencia mayor separación de los grupos y entre más baja la
inercia intra clase mucho mejor para que los individuos se encuentren más unidos.
Figura 6.
Número de clústeres mediante Jambú
En la Figura 6, se muestra la cantidad de clústeres ideales a crear utilizando el método del codo de jambú (Godoy, 2021) permite
encontrar el valor óptimo que en el gráco vendría siendo cuando precisamente se forma un quiebre o codo. En este caso el valor
sería dos.
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Figura 7.
Dimensiones
En la Figura 7, se muestra la agrupación tanto de los individuos y como de las variables. En este caso se puede observar una
separación entre los individuos dada su percepción entre el nivel de satisfacción de todas las variables.
Figura 8.
Gráco de radar con las características de clústeres
En la Figura 8, hay una clara división entre el clúster 1 cuyos individuos pertenecen a una modalidad presencial o híbrida. Estos
individuos tienen menor satisfacción en variables como la calidad, evaluación, currículo, oportunidades de desarrollo, bienestar
emocional, motivación, desarrollo de habilidades y experiencia del estudiante.
Por otro lado, se visualiza el otro grupo cuya modalidad es virtual y las variables mencionadas anteriormente tienen valores
mucho más altos respecto al primer grupo.
Figura 9.
Distribución por la variable edad
En la Figura 9, el gráco anterior muestra la distribución por edades en los clústeres creados. El clúster 1 está conformado
por personas con edades desde los 17 hasta los 37 años, con tres personas con edades de 43, 47 y 77 años. El clúster 2 está
conformado con edades entre los 17 y los 39 años.
Figura 10.
Distribución por la variable grado
En la gura 10, el gráco anterior muestra la distribución por nivel de avance en la carrera en los clústeres creados. El clúster
1 está conformado con la gran mayoría de personas que llevan menos del 50%, una pequeña parte más del 85%, otros más del
50% y en la mitad otra parte. El segundo clúster está en la misma distribución excepto que no tiene estudiantes con un grado de
avance con más del 85%.
Discusión
Los resultados obtenidos conducen a proporcionar la ruta de solución a la pregunta de investigación: ¿Cómo se pueden identicar,
diseñar e implementar mejoras especícas para enriquecer la experiencia del estudiante en la Facultad de Ciencias de la Computación
de la Universidad Fidélitas, y cuál es el impacto de estas mejoras en términos de satisfacción estudiantil, rendimiento académico y
retención estudiantil?
La identicación de mejoras se realiza aplicando herramientas de toma de recopilación de información a los actores principales, en
este caso la herramienta utilizada es la encuesta, siendo la misma la que relaciona las variables determinadas de la investigación
mediante preguntas cerradas.
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El diseño de mejoras debe tomar en cuenta la retroalimentación de los estudiantes sobre su experiencia académica y su entorno
educativo, la retroalimentación de los estudiantes es fundamental para identicar las variantes de mejora en la calidad de la educación
y por ende enriquecer la experiencia del estudiante a partir de crear un esfuerzo dirigido al perfeccionamiento de las condiciones
evaluadas con bajo puntaje en los resultados de la encuesta, lo que se toma como debilidades institucionales.
Para la implementación de mejoras se recomienda analizar el entorno y las posibilidades de readecuación y adaptaciones de soluciones
como proyectos individuales de mejoramiento continuo, adaptado a la modalidad, ya que el análisis de los resultados propicia la
distinción de satisfacción según las modalidades matriculadas.
Según la información obtenida de los actores principales que son los 157 estudiantes actualmente matriculados en la Facultad de
Ciencias de la Computación de la Universidad Fidélitas, se señalan a continuación algunos hallazgos:
La edad promedio de los estudiantes encuestados es de 23 años. Tomando en cuenta ese promedio, podemos deducir que los estudiantes
de entre esas edades se encuentra enfocados en el desarrollo de habilidades y búsqueda de participación en programas educativos que les
otorguen facilidades para su estudio y les permita la posible incorporación laboral y profesional, por lo tanto, es importante que las propuestas
de mejora trabajen en función de la satisfacción de estas necesidades de los actores de la edad promedio.
A partir de la variante del grado la totalidad de los estudiantes encuestados la mayoría de estos se encuentran a la mitad o menos
de 50% del avance de la carrera, lo que es relativo a la deducción de la edad promedio. Lo anterior reeja que la percepción de la
Experiencia de Estudiante está limitada a menos de mitad del tiempo de totalidad de cumplimiento que requieren las carreras a las
que pertenecen los estudiantes matriculados.
A manera de resultados generales sobre las variables Calidad, Evaluación, Currículo Oportunidades, Bienestar, Motivación, SCX,
Desarrollo de habilidades, se obtiene un promedio posicionado entre de 4.05 y 4.36, lo que resulta un promedio relativamente alto
de satisfacción en torno a cada una de las variables mencionadas, tomando en cuenta la Desviación Estándar. Lo que reeja que la
mayoría de los estudiantes se encuentran en un nivel de satisfacción aceptable y alto ante las variables mencionadas.
La variable de Motivación es la que presenta mayor valor de promedio siendo el de 4.36, lo que corresponde a las motivaciones que
presentan los estudiantes de la edad promedio con respecto a la meta de inclusión profesional y desarrollo de habilidades y además
relaciona las dimensiones social, personal y educativa del entorno del estudiante.
El análisis de comentarios de retroalimentación resultante es mayoritariamente positivo en torno a las variables estudiadas, ya que
responden de manera armativa en torno a la satisfacción del proceso educativo contemplado en las variables de estudio, sin embargo,
se destaca la queja constante sobre la Experiencia de Usuario al utilizar el Campus Virtual, elemento que no fue tomado en cuenta
como variable en la presente investigación.
Al analizar las respuestas de los estudiantes de las diferentes modalidades, hibrido, virtual y presencial, se detecta una inesperada
disparidad; los estudiantes de modalidad virtual se sienten más cómodos e identicados con la mayoría de los servicios provistos
por la universidad, ante la percepción de estudiantes que llevan la modalidad presencial. Lo anterior se establece como una posible
problemática o debilidad que ha logrado pasar desapercibida para los administradores y profesores y que requiere un estudio más
profundo para su clara identicación e implicación en un plan de mejoramiento continuo.
El impacto de la identicación, diseño y análisis de las mejoras es de alto valor para abordar y mejorar las estrategias de retención
actuales ya que las mismas deben adaptarse a las necesidades de la población estudiantil. Se recomienda un enfoque integral que
aborde tanto los aspectos académicos como las dimensiones social, personal y educativa del entorno del estudiante, fundamental para
mejorar la retención estudiantil.
Adicionalmente, como oportunidad de mejora en la aplicación de este estudio, podría ampliarse la muestra de estudiantes entre
aquellos que ya vayan mucho más avanzados en la carrera que cursan y con una cantidad mucho más signicativa. Inclusive, es una
oportunidad para aplicarlo en otras carreras de manera que permita identicar los principales puntos para mejorar una experiencia
óptima en los estudiantes.
Otro punto importante, es el aprovechamiento de los datos generados por la universidad. En este caso solamente se incluyen los
abordados en la encuesta realizado. No obstante, el aprovechamiento de otros datos con los que se cuentan como las evaluaciones,
calicaciones y otros insumos con los que cuenta el centro de estudios podría ampliar la variedad de resultados derivados de la
aplicación de Learning Analytics.
Finalmente, los resultados tienen un impacto positivo dirigido a la mejora de los procesos de evaluación institucional y los procesos
de Acreditación para la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad Fidélitas.
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Conclusiones
El presente estudio demuestra que la experiencia del estudiante en la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad
Fidélitas puede evaluarse y mejorarse sistemáticamente mediante un enfoque centrado en el usuario y soportado por datos. Los
resultados reejan que los estudiantes en modalidad virtual presentan mayores niveles de satisfacción en múltiples dimensiones para
lo cual se revela diferencias signicativas en la percepción de calidad entre modalidades que ameritan acciones diferenciadas.
Desde una perspectiva teórica, el estudio valida la aplicabilidad del enfoque de Student eXperience (SX) en contextos universitarios
de tecnología, integrando variables académicas, emocionales y profesionales en un marco coherente de análisis. Metodológicamente,
se evidencia que el uso de encuestas estructuradas, técnicas de clustering y análisis estadístico es adecuado para generar arquetipos
que permitan diseñar intervenciones personalizadas.
En términos prácticos, los hallazgos brindan insumos relevantes para la mejora institucional. Se recomienda fortalecer la experiencia
presencial e híbrida con estrategias inspiradas en los aciertos de la virtualidad, así como aprovechar los datos generados en plataformas
institucionales para una analítica más robusta. Además, el estudio contribuye a los procesos de evaluación y acreditación al ofrecer
un modelo replicable de diagnóstico institucional centrado en el estudiante.
Referencias
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proceso de compra. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologías de Información, (E34), 119-132.
Fernández, P., Álvarez, J., & Cornejo, L. (2022). Satisfacción estudiantil y percepción de calidad en programas de ingeniería: Un análisis
desde la experiencia del usuario. Revista Educación y Tecnología, 33(2), 45-60. https://doi.org/10.35622/j.rent.2022.02.003
Ganesan, K., & Lawrance, R. (2017). Educational Data Mining and Learning Analytics – Educational Assistance for Teaching and
Learning. International Journal of Computer & Organization Trends, 41(1), 21-25.
Godoy, E. (2021, 16 de febrero). Challenge de Clustering. Medium.
https://egodoyl.medium.com/challenge-de-clustering- 7f774f21d298
Matus, N., Rusu, C., & Cano, S. (2021). Student eXperience: A Systematic Literature Review. Applied Sciences, 11(20), 9543. https://
doi.org/10.3390/app11209543
Méndez, C., & Londoño, S. (2021). Análisis de datos para la mejora de la retención estudiantil en carreras STEM: Aplicaciones
de learning analytics. Revista Colombiana de Educación, 82(1), 120–143. https://epsir.net/index.php/epsir/article/
download/440/223/3912
Microsoft Learn. (2023, 31 de octubre). Algoritmos de minería de datos. Microsoft Learn: Power BI.
https://learn.microsoft.com/es-es/analysis-services/data-mining/data-mining-algorithms-analysis-services-data-
mining?view=asallproducts-allversions
Apéndice
Cuestionario Estructurado
1. ¿En qué grado de avance de la carrera se encuentra?
2. Indique la modalidad.
3. ¿Cómo calicaría la calidad de la enseñanza en su programa académico? (La efectividad de los métodos de enseñanza, la
claridad de las explicaciones y la disponibilidad del profesorado)
4. ¿Cómo calicaría la efectividad de la evaluación y la retroalimentación proporcionada por sus profesores? (La forma en que se
evalúa el rendimiento de los estudiantes y se les proporciona retroalimentación)
5. ¿Cómo calicaría la relevancia y adecuación del currículo y el contenido de sus cursos? (La relevancia, actualidad y adecuación
del contenido académico a los objetivos de aprendizaje)
6. ¿Cómo calicaría las oportunidades de investigación, pasantías u otros proyectos de aprendizaje en su universidad? (La
disponibilidad de actividades de investigación, pasantías, proyectos y oportunidades)
7. ¿Cómo calicaría su bienestar emocional y salud mental como estudiante? (El estado emocional y psicológico de los estudiantes,
incluyendo el manejo del estrés y la salud mental)
8. ¿En qué medida se siente motivado y comprometido con su aprendizaje? (La disposición de los estudiantes para aprender y su
interés en sus estudios)
9. ¿Cuán satisfecho se siente con su experiencia en la universidad en general? (El grado de satisfacción general con la experiencia
educativa)
10. ¿En qué medida cree que ha desarrollado habilidades transferibles durante su tiempo en la universidad? (El desarrollo de
habilidades transferibles, como el pensamiento crítico, la resolución de problemas)
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