Implementación de un asistente virtual para la evaluación docente en la Universidad de Manizales basado en Microsoft Azure y procesamiento de PDF

Abstract

Durante el proceso evaluación docente realizado por la dirección del programa Ingeniería en Sistemas y Telecomunicaciones mediante las encuestas realizadas a los estudiantes, se presentaban diferentes problemáticas en cuanto a los datos almacenados en PDF sin un orden claro, mezclando información de diferentes docentes y sin estructura clara todo en un mismo lugar. Esto complicaba el análisis individual de cada profesor. Para solucionar este problema, se utilizó la IA GPT-4o-mini de Microsoft Azure, de tal manera que las conclusiones generales de cada docente se realizaran de manera automática. El objetivo planteado fue implementar GPT-4o-mini un modelo de lenguaje multimodal desarrollado por OpenAI, capaz de extraer y comprender las respuestas a preguntas de opción múltiple y abiertas, sobre aspectos como su receptividad, flexibilidad, cumplimiento académico, los libros que utilizan, cómo gestionan el tiempo con los estudiantes y la retroalimentación que ofrecen. Se utilizaron las tecnologías de Microsoft Azure, como Cognitive Services, Form Recognizer y Machine Learning; para interpretar los PDFs y proporcionar respuestas automáticas basadas en su contenido. El asistente fue entrenado para entender el documento y dar una respuesta de cada profesor sin necesidad de hacer preguntas una por una, de modo que, al seleccionar una opción general, crea una extracción con cada una de las respuestas detalladas, donde es capaz de leer números y palabras, lo que permitió identificar las fortalezas y áreas de mejora de cada profesor. Esto facilitó una mejor organización de los datos y aceleró el proceso de análisis académico, haciéndolo más eficiente y automático.