Machine Learning como Herramienta Pedagógica para Optimizar la Com-prensión Lectora en Estudiantes de Primaria
DOI:
https://doi.org/10.17268/scien.inge.2026.02.03Palabras clave:
AutoML, comprensión lectora, XAI, DataOps, rendimiento académicoResumen
Este estudio analizó el impacto del Machine Learning en la comprensión lectora de estudiantes de sexto grado de primaria de una institución pública en Monsefú, durante 2024. Se implementaron tres modelos predictivos desarrollados con AutoML, XAI y DataOps, orientados a identificar patrones y brindar apoyo pedagógico personalizado en los niveles literal, inferencial y crítico. El diseño fue explicativo, con enfoque cuantitativo y diseño cuasi experimental. Se aplicaron pretest y postest a dos grupos paralelos (experimental y control, n=40 cada uno), con instrumentos validados. En el grupo experimental, se observaron mejoras del 24,9% en la comprensión lectora (62,4% a 87,3%), mientras que, en sus dimensiones, del 20,5% en nivel literal (de 63,8% a 84,3%), del 24% en el nivel inferencial (de 62,1% a 86,1%) y del 30,3% en el nivel crítico (de 61,4% a 91,7%). Las pruebas de Wilcoxon y U de Man Whitney evidenciaron significancia estadística en los tres niveles evaluados (p < 0,05). El modelo predictivo 03 (test) enfocado en la recomendación personalizada de recursos pedagógicos según perfil de aprendizaje alcanzó precisión del 100%, exhaustividad del 100% y exactitud del 100%, determinando un R2 de 0,998, cual sustenta que el modelo explica correctamente a la comprensión lectora en todos sus niveles. Se concluye que el uso del Machine Learning mejora la comprensión lectora en estudiantes de primaria y contribuye a la toma de decisiones pedagógicas fundamentadas en datos.
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