Evaluación docente basada en evidencia: integración de psicometría, NLP y aprendizaje automático

Resumen

Este artículo presenta un sistema inteligente y explicable para evaluar el desempeño docente a partir de encuestas estudiantiles con ítems Likert y preguntas abiertas. La solución integra un pipeline reproducible de ingesta, limpieza, integración, modelado y despliegue; psicometría para estimar confiabilidad, estructura latente e invarianza entre periodos; NLP para analizar sentimiento, extraer tópicos y aspectos; y modelos supervisados con verificación de calibración y equidad por subgrupos. Los resultados evidencian una estructura estable de cinco dimensiones y un índice global comparable entre periodos, mientras que el texto abierto aporta señales complementarias sobre claridad, puntualidad y oportunidad de la retroalimentación. Las explicaciones globales y locales permiten traducir los hallazgos en recomendaciones accionables por docente y en tableros con alertas. Se discuten implicaciones para la formación docente y el diseño curricular, así como limitaciones por sesgo de respuesta y estacionalidad, y se proponen líneas futuras con ítems adaptativos, análisis longitudinal y retroalimentación automática