Publicación: Chatbot inteligente para la planificación de horarios académicos en la universidad Ean con n8n
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Resumen en español
La planificación del horario académico representa una tarea que demanda considerable tiempo y atención por parte de los estudiantes universitarios, dado que implica evaluar múltiples variables como asignaturas, grupos, horarios y disponibilidad. En la Universidad EAN, este proceso puede resultar especialmente laborioso, situación que motivó al desarrollo de una solución tecnológica orientada a simplificarlo. El proyecto propone el diseño de MeliPlanner, un Chatbot integrado a n8n, capaz de generar propuestas de horario académico preliminares a partir de una base de datos estructurada y los criterios definidos por el estudiante. El objetivo consistió en diseñar esta solución según criterios predefinidos por el usuario, la metodología empleada fue un enfoque mixto descriptivo y aplicado, con diseño no experimental y transversal, utilizando una muestra de 137 estudiantes, el instrumento consistió en una encuesta de 19 ítems en cinco dimensiones, la cual se validó mediante el coeficiente alfa de Cronbach (α = 0,87). Los resultados presentan mejoras significativas, principalmente el tiempo promedio de planificación se redujo de 85.3 a 14.4 minutos (83.2 %), la dificultad percibida disminuyó de 4.28 a 1.95 sobre 5 (54.4 %), y la claridad de la información aumentó de 1.72 a 4.55 sobre 5 (164.5 %). La utilidad del Chatbot obtuvo una calificación de 4.55 sobre 5, y el 93.4 % de los participantes demostró que el proceso es significativamente más ágil que el método tradicional, los resultados demuestran que el problema principal no es la disponibilidad de información, sino la dificultad de procesarla, la automatización conversacional mediante n8n resultó técnicamente factible y con buena aceptación, validando ambas hipótesis planteadas en el estudio. Se reconoce que la generalización debe realizarse con precaución, debido al carácter no probabilístico de la muestra y al auto reporte como método de medición temporal. Se concluye que MeliPlanner es una alternativa funcional para fortalecer la planificación académica preliminar, cuya efectividad futura dependerá de su integración con datos institucionales en tiempo real y de validaciones con muestras más amplias.
Resumen en inglés
Planning a class schedule is a task that requires considerable time and attention from college students, as it involves evaluating multiple variables such as courses, sections, schedules, and availability. At EAN University, this process can be particularly laborious, a situation that motivated the development of a technological solution aimed at simplifying it. The project proposes the design of MeliPlanner, a chatbot integrated with n8n, capable of generating preliminary academic schedule proposals based on a structured database and criteria defined by the student. The objective was to design this solution according to user-defined criteria; the methodology employed was a mixed descriptive and applied approach, with a non- experimental and cross-sectional design, using a sample of 137 students. The instrument consisted of a 19-item survey across five dimensions, validated using Cronbach’s alpha coefficient (α = 0.87). The results show significant improvements: specifically, the average planning time was reduced from 85.3 to 14.4 minutes (83.2%), the perceived difficulty decreased from 4.28 to 1.95 out of 5 (54.4%), and the clarity of the information increased from 1.72 to 4.55 out of 5 (164.5%). The chatbot’s usefulness received a rating of 4.55 out of 5, and 93.4% of participants indicated that the process is significantly more efficient than the traditional method. The results demonstrate that the main problem is not the availability of information, but the difficulty in processing it. Conversational automation using n8n proved technically feasible and well-received, validating both hypotheses proposed in the study. It is acknowledged that generalizations should be made with caution, due to the non-probabilistic nature of the sample and the use of self-reporting as a temporary measurement method. It is concluded that MeliPlanner is a functional alternative for strengthening preliminary academic planning, whose future effectiveness will depend on its integration with real-time institutional data and on validations with larger samples.