Modelo integrado de calidad de servicios usando BI, Servperf, Análisis Factorial y Análisis de Sentimientos, para determinar la satisfacción estudiantil universitaria

Abstract

La calidad de los servicios universitarios representa un componente esencial para la satisfacción y el desempeño estudiantil, en este contexto, la presente Tesis desarrolló un modelo integrado para medir la satisfacción de estudiantes universitarios de pregrado (N=404) en función de la calidad del servicio, combinando Business Intelligence (BI), Servperf, análisis factorial y análisis de sentimientos. Mediante una metodología aplicada, no experimental y transversal, se utilizaron softwares como SPSS y Python para el análisis estadístico. Los resultados clave confirmaron una fuerte correlación (0.762) y una asociación altamente significativa (Chi-cuadrado, p=0.000) que vincula la excelencia del servicio con el grado de satisfacción universitaria, hay varias pruebas estadísticas inferenciales a partir de las dimensiones, las cuales se pueden apreciar en el capítulo 4. Al explicar la satisfacción estudiantil en función a la calidad de servicio, el estudio demostró la superioridad de los modelos de Machine Learning. Específicamente, una red neuronal (R²=0.6459) explicó mejor la variabilidad que los métodos tradicionales. El aporte novedoso de la tesis entre otros es el desarrollo de un modelo reducido mediante análisis factorial (Apartado 4.2). Este modelo demostró ser robusto por los indicadores del análisis factorial confirmatorio y generó dimensiones e ítems inéditos, altamente representativos y útiles para determinar la satisfacción del estudiante universitario. A partir del modelo generado, Se tiene como contribución práctica, el desarrollo de un artefacto tecnológico en Power BI que integra y visualiza los datos. Esta investigación y el artefacto fue validada por juicio de expertos y pruebas estadísticas, demostrando su utilidad para la gestión. Se determinó que la satisfacción está influenciada por la calidad de la atención, y que el modelo integrado propuesto, materializado en la plataforma de BI, logra determinar eficazmente la incidencia que tiene la prestación del servicio en la valoración de la satisfacción del estudiante universitario.