Impacto de módulo de Inteligencia artificial en Moodle sobre retención y engagement en médicos de familia
Palabras clave:
Inteligencia Artificial; Educación Médica Continua; Retención; Compromiso Académico; MoodleResumen
Introducción: La educación virtual enfrenta altas tasas de abandono en la formación médica continua, debido a factores como la carga laboral y la limitada interacción docente-estudiante.
Objetivo: Evaluar el impacto de un módulo de inteligencia artificial en la plataforma Moodle sobre la retención y engagement de médicos de familia en el curso extracurricular Gestión de la Información.
Métodos: Se realizó un estudio cuasi-experimental con 30 médicos distribuidos en Grupo Control (GC, edición 2024, n=15) y Grupo Experimental (GE, edición 2025, n=15). Al GE se le implementó en Moodle un módulo de IA con tres componentes: un predictor de riesgo (algoritmo Random Forest), un sistema de alertas automatizadas y un chatbot para intervenciones. La retención se midió como culminación exitosa del curso y el engagement mediante un índice compuesto de métricas de actividad. Se utilizó regresión logística para la retención y un ANCOVA no paramétrico (prueba de Quade) para el engagement, controlando los valores basales.
Resultados: La retención fue mayor en el GE (86,7 %) frente al GC (60,0 %) (OR=6,00; p=0,016). El engagement también mostró diferencias significativas a favor del GE (p=0,022), con un tamaño del efecto grande (η²=0,18), según los criterios de Cohen. El sistema generó 42 alertas y 67 intervenciones automatizadas, con una tasa de respuesta del 78,3 %.
Conclusiones: La integración del módulo de inteligencia artificial demostró ser una estrategia efectiva para incrementar la retención y el compromiso académico, lo que valida el uso de un modelo híbrido escalable para entornos de educación médica continua.
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