Desarrollo de Chatbot Inteligente con panel administrativo para gestionar consultas en Fusagasugá en el área de Ingeniería de Sistemas UDEC

Abstract

Esta monografia describe cómo se creo un chatbot inteligente con su propio panel de gestión, pensado para disminuir las dudas académicas y administrativas de los estudiantes de Ingeniería de Sistemas en la UCundinamarca, sede Fusagasugá. La idea parte de un enfoque mixto: primero, usa un árbol de diálogo para las consultas más comunes o estandarizadas; dando siempre la posibilidad de hablar y hacerle preguntas al chatbot, este recurre a un modelo de lenguaje de openAI. El software se estructuro de manera que garantizara su funcionamiento, se dividió el sistema en tres partes: el front está en react con typescript; el back va en flask y Python; y la base de datos se guarda en dspaceql. Desde el panel, cualquier integrante del equipo aunque no sepa programar puede crear o modificar usuarios, cambiar rutas del árbol de diálogo y subir nuevos textos para entrenar la IA, asegurando plena autonomía. En la fase de pruebas, se corrieron pruebas unitarias y se midió la precisión con métricas como BLEU, además del feedback directo de los estudiantes. Los resultados mostraron un alto porcentaje de aciertos y buena aceptación por parte de los usuarios. Los resultados y el rendimiento del chatbot muestra que agiliza el acceso a datos clave, puede bajar la carga de trabajo del personal y ofrece atención permanente, con respuestas rápidas y coherentes. Queda claro que el proyecto es viable, puede crecer sin problemas y aporta un uso práctico de la tecnología conversacional en la educación superior.

This monograph describes how an intelligent chatbot was created with its own management panel, designed to reduce the academic and administrative doubts of students of Systems Engineering at UCundinamarca, Fusagasugá. The idea is based on a mixed approach: first, it uses a dialogue tree for the most common or standardized queries; always giving the possibility to speak and ask questions to the chatbot, it uses an openAI language model. The software was structured in a way that guaranteed its operation, the system was divided into three parts: the front end is in react with typescript; the back end is in flash and Python; and the database is stored in dspaceql. From the panel, any member of the team, even if they do not know how to program, can create or modify users, change paths in the dialog tree and upload new texts to train the AI, ensuring full autonomy. In the testing phase, unit tests were run and accuracy was measured with metrics such as BLEU, in addition to direct feedback from students. The results showed a high hit rate and good user acceptance. The results and performance of the chatbot show that it streamlines access to key data, can lower the workload of staff, and provides round-the-clock attention, with quick and consistent responses. It is clear that the project is viable, can grow seamlessly and provides a practical use of conversational technology in higher education.