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Análisis Comparativo del Burnout Universitario según el Área de Estudio mediante Estadística Inferencial e IA Generativa - RIIIT
Análisis Comparativo del Burnout Universitario según el Área de Estudio mediante Estadística Inferencial e IA Generativa
El síndrome de burnout universitario impacta el rendimiento académico y la salud mental de los estudiantes. Este estudio examina su relación con el área de estudio mediante la aplicación del Maslach Burnout Inventory – General Survey for Students (MBI-GSS) y técnicas avanzadas de análisis estadístico. Para la recolección, procesamiento y análisis de los datos, se desarrolló la plataforma ANALYTIQ SURVEYS, diseñada específicamente para este estudio, la cual automatiza la captura de encuestas, realiza limpieza y preprocesamiento de datos, genera estadística descriptiva e inferencial e interpreta los resultados mediante inteligencia artificial generativa. Se aplicaron pruebas estadísticas como ANOVA para identificar diferencias significativas entre disciplinas. Los hallazgos muestran que los estudiantes de Medicina presentan los niveles más altos de agotamiento emocional, pero mantienen un nivel de eficacia más saludable en comparación con los alumnos de Ingeniería y Administración, quienes presentan una mayor afectación en esta dimensión. La integración de IA en el análisis permitió detectar patrones clave y generar recomendaciones personalizadas, facilitando estrategias de prevención y atención en instituciones educativas.
Palabras clave: Burnout universitario, Inteligencia artificial generativa, Análisis estadístico, Inventario de Burnout de Maslach – Encuesta General para Estudiantes (MBI-GSS), Educación superior.
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