DETECCIÓN Y CARACTERIZACIÓN DE VACÍOS COGNITIVOS EN MATEMÁTICA UNIVERSITARIA MEDIANTE UN INSTRUMENTO

DETECTION AND CHARACTERIZATION OF COGNITIVE GAPS IN UNIVERSITY MATHEMATICS USING AN ERROR ANALYSIS INSTRUMENT: A STUDY AT UNELLEZ

Resumen

El avance de la Inteligencia Artificial (IA) y la Minería de Datos Educativos (EDM) ofrece oportunidades inéditas para abordar los vacíos cognitivos persistentes en la matemática universitaria. Esta investigación doctoral en desarrollo propone un Modelo de Agente Tutor Inteligente (ATI) basado en EDM, destinado a intervenciones personalizadas en la UNELLEZ, específicamente en el VPDS-Programa de Ciencias Básicas y Aplicadas. Su objetivo es describir la construcción, validación y caracterización inicial de estos vacíos mediante un instrumento de análisis de errores. Metodológicamente, se adoptó un enfoque cuantitativo no experimental- descriptivo. El instrumento, una lista de verificación de errores, se diseñó a partir de un análisis inductivo de evaluaciones de matemática y se validó en mesas de trabajo con docentes, garantizando validez de contenido y consistencia inter-evaluador. Los resultados incluyen una taxonomía de errores con seis categorías estandarizadas; la caracterización preliminar reveló alta prevalencia de errores algebraicos y en manipulación simbólica (déficits estructurales heredados), junto con la criticidad de fallos en comprensión conceptual (dificultades en abstracción). Así, el instrumento proporciona una observación rigurosa y cuantificable del error, esencial para el modelado empírico y adaptativo del estudiante en el ATI.