Chatbot web basado en procesamiento de lenguaje natural para gestionar el estrés en estudiantes universitarios

Abstract

El estrés es un estado mental caracterizado por preocupación o tensión que se manifiesta en situaciones difíciles, incluidas las del contexto universitario; esta respuesta natural varía en intensidad según el manejo que se le dé. En este contexto, la investigación tuvo como objetivo medir la influencia de un chatbot web basado en procesamiento de lenguaje natural en la gestión del estrés en estudiantes universitarios. Se llevó a cabo una investigación aplicada con un enfoque cuantitativo, nivel descriptivo-explicativo y diseño cuasiexperimental. La población estuvo compuesta por 529 docentes y 6,241 estudiantes, con una muestra de 200 docentes y 237 estudiantes. Además, se seleccionaron 32 estudiantes para formar los grupos de control y experimental. La técnica empleada fue la encuesta y el instrumento utilizado fue un cuestionario validado por juicio de expertos. Con el apoyo del software SPSS v.26, se realizó un análisis estadístico descriptivo e inferencial. Entre los resultados destacados, se encontró que el 65% de los docentes de la UNSM desconocen los síntomas del estrés en los estudiantes, el 35% no aplica métodos para identificar los factores estresantes y el 51% desconoce estrategias para afrontarlos. Por otro lado, el 59% de los estudiantes de la UNSM ha utilizado alguna vez un chatbot; de estos, el 41% lo usó con fines educativos o de aprendizaje, mientras que el 78% nunca ha utilizado un chatbot para la atención de la salud mental. Los hallazgos también describen el desarrollo del chatbot web utilizando el lenguaje de programación Python y una base de datos en MySQL, con conexiones establecidas entre el modelo GPT-3.5-Turbo. En el proceso de implementación del chatbot web, al comparar el grupo de control con el grupo experimental, se observó una reducción del estrés en el 19% de los estudiantes universitarios. Sin embargo, la prueba de hipótesis U de Mann-Whitney mostró un valor de significancia asintótica (bilateral) de 0,073. Dado que este valor es mayor a 0,05, se rechazó la hipótesis nula (H0), concluyendo que no hay suficiente evidencia estadística para afirmar que el uso del chatbot web tiene una influencia significativa en la gestión del estrés entre los estudiantes universitarios.

Stress is a mental state characterized by worry or tension that manifests itself in difficult situations, including those in the university context; this natural response varies in intensity depending on how it is handled. In this context, the research aimed to measure the influence of a web chatbot based on natural language processing on stress management in university students. An applied research with a quantitative approach, descriptive-explanatory level and quasi-experimental design was carried out. The population consisted of 529 teachers and 6,241 students, with a sample of 200 teachers and 237 students. In addition, 32 students were selected to form the control and experimental groups. The technique employed was the survey and the instrument used was a questionnaire validated by expert judgment. A descriptive and inferential statistical analysis was performed with the support of SPSS v.26 software. Among the outstanding results, it was found that 65% of UNSM teachers are unaware of the symptoms of stress in students, 35% do not apply methods to identify stressors and 51% do not know strategies to cope with them. On the other hand, 59% of UNSM students have ever used a chatbot; of these, 41% used it for educational or learning purposes, while 78% have never used a chatbot for mental health care. The findings also describe the development of the web chatbot using the Python programming language and a MySQL database, with connections established between the GPT-3.5-Turbo model. In the process of implementing the web chatbot, when comparing the control group with the experimental group, a reduction in stress was observed in 19% of the university students. However, the Mann-Whitney U hypothesis test showed an asymptotic significance value (bilateral) of 0.073. Since this value is greater than 0.05, the null hypothesis (H0) was rejected, concluding that there is not enough statistical evidence to affirm that the use of the web chatbot has a significant influence on stress management among university students.