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Buena práctica Importada

Un Chatbot de IA Construido con Botsify Responde Preguntas de Admisión con 91% de Precisión — Universidad Princess Nourah Bint Abdulrahman

Arabia Saudita · Riyadh · Ver el perfil de Arabia Saudita · Ver el perfil de Riyadh

Evidencia: Observacional / pre-post Top 95% 20/100 · Pregunte a Evidence Copilot sobre esta práctica

Investigadoras de la Universidad Princess Nourah Bint Abdulrahman construyeron un chatbot basado en Botsify para responder en todo momento a las preguntas de admisión de futuros estudiantes, alcanzando un 91% de precisión en una prueba de matriz de confusión y una puntuación de usabilidad de 76,6 entre 22 estudiantes evaluadores.

91%
Precisión de las respuestas del chatbot (matriz de confusión)
76.6
Puntuación en el Cuestionario de Usabilidad del Chatbot (CUQ) (2023)
22 of 42 users completed the CUQ
Encuestados / usuarios iniciales

Detalles

Madurez
Piloto
Promotor
Princess Nourah Bint Abdulrahman University
Período
2023
Palabras clave
higher education admissions, AI chatbot, student services

Contexto

Las consultas de posibles estudiantes sobre admisiones, tasas y programas en las universidades saudíes han dependido tradicionalmente de la atención telefónica y presencial, disponible solo en horario de oficina, lo que generaba cuellos de botella a medida que aumentaba el volumen de visitantes.

Objetivos

Investigadores de la Facultad de Ciencias de la Computación y de la Información de la Universidad Princess Nourah Bint Abdulrahman se propusieron construir un chatbot inteligente sobre la plataforma Botsify, capaz de responder automáticamente, las 24 horas del día, a las preguntas frecuentes sobre admisiones de los futuros estudiantes.

Actividades

De los 42 estudiantes de posgrado que accedieron al chatbot, 22 completaron el Cuestionario de Usabilidad del Chatbot (CUQ), y los investigadores realizaron un análisis de matriz de confusión de las respuestas del chatbot para evaluar su precisión.

Resultados

El chatbot alcanzó un 91% de precisión en el análisis de matriz de confusión, y los 22 encuestados del CUQ obtuvieron una puntuación media de usabilidad de 76,6, lo que indica un nivel razonable de satisfacción de los usuarios.

Conclusiones

El estudio, publicado en el International Journal of Information and Education Technology en septiembre de 2023, se basa en una pequeña cohorte piloto de 42 usuarios iniciales y 22 encuestados, por lo que los resultados deben interpretarse como una prueba de concepto en fase inicial y no como evidencia de impacto a gran escala.

Implementación
Coste indicativo
Bajo (< 50 000 €)
Tiempo hasta resultados
Corto (< 1 año)
Personal y competencias
Researchers/developers at the College of Computer and Information Sciences building and configuring the Botsify-based chatbot, Student testers completing the Chatbot Usability Questionnaire

Condiciones para el éxito

  • A structured FAQ knowledge base covering admissions, fees and programme questions for the chatbot to draw on
  • Usability testing with real prospective/postgraduate students (CUQ) alongside technical accuracy testing (Confusion Matrix)

Modos de fallo comunes

  • The small pilot cohort (42 users, 22 survey respondents) limits confidence that results generalise at scale
  • No comparison against existing phone/in-person admissions counselling was reported

Habitualmente financiado por

National / regional programmes Own resources / municipal budget

Vías de financiación indicativas para prácticas de este tipo: compruebe siempre las convocatorias vigentes y las reglas de elegibilidad de cada programa.

¿Usted implementa esta práctica? Reivindíquela — los implementadores verificados obtienen un contacto público en la página y pueden proponer correcciones.

Fuentes de datos

De dónde se obtuvo la información de esta práctica, y cuándo.

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