Serie Científica de la Universidad de las Ciencias Informáticas (Jun 2025)
Procrastinación académica: un enfoque multimodal sobre el uso de redes sociales
Abstract
La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema predictivo capaz de detectar patrones de procrastinación académica en estudiantes universitarios digitales, analizando la relación entre el uso de redes sociales y la adicción a internet. Se aplicaron dos instrumentos validados: la Escala de Procrastinación Académica (APS-SV) y el Test de Adicción a Internet (IAT), en una muestra de 145 estudiantes del Instituto Superior Tecnológico Particular “Bolívar Madero Vargas”. A través de una metodología computacional basada en aprendizaje supervisado, se diseñó un sistema predictivo compuesto por un modelo de red neuronal multicapa (MLP), complementado con análisis estadísticos correlacionales y regresión logística. Los resultados revelaron que el modelo MLP alcanzó una precisión del 87.6% en la clasificación de los niveles de procrastinación, siendo superior a otros clasificadores. Se identificó una correlación significativa (ρ = 0.61, p < 0.001) entre el uso intensivo de redes sociales y la procrastinación académica, así como una asociación directa entre el nivel de adicción a internet y la propensión a procrastinar (OR = 2.002). La arquitectura computacional propuesta demostró ser funcional, escalable y aplicable a entornos universitarios virtuales, permitiendo la generación de reportes predictivos para el monitoreo educativo. Se concluye que la integración de modelos predictivos y análisis estadístico permite detectar eficazmente patrones de procrastinación, proponiendo un enfoque novedoso y tecnológico para la intervención educativa preventiva.
