Chatbot en ambitos académicos

Chatbot en ambitos académicos

Resumen — El presente artículo describe el desarrollo e implementación de un asistente virtual (programa conversacional) para la Sede Santa Tecla del proyecto Universidad en línea de la Universidad de El Salvador, utilizando los servicios de inteligencia artificial de Google para el reconocimiento del lenguaje natural, se busca proveer a los estudiantes canales de comunicación automatizados que faciliten el acceso a información académica, incorporando la asistencia a la cuenta oficial de la sede en la red social facebook. 

Palabras clave; inteligencia artificial, chatbot, procesamiento del lenguaje natural, entidad conversacional.

Introducción

 Tener una conversación es la forma natural de las personas para obtener información, es una actividad que realizamos a diario y ahora con el uso de tecnologías las conversaciones también se han trasladado a las plataformas de mensajería instantánea y no solo para el intercambio de ideas a nivel personal sino también en ambientes más formales como oficinas de trabajo, instituciones gubernamental o  instituciones académicas, convirtiendo a las tecnologías de mensajería como un canal importante para facilitar información.

En los últimos años la implementación de sistemas que incluyan componentes de inteligencia artificial ha ido en aumento implementando en muchos ámbitos, uno de ellos el reconocimiento del lenguaje natural, que no es más que la capacidad de entender y ejecutar acciones a través de la comprensión de palabras o frases como si de una conversación persona a persona se tratase, de esto han surgido soluciones de asistencia virtual por medio de chats (programas conversacionales) completamente autónomos capaces de responder e interactuar con personas facilitando todo tipo de información según el ámbito.

En el presente artículo se describe el desarrollo e implementación de un asistente virtual (Chatbot) para el fortalecimiento de la asistencia académica para la sede Santa Tecla del proyecto Universidad en línea UES, con el objetivo de facilitar información sobre las consultas frecuentes realizadas por los estudiantes o aspirantes y mejorar el proceso de información.

Métodos

Metodología

La metodología seguida para la construcción del asistente virtual es la siguiente:

  • Identificación de las necesidades de información
  • Selección de tecnologías
  • Diseño de esquema general de la solución
  • Desarrollo 
  • Pruebas y entrenamiento
  • Despliegue y seguimiento

Identificación de las necesidades de información

En esta etapa se realizó una entrevista a la coordinadora de al Sede Santa Tecla donde se definieron las solicitudes de información o consultas más frecuentes basados en la experiencia de años previos. Cómo segunda herramienta se realizó una pequeña encuesta a estudiantes de la facultad de ingeniería y arquitectura donde se consultaba sobre los trámites realizados en el último años en la administración académica de la facultad.

Como resultado de este proceso se establecieron los temas prioritarios:

  • Nuevo Ingreso
  • Reingreso
  • Cambios de carreras
  • Inscripción de asignaturas
  • Retiro de asignaturas
  • Horarios y contactos
  • Información de Carreras

Selección de tecnologías

La selección de tecnologías se basó en los criterios:

  • Servicios consumibles de Inteligencia Artificial para reconocimiento del lenguaje
  • Facilidad para integrar con redes sociales
  • Con posibilidades de escalabilidad
  • Manejable desde servicios en la nube

Cumpliendo con estos criterios especificados el servicio de Google DialogFlow, el lenguaje de programación JavaScript, servicios Cloud Functions de Google, Herramientas de desarrollo de Facebook.

DialogFlow, es un servicio de Google que ofrece la capacidad de entendimiento del lenguaje natural, utilizando inteligencia artificial ayuda a identificar patrones del lenguaje y los traduce en acciones preestablecidas llamadas intentenciones.

Se muestra el esquema funcional “Fig. 1”

Figura 1. Esquema funcional de Dialog Flow

 

 

Esquema general de la solución

Una vez seleccionadas las tecnologías se define un esquema general de cómo se relacionan “ Fig. 2”

Figura 2. Esquema general de la solución

Donde se define a Facebook Messenger y Facebook App como un canal de comunicación conectado a la Interfaz de Aplicación del servicio DialogFlow que dará soporte al reconocimiento del lenguaje natural y las Cloud function como el motor para la lógica de las respuestas.

Desarrollo

La línea de desarrollo sigue una secuencia de pasos para todos los elementos de información que se lista a continuación:

  1. Definición de una intención
  2. Definición de contexto
  3. Definición de palabras o frases de entrenamiento
  4. Mapeo con función de respuesta
  5. Definición de información para respuesta
  6. Desarrollo de Canal 
  7. Facebook App
  8. Conexión y publicación de Facebook Messenger con FB App y DialogFlow

 

Definición de intenciones

En el contexto de desarrollo en DialogFlow definir una intención es crear una instancia que responderá a una pregunta o solicitud de información individual, dentro de esta se define un contexto que hace referencia al contexto conversacional de la solicitud o intención y de igual forma se definen las primeras palabras o frases que servirán para el entrenamiento inicial de la inteligencia artificial.

Una intención sigue el flujo como en la “Fig. 3”

Figura 3. Diagrama de flujo funcional para intenciones DialogFlow

Un ejemplo en nuestro proyecto de una intención:

Intención: “Ingreso por Excelencia Académica”

Contexto: “nuevoIngreso”

Frases de entrenamiento: “Excelencia académica”, “ingreso por buenas calificaciones”

Con lo anterior definimos la intención a las consultas de temas nuevo ingreso para los ingresos por buenas calificaciones.

Mapeo de funciones y respuestas

En el contexto de desarrollo en DialogFlow definir una intención es crear una instancia que responderá a una pregunta o solicitud de información individual, dentro de esta se define un 

El mapeo consiste en relacionar una intención con su función de respuesta, estas funciones utilizan javascript y se apoyan de paquetes proporcionados por DialogFlow utilizando una opción al webhook integrada, según la siguiente definición:

Asociación entre intención y función correspondiente “Fig. 4”

Figura 4. Mapeo para relación intención/ función

Función que ejecuta la respuesta para la intención “ Fig. 5”

Figura 5. Función respuesta

DialogFlow provee de un editor en línea (Fulfillment) capaz de ejecutar el código de las funciones sin necesidad de implementar en otra infraestructura, es acá donde haremos el despliegue del mapeo y las funciones “Fig. 6”.

  Figura 6. Editor en línea

Desarrollo del canal

Para este proyecto se estableció como canal la pagina de la red social Facebook administrada por la Sede Santa Tecla, para esto es necesario desarrollar una app intermedia con privilegios de conexión con el servicio DialogFlow lo que permite el envío y recepción de mensajes, utilizando una cuenta de desarrollo en la plataforma facebook.

Pruebas y entrenamiento

Las pruebas y entrenamiento consiste en interactuar con el asistente virtual con las posibles consultas y ajustando las respuestas hasta que estas se apeguen a lo deseado, para esto se agregan o corrigen frases, palabras o contextos.

Despliegue

El despliegue consiste en la publicación de la Facebook App y configuración de respuesta automática lo que posibilita el acceso a cualquier usuario con una cuenta en dicha red social.

 

Resultados

El resultado del proyecto es la implementación del asistente virtual funcional y accesible desde el canal Facebook, incorporando los temas relevantes según los requerimientos definidos para la Sede Santa Tecla del proyecto Universidad en línea UES.

Para cubrir las necesidades de información se desarrollaron 38 intenciones con igual número de funciones que dan respuesta a cada solicitud.


Figura 7. Vista del asistente virtual en facebook messenger

 

El proyecto Asistente Virtual tiene la capacidad de ser replicado, si bien se ha realizado pensando en las necesidades específicas de la Sede Santa Tecla del proyecto Universidad en línea UES, este se pueden replicar en otras sedes del proyecto, con las consideraciones de estandarizar la información para los procesos o en su defecto ajustarlos a cada asistente virtual.

Acerca de los canales, para el caso de este proyecto se utilizó Facebook, dado el volumen de interacción de los estudiantes con la página Oficial de la Sede Santa Tecla, cabe aclarar que este es el caso particular de la Sede Santa Tecla y podría no ser el mismo para otras sedes.

En la etapa de seguimiento se ha observado que la mayoría de las consultas se responden con las intenciones definidas lo que valida a su vez la importancia del proyecto y habilita la posibilidad de expansión, dado que está concebido para tener crecimiento se podrán ir incorporando nuevas intenciones a medida surjan las necesidades y enriquecer  las habilidades de respuesta del asistente virtual.

Estadísticas de uso en la primer semana de implementación

TABLA I Estadísticos de uso primer semana

Intención / temas Cantidad
Bienvenida 87
Inscripción de asignaturas 31
Nuevo Ingreso 28
SA Universidad a distancia 9
Ingreso General 9
Reingreso 8
Horarios y contactos 7
Constancias 7
Cambio de carrera 7

 

 

Discusión

Sin duda la implementación de asistentes virtuales facilita la obtención de información y para el caso de la Universidad de El Salvador puede convertirse en una herramienta muy útil para proporcionar acceso oportuno a la información académica.

El proyecto actual es una muestra del potencial de la integración de elementos de inteligencia artificial para resolver asuntos académicos, este se podría conectar con los sistemas internos y así mejorar el acceso a información entre el estudiante y los asuntos académicos.

Algunos de los temas en los que se podría aplicar, no solo informativos si no de procesos son los siguientes:

  • Consulta de estado trámites en expediente en línea
  • Consulta de notas
  • Consulta de pagos
  • Solicitud de constancias
  • Cuestionarios de estudios

Para esto el esquema propuesto se presenta en la «Fig 8.»

Este contempla la integración de nuevos canales de comunicación y conexión los sistemas interno

Figura. 8 Esquema de solución con integración de servicios internos

 

Agradecimientos

Agradecimientos a la Administradora de Sede Santa Tecla, MAE Delmy Callejas por facilitar realización del proyecto apoyando la implementación de nuevas tecnologías para mejorar los servicios de información para los estudiantes del proyecto Universidad en Línea

Referencias Bibliográficas

  1. IA Observatorio (2019) ‘QuizBot’ de la Universidad de Stanford. [Online]. Available: https://observatorio-ia.com
  2. Leeds Beckett University (2017) Chatbot to help prospective students find the right course through Clearing. [Online]. Available: https://www.leedsbeckett.ac.uk
  3. Universitat Politécnica de Valencia (2019) Pau chatbot [Online]. Available: http://www.upv.es/

 

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