Prototipo de Módulo de Retroalimentación Automática para Fortalecer Habilidades en Entrevistas Psicológicas Basado en Procesamiento de Lenguaje Natural

Abstract

Durante las primeras etapas de formación, los estudiantes de psicología clínica presentan dificultades para desarrollar habilidades en entrevistas psicológicas, debido a una retroalimentación formativa limitada y subjetiva. Pese a los avances en inteligencia artificial, no existen herramientas que automaticen este proceso en contextos formativos. El objetivo de esta investigación fue desarrollar un prototipo de módulo de retroalimentación automática basado en Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) y Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM) para fortalecer dichas habilidades. Se empleó la metodología Design Science Research en cuatro fases: identificación del problema, definición de objetivos, diseño y desarrollo del prototipo, y evaluación. El prototipo analizó transcripciones de entrevistas simuladas mediante un enfoque que combinó reglas de NLP con LLM, utilizando una rúbrica analítica para generar retroalimentación formativa por criterio y de manera general. Los hallazgos evidenciaron que el prototipo identificó patrones relevantes y produjo retroalimentación estructurada, coherente y orientada al estudiante. La evaluación de usabilidad, realizada con cinco docentes expertos, arrojó una media de 4.83 sobre 5.00. Se concluye que la integración de NLP, LLM y rúbricas analíticas representa un enfoque oportuno para la generación de retroalimentación automática en la formación de psicólogos clínicos, capaz de complementar los procesos de supervisión tradicionales.