El presente estudio propone una metodología empírica para identificar las dimensiones más valoradas de la práctica docente en educación superior, mediante un enfoque mixto que combina análisis cualitativo y cuantitativo. Se analizaron más de 89000 comentarios estudiantiles recopilados durante las evaluaciones docentes en la Universidad de Cuenca (periodo 2024–2025). Utilizando técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural, específicamente análisis de sentimiento y modelado estructural de temas (Structural Topic Modeling, STM), se procesó un amplio corpus textual. El análisis se centró en los comentarios positivos dirigidos a docentes destacados según una evaluación integral previa, con el objetivo de detectar patrones recurrentes en la percepción estudiantil. Como resultado, se identificaron cuatro dimensiones clave de valoración estudiantil: conocimiento disciplinar, gestión comunicativa, habilidades socioemocionales y metodología de enseñanza. Estas dimensiones reflejan fortalezas docentes percibidas por los estudiantes y presentan variabilidad significativa según contextos disciplinares y niveles académicos. Por ejemplo, mientras el conocimiento disciplinar es prioritario en áreas técnicas, las habilidades socioemocionales predominan en ciencias sociales y salud. Estos hallazgos destacan que las valoraciones estudiantiles constituyen una fuente de información cualitativa esencial, que supera las limitaciones de las métricas numéricas tradicionales al ofrecer un análisis más profundo y contextualizado. Finalmente, la metodología propuesta aporta a las instituciones de educación superior una herramienta práctica para identificar fortalezas específicas del profesorado y para diseñar programas formativos personalizados basados en evidencia, que facilitan una mejora continua y contextualizada de la calidad educativa.

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.
Referencias
Álvarez-Álvarez, C., Falcon, S. Students’ preferences with university teaching practices: analysis of testimonials with artificial intelligence. Education Tech Research Dev 71, 1709–1724 (2023). https://doi.org/10.1007/s11423-023-10239-8
Chen, Y., & Hoshower, L. B. (2003). Student evaluation of teaching effectiveness: An assessment of student perception and motivation. Assessment & Evaluation in Higher Education, 28(1), 71–88. https://doi.org/10.1080/02602930301683
Gencoglu, B., Helms-Lorenz, M., Maulana, R., Jansen, E. P. W. A., & Gencoglu, O. (2023). Machine and expert judgments of student perceptions of teaching behavior in secondary education: Added value of topic modeling with big data. Computers & Education, 193, 104682. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2022.104682
Hayat, F., Shatnawi, S., & Haig, E. (2024). Comparative analysis of topic modelling approaches on student feedback. En Proceedings of the 16th International Joint Conference on Knowledge Discovery, Knowledge Engineering and Knowledge Management (KDIR2024) (pp. 226-233). SciTePress. https://doi.org/10.5220/0012890400003838
Hu, Y., Zhang, S., Sathy, V., Panter, A., & Bansal, M. (2022). SETSum: Summarization and Visualization of Student Evaluations of Teaching. En Proceedings of the 2022 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies: System Demonstrations (pp. 71–89). Association for Computational Linguistics. https://doi.org/10.18653/v1/2022.naacl-demo.9
Marsh, H. W. (2007). Do university teachers become more effective with experience? A multilevel growth model of students’ evaluations of teaching over 13 years. Journal of Educational Psychology, 99(4), 775–790. https://doi.org/10.1037/0022-0663.99.4.775
Muhammad, A., Wiratunga, N., & Lothian, R. (2016). Contextual sentiment analysis for social media genres. Knowledge-Based Systems, 108, 92–101. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.05.032
Prottasha, N. J., As Sami, A., Kowsher, M., Murad, S. A., Bairagi, A. K., Masud, M., & Baz, M. (2022). Transfer learning for sentiment analysis using BERT based supervised fine-tuning. Sensors, 22(11), 4157. https://doi.org/10.3390/s22114157
Roberts, M. E., Stewart, B. M., & Airoldi, E. M. (2014). Structural topic models for open-ended survey responses. American Journal of Political Science, 58(4), 1064–1082. https://doi.org/10.1111/ajps.12103
Roberts, M. E., Stewart, B. M., & Tingley, D. (2019). stm: An R package for structural topic models. Journal of Statistical Software, 91(2), 1–40. https://doi.org/10.18637/jss.v091.i02
Spooren, P., Brockx, B., & Mortelmans, D. (2013). On the validity of student evaluation of teaching: The state of the art. Review of Educational Research, 83(4), 598–642. https://doi.org/10.3102/0034654313496870
Sun, J., & Yan, L. (2023). Using topic modeling to understand comments in student evaluations of teaching. Discover Education, 2(25). https://doi.org/10.1007/s44217-023-00051-0
Wankmüller, S., & Heumann, C. (2021). How to estimate continuous sentiments from texts using binary training data. En Proceedings of the Conference on Natural Language Processing (KONVENS 2021) (pp. 131–139). German Society for Computational Linguistics & Language Technology. https://aclanthology.org/2021.konvens-1.16/