Yachay Deep Research Institute — Investigación aplicada en educación

Sobre el Instituto

Yachay Deep Research Institute articula investigación académica, desarrollo tecnológico y experiencia profesional para estudiar problemas concretos de la educación.

Partimos de una premisa: la innovación no depende solo de modelos sofisticados, sino de la capacidad de producir información comprensible, contextualizada y útil para quienes toman decisiones. Investigamos cómo diseñar tecnologías que ayuden a las instituciones a identificar necesidades, interpretar información, priorizar acciones y documentar sus intervenciones — manteniendo al ser humano como responsable final.

El Instituto es una unidad independiente de investigación aplicada perteneciente a Yachay Deep, una startup ecuatoriana. No es una institución de educación superior ni otorga títulos o certificaciones académicas. Su actividad se desarrolla con independencia metodológica, transparencia y responsabilidad sobre los resultados publicados.

Principios de investigación

Pertinencia

Investigamos problemas reales de instituciones, docentes, gestores y estudiantes.

Accionabilidad

Buscamos que los datos y resultados se traduzcan en decisiones e intervenciones concretas.

Interpretabilidad

Priorizamos sistemas cuyas reglas, indicadores y resultados puedan comprenderse.

Centralidad humana

La tecnología apoya la decisión profesional; no sustituye el juicio pedagógico ni institucional.

Responsabilidad

Uso ético de datos, protección de la privacidad y transparencia sobre capacidades y límites.

Transferibilidad contextualizada

Estudiamos principios adaptables a la normativa, el calendario y los recursos de cada institución.

Líneas de investigación

Learning Analytics y alerta temprana

Integrar huellas digitales, información académica y registros institucionales para identificar señales de riesgo y apoyar intervenciones oportunas.

Compromiso conductualDetección de riesgoIndicadores interpretablesAnalítica accionable

IA aplicada a la educación

Aplicaciones de inteligencia artificial que apoyen la enseñanza, el aprendizaje, la planificación y la gestión educativa.

IA generativaRecomendación educativaPersonalizaciónAutomatización responsable

IA explicable (XAI)

Hacer que los resultados de sistemas automatizados puedan interpretarse, cuestionarse y usarse responsablemente por docentes y gestores.

ExplicabilidadTransparencia algorítmicaModelos por reglasSesgos y límites

Sistemas de apoyo a decisiones

Sistemas que transforman datos fragmentados en información útil para la gestión académica.

DSS educativosPriorización de casosTableros de seguimientoRegistro de decisiones

Transformación digital e integración de datos

Extraer, transformar, consolidar y utilizar información de distintas plataformas institucionales.

InteroperabilidadCalidad de datosFlujos ETLRecursos limitados

Innovación educativa y modelos de integración

La relación entre tecnología, pedagogía y disciplina, y las condiciones para una integración significativa.

Modelo TPACKDesign-based researchCompetencias digitalesApropiación tecnológica

Programas de investigación

Un programa es una agenda amplia y sostenida. Dentro de él conviven estudios, desarrollos, tesis, publicaciones y colaboraciones.

Programa activo

Permanencia, retención y abandono estudiantil en educación superior

Este programa investiga cómo las instituciones pueden identificar señales tempranas de riesgo, comprender sus causas, organizar el seguimiento y desarrollar intervenciones oportunas que favorezcan la permanencia.

No se limita a predecir el abandono: estudia la cadena completa que conecta datos, indicadores, interpretación, decisiones, intervenciones y trazabilidad, con atención a la educación en línea y a instituciones latinoamericanas con recursos limitados.

Ejes del programa

Conceptualización de permanencia, riesgo y abandonoIndicadores académicos, conductuales y administrativosCompromiso estudiantilAnalítica interpretable y accionableSistemas de alerta tempranaPerfiles de riesgo e intervencionesTrazabilidad del acompañamientoExplicabilidad y supervisión humanaÉtica, privacidad y gobernanza de datos

Tecnología asociada · Yachay Deep Core

Plataforma desarrollada por Yachay Deep para integrar datos académicos, generar indicadores de seguimiento y apoyar la gestión de intervenciones. Su desarrollo se relaciona con este programa, pero las capacidades del producto y los resultados científicos se comunican por separado. Las funciones predictivas, explicativas y prescriptivas requieren evaluación contextual antes de atribuirles eficacia.

Ver Yachay Deep Core →

Agendas emergentes

Direcciones que exploramos. Se convierten en programa cuando existe una pregunta de investigación, protocolo, datos, metodología, investigadores responsables y resultados previstos.

Agenda emergente

IA y planificación educativa

Cómo la IA generativa puede apoyar la planificación docente, la contextualización curricular y el diseño de experiencias, manteniendo al docente como responsable de revisar, adaptar y aprobar los resultados.

Tecnología potencialmente asociada: Áncora ↗

Agenda emergente

Transformación digital y experiencia estudiantil

Cómo la integración de información, el diseño centrado en usuarios y la automatización pueden mejorar el acceso de los estudiantes a servicios y procesos institucionales.

Tecnología potencialmente asociada: Polaris · Horario Inteligente ↗

De la investigación a la práctica

El Instituto forma parte de un ecosistema que conecta investigación, desarrollo tecnológico e implementación.

1

Research Institute

Formula preguntas, desarrolla marcos, produce evidencia y evalúa resultados.

2

Yachay Deep Labs

Diseña, prototipa y desarrolla productos a partir de problemas y oportunidades.

3

Yachay Deep Studio

Adapta e implementa soluciones en instituciones mediante consultoría.

Una solución desarrollada en Labs o Studio no se considera automáticamente un proyecto de investigación. Para incorporarse a la agenda del Instituto debe contar con una pregunta científica, metodología explícita, gestión ética de los datos, investigadores responsables y resultados susceptibles de revisión y divulgación.

Investigadores

Carlos Darío Vásconez Paredes

Fundador y director de investigación

Investigador, docente y especialista en innovación educativa, Learning Analytics e IA aplicada a la educación. Integra experiencia en educación superior, seguimiento académico, gestión educativa, análisis de datos y desarrollo de soluciones tecnológicas.

Learning AnalyticsAlerta tempranaIA educativaDSSExplicabilidadTransformación digitalTPACK

ORCID ↗Google Scholar ↗Perfil académico →Correo

Publicaciones de los investigadores

El modelo TPACK y su impacto en la innovación educativa desde un análisis bibliométrico ↗

Vásconez-Paredes, C. (2021) — INNOVA Research Journal, 6(3)

TPACKBibliometríaInnovación educativa

Bibliotecas interdisciplinarias: caso Biblioteca Cayambe ↗

Vásconez-Paredes, C. (2018) — Revista Códice

BibliotecasInterdisciplinarCayambe

Ponencias académicas

Empleo de TIC en el quehacer docente: el modelo TPACK

I Congreso Internacional Paulo Freire, 2022

Expectativas de la familia rural frente a la EIB en Pesillo, Cayambe

Seminarios de Investigación, UCE, 2022

Position Paper 01

Antes de temerle a la inteligencia artificial, comprenderla

Manifiesto y principios para una adopción responsable, crítica y soberana de la IA en Ecuador.

Leer el documento →Ver el blog

Podcast

Ep. 01

IA para evitar el abandono universitario

Cómo la IA y Learning Analytics anticipan el riesgo.

Ep. 02

Un framework multinivel de inteligencia académica

El sistema como DSS para la retención.

Ciencia abierta: datos y código

Cuando es posible, publicamos código, materiales y conjuntos de datos anonimizados o sintéticos para que nuestros resultados puedan revisarse y reutilizarse. Es coherente con nuestros principios de transparencia e interpretabilidad.

Repositorios de investigación

Código y materiales técnicos de los proyectos del Instituto.

Ver en GitHub →

Integridad y transparencia

Promovemos una investigación responsable, verificable y respetuosa de las personas e instituciones involucradas. Nuestros proyectos se orientan por estos compromisos:

Declarar las fuentes de financiamiento.
Informar posibles conflictos de interés.
Diferenciar resultados científicos de afirmaciones comerciales.
No atribuir eficacia a una tecnología sin evidencia suficiente.
Comunicar las limitaciones metodológicas.
Proteger los datos personales y académicos.
Documentar el uso de inteligencia artificial.
Promover, cuando sea posible, la disponibilidad de datos, código y materiales.
Reconocer las contribuciones con criterios transparentes de autoría.

Independencia y conflicto de interés

Algunas investigaciones del Instituto pueden relacionarse con productos desarrollados en Yachay Deep Labs o con proyectos implementados por Yachay Deep Studio. Estas relaciones se declaran expresamente. Diferenciamos los resultados científicos de las afirmaciones comerciales y no atribuimos eficacia a una solución sin evidencia suficiente; las evaluaciones se realizan con metodologías explícitas, protección de datos y comunicación transparente de sus limitaciones. Por ejemplo, Yachay Deep Core es a la vez un producto y un objeto de estudio, y su evaluación sigue esta política. La experiencia profesional o el uso de un contexto institucional no implica el respaldo oficial de dicha institución.

Colabora con nosotros

Buscamos investigadores, universidades, institutos, estudiantes de posgrado e instituciones interesadas en investigación aplicada sobre educación y tecnología.

CoautoríaEstudios pilotoEvaluación de herramientasValidación de indicadoresDatasets anonimizadosTesis de posgradoDivulgación

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