Factores de riesgo asociados al síndrome de burnout en docentes de la provincia del Carchi (INNOVATION & DEVELOPMENT IN ENGINEERING AND APPLIED SCIENCES, 2025)
Resumen. El síndrome de burnout es ampliamente conocido como un motivo de problema laboral que aqueja al personal docente a nivel mundial. Este problema relacionado con factores de riesgo que generan estrés surge debido al entorno laboral y diversas situaciones ligadas al trato con personas que demandan un alto nivel de dedicación e involucramiento. El presente estudio se centró en identificar factores de riesgo asociados al síndrome de burnout en docentes de la provincia del Carchi. El objetivo principal fue validar la adaptación del Inventario de Burnout de Maslach (MBI) al contexto educativo específico, y proponer un modelo de análisis de resultados basado en inteligencia artificial. Al validar el instrumento se identificó que este no se adaptaba completamente al contexto local por lo que el instrumento fue modificando, teniendo que removerse 5 preguntas que fueron identificadas como no relevantes mediante el Análisis Factorial Confirmatorio, y se incorporó información demográfica de los participantes considerada de interés para las instituciones participantes. De esta manera, para la extracción de resultados a partir del test, se diseñó un nuevo modelo de procesamiento de resultados basado en técnicas multivariantes, contemplando 37 variables de entrada. Para esto se consideraron múltiples alternativas, incluidos clasificadores binarios, redes neuronales poco profundas y cinco modelos de aprendizaje profundo, encontrando que el aprendizaje profundo, especialmente un modelo de cinco capas desarrollado con TensorFlow y Keras, ofrecía las predicciones más precisas sobre el agotamiento emocional, una dimensión clave del síndrome de burnout. Este modelo alcanzó una precisión del 86% y un MSE de 0.1193604, demostrando su fiabilidad para la detección automática del síndrome sin necesidad de diagnóstico profesional. La investigación valida la adaptación del instrumento al contexto objetivo y resalta la importancia de establecer nuevos modelos de análisis cuando se emplean instrumentos modificados a partir del MBI, asegurando su relevancia y aplicabilidad en contextos específicos. Palabras Clave: Síndrome de Burnout, Factores de Riesgo, Red Neuronal Artificial
Keywords: Síndrome de Burnout; Factores de Riesgo; Red Neuronal Artificial