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Key words: Assessment process, new information technologies, on line environment, student performanceAbstract. This article provides a methodological proposal oriented to optimize theassessment process of a student performance on an on line environment through the application of group communication techniques (advisor-student, student-advisor, studentstudent, student-chat and so on) and widespread use of the new technologies on information and telecommunication as basic tools, based one the process follow-up and statistical data collection from the student´s learning performance and behaviour to enable the construction of significant and reliable indexes thus allowing the advisor a diagnostic on the student´sattitude and performance, allowing him to take on time the adequate preventive/corrective decision measures based on a success/failure tests outputs from the student performance, on a day- to- day basis, on the line environment.Palabras claves: Aprovechamiento del alumno, entorno en línea, información tecnológica nueva, procesos de estimaciónResumen. Este artículo ofrece una propuesta metodológica enfocada a optimizar el proceso de evaluación sobre el aprovechamiento del alumno en un entorno en línea mediante técnicas de comunicación grupal (tutor- alumno, alumno-tutor, alumno-alumno, alumno-chat, programa, etc.) y el uso profuso de las nuevas tecnologías de información y telecomunicación como herramientas básicas, mediante un seguimiento y registro estadístico del aprovechamiento y actitudinal del estudiante, posibilitando así la construcción de índicessignificativos, seguros y confiables, que permitan al instructor/facilitador disponer de un diagnóstico sobre el comportamiento y actitud del aplicar y aplicar en consecuencia las medidas preventivas/correctivas sobre la conducta continuamente observada del alumno en el entorno en línea.

Se explora el significativo impacto que la Inteligencia Artificial (IA) ha tenido en la segmentación y el targeting de las campañas políticas, los casos reales de aplicación en el pasado y las tendencias que nos depara el futuro inmediato. La IA ha revolucionado la segmentación, permitiendo un enfoque de micro-segmentación que divide el electorado en grupos más pequeños basados en patrones de comportamiento, intereses y creencias individuales. En cuanto al targeting, la IA ha mejorado la precisión y la eficiencia, facilitando la predicción del comportamiento electoral y permitiendo pruebas A/B de diferentes mensajes. Sin embargo, este uso de la IA plantea desafíos éticos y de privacidad, incluyendo preocupaciones sobre la protección de datos y la manipulación política. A medida que la tecnología avanza, es crucial que los responsables políticos y los legisladores sigan el ritmo para garantizar la integridad y la justicia del proceso electoral.