Diseño de Algoritmos con Inteligencia Artificial para Mejorar la Enseñanza de Fracciones en Estudiantes de Secundaria Utilizando Python y Google Cola
Resumen
Este estudio, se centró en diseñar implementar y evaluar algoritmos basados en inteligencia artificial para mejorar la enseñanza de operaciones con fracciones en estudiantes de educación básica secundaria utilizando Python y google colab. La elección de Python como herramienta principal se basó en su versatilidad, su amplia gama de bibliotecas especializadas en aprendizaje automático y su facilidad de uso, demostrando ser un recurso invaluable en el desarrollo de modelos de IA, permitiendo una implementación eficiente y efectiva de algoritmos personalizados para mejorar la enseñanza y el aprendizaje de las matemáticas. En este trabajo estas herramientas permitieron mejorar la motivación de los estudiantes, detectar tempranamente dificultades de aprendizaje, proporcionar retroalimentación adaptativa y facilitar la colaboración en entornos virtuales. Los resultados obtenidos revelaron que la personalización del aprendizaje matemático a través de algoritmos de IA condujo a un aumento significativo en el rendimiento académico de los estudiantes. La incorporación de elementos de Gamificación mejoró la motivación y el compromiso de los estudiantes, mientras que la detección temprana de dificultades de aprendizaje permitió intervenciones personalizadas y efectivas. La retroalimentación adaptativa generada por la IA demostró ser clave para mejorar la comprensión y el rendimiento de los estudiantes, y la facilitación de la colaboración en entornos virtuales promovió el aprendizaje colaborativo y la resolución de problemas en equipo. No obstante es importante destacar la importancia de abordar consideraciones éticas y de privacidad que requieren el estricto cumplimiento de los principios, criterios y exigencias que una investigación debe cumplir al implementar estas tecnologías.
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Citas
Badaró, S., Ibañez, L., & Agüero, M. (2013). Sistemas expertos: fundamentos, metodologías y aplicaciones. Ciencia y tecnología, 13, 349-364. Doi:
http://dx.doi.org/10.18682/cyt.v1i13.122
Barrio, J. (2018). Aspectos del inacabamiento humano. Observaciones desde la antropología de la educación. Recuperado de:
https://reunir.unir.net/bitstream/handle/123456789/7192/200-barrio.pdf?sequence=1&isAllowed=y [ Links ]
Caride, J. (2016). La pedagogía social en el diálogo de las universidades con la educación popular y la educación social. Revista Interamericana de Educación de Adultos, 38 (1), 85-106. Recuperado de:
http://www.crefal.edu.mx/rieda/images/rieda-2016-1/contrapunto2.pdf [ Links ]
Corvalán, J. (2017). Inteligencia Artificial y derechos humanos (Parte I). Diario DPI Cuántico, Diario Constitucional y Derechos Humanos, Ciudad Autónoma de Buenos Aires. [ Links ]
Miller, B. (2020). Python for Kids: A Playful Introduction to Programming. No Starch Press. McKinney, W. (2019). Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython. O'Reilly Media.
Martínez, L., & Jara, P. (2023). Análisis de la adaptación de los modelos de negocio a nuevas realidades. Un estudio de la literatura existente, 2021. Revista Veritas De Difusão Científica, 4(2), 71–87. https://doi.org/10.61616/rvdc.v4i2.47
Langtangen, H. P. (2020). A Primer on Scientific Programming with Python. Springer. McKinney, W., & Others. (2020). Python for Data Science Handbook. O'Reilly Media.Perez, F., & Granger, B. E. (2021). IPython: A System for Interactive Scientific Computing. Computing in Science & Engineering, 9(3), 21-29.
Vera, D., y Meneses, P. (2012). Construcción de una escala para medir creencias acerca del proceso educativo en profesores rurales. CAPE-R. Liberabit, 18(2), 183-193. http://revistaliberabit-com/es/revistas/RLE_18_2_construccion-de-una-escala-para-medir-creencias-acerca-del-proceso-educativo-en-profesores-rural es-cape-r.pdf
Valdivia Bautista, S. M., Ocampo Gárnica, J. L., & Pérez Cisneros, M. A. (2024). Inteligencia Emocional en el Modelo Educativo del Nivel Superior. Un Estudio de Caso. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 4(1), 2252–2292.
https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i1.178
Jaimes, L., Chávez, R., y Hernández, C. (2015). Planteamiento de una ecuación diferencial lineal de primer orden que modela un problema de mezclas: Una dificultad en la movilización entre registros de representación, lengua natural y algebraico. Elementos, 5(5), 23-31.
https://jour-nal.poligran.edu.co/index.php/elementos/article/view/618
Selvamony, R. (2010). Introduction To The Rete Algorithm. SAP Labs India. Shu-Hsien Liao (2004). Expert system methodologies and applications—a decade review from 1995 to 2004.
Chacón, J. (2017). Didáctica para la enseñanza de las matemáticas a traves de los seminarios talleres: Juegos inteligentes. En J. Chacón, Didáctica para la enseñanza de las matemáticas a traves de los seminarios talleres: Juegos inteligentes (pág. 2). Bogotá: Universidad Pedagógica y tecnológica de Colombia,
https://revistas.uptc.edu.co/index.php/rastrosyrostros/article/view/9262/7701
Principios de la Inteligencia Artificial en las Ciencias Computacionales Alexei Serna A., Eder Acevedo M. y Edgar Serna M.
Artigue, M. (2011). Tecnología y enseñanza de las matemáticas: desarrollo y aportes de la aproximación instrumental. Cuadernos de Investigación y Formación en Educación Matemática, 6(8), 13-33. Recuperado de http://revistas.ucr.ac.cr
Bishop, A. (1988a). Aspectos sociales y culturales de la Educación Matemática. Enseñanza de las Ciencias, 6(2), 121-125.Bishop, A. (1988b). Mathematics Education in its Cultural Context. Educational Studies in Mathematics, 19,179-191.
Gavarrete, M. E., Bolaños, J., de Bengoechea, N. y Oliveras, M. L. (2009). El conocimiento matemático propio de las culturas: un reto para la creatividad docente. En M.C. Cañadas, J.M. Contreras y A. B. Heredia (Eds.), Investigación en el aula de Matemáticas. Dimensión histórica, social y cultural de las matemáticas (pp. 123-132).Granada: S.A.E.M. Thales y Departamento de Didáctica de la Matemática de la Universidad de Granada.
Álvarez, M. y Fernández, R. (2015). Cuestionario de Técnicas y Hábitos de Estudio. Salamanca – España. Ameli, R. (2008). Matemáticas. Editorial Salesiana. Andrich, S y Miato, L. (2014). Saber Producir. Colombia: Cooperativa Editorial Magisterio.
Espinoza, P. (2013). Estrategias didácticas para la enseñanza de la matemática en los estudiantes de educación básica.
Gómez, F. (2012). Elementos Problemáticos en el Proceso de Enseñanza de las Matemáticas en Estudiantes de la Institución Educativa Pedro Vicente Abadía. Trabajo de Grado no Publicado. Universidad de Calí. Colombia.
Hernández Sampieri, R., Fernández Collado, C., y Baptista Lucio, P. (2010). Metodología de la investigación. México DF: McGraw-Hill interamericana de México.
Moscoloni, N. (2005). Complementación metodológica para el análisis de datos cuantitativos y cualitativos en evaluación educativa. Revista Electrónica de Metodología aplicada, 10(2), 1-10.
Recuperado de http://www.psico.uniovi.es/rema/v10n2/moscoloni.pdf
Onwuegbuzie A. J. y Leech, N. L. (2006, septiembre). Linking Research Questions to Mixed Methods Data Analysis Procedures. Qual Report; 11(3), 474-498. Recuperado de http://www.nova.edu/ssss/QR/QR11-3/onwuegbuzie.pdf
Métodos mixtos de investigación en sistemas organizacionales]. Information Technology, Learning, and Performance Journal, 21(1), 19-29. Recuperado de http://www.osra.org/itlpj/roccoblissgallagherperez-pradospring2003.pdf
Rodríguez, G., Gómez, J. y Gil, J. (1996). Métodos de la investigación cualitativa. Málaga, España: Ediciones ALJIBE.
Arias, J. (2020). Técnicas e instrumentos de investigación científica. Enfoques consulting EIRL. ISBN: 978-612-48444-0-9
Sautu, R. (2003). Todo es teoría. Objetivos y métodos de investigación. Buenos Aires: Editorial Lumiere.
Arguedas, O. (2009). La pregunta de investigación. Acta Médica Costarricense 51 (2), 89-90.
Hernández-Sampieri, R. y Méndez, S. (2021). Idea: generador de proyectos de investigación (software y manual). Ciudad de México: McGraw-Hill Latinoamericana.
Arias, F. (2006 a). El proyecto de investigación: Introducción a la metodología científica (5a ed.). Caracas: Episteme.
Arias, F. (2006 b). Mitos y errores en la elaboración de tesis y proyectos de investigación (3a ed.). Caracas: Episteme.
Bernal, C. (2000). Metodología de la investigación para administración y economía. Bogotá: Prentice Hall.
Sánchez, E. (2008). Didáctica de las matemáticas. En A. Estepa, J. Contreras y M. Castro (Eds.), Diccionario de Educación Matemática (pp. 127-129). Madrid, España: Editorial Síntesis.
Principios de la Inteligencia Artificial en las Ciencias Computacionales Alexei Serna A., Eder Acevedo M. y Edgar Serna M.
Da Silva Santos , F., & López Vargas , R. (2020). Efecto del Estrés en la Función Inmune en Pacientes con Enfermedades Autoinmunes: una Revisión de Estudios Latinoamericanos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 1(1), 46–59. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v1i1.9
Canales, M. (2013). Modelos didácticos, enfoques de aprendizaje y rendimiento del alumnado de primaria. Trabajo de Grado. Universidad de Cantabria. Disponible en: https://repositorio.unican.es/xmlui/handle/10902/2897Godino , J. (2011). Indicadores de idoneidad didáctica de procesos de enseñanza y aprendizaje de las matemáticas1.
CASTILLO, Enrique GERVILLA. “Un Modelo Axiológico de Educación Integral.” Revista Española de Pedagogía, vol. 58, no. 215, 2000, pp. 39–57. JSTOR, http://www.jstor.org/stable/23765286 . Accessed 18 Oct. 2023.
Córdova Gonzales , L. A., Flores Vásquez , M. E., Becerra Flores , S. N., Ortiz Salazar , N. G., Franco Mendoza , J. M., & García Vattam , R. E. (2024). Compromiso y Procrastinación Académica en Estudiantes de una Universidad Pública de Lima. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 5(1), 208–233. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v5i1.86
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