Integración De La Inteligencia Artificial En La Enseñanza De Matemáticas Un Enfoque Personalizado Para Mejorar El Aprendizaje
Resumen
En el análisis realizado en este artículo se aborda la incorporación de la inteligencia artificial (IA) en el ámbito educativo de las matemáticas, con la propuesta de implementar un enfoque individualizado con el fin de potenciar el proceso de aprendizaje de los alumnos. Con el propó-sito de analizar la adaptabilidad de las herramientas basadas en inteligencia artificial a las nece-sidades particulares de los estudiantes y su impacto en la eficacia del proceso de aprendizaje, se realizó la investigación. Se llevó a cabo una investigación experimental en la que tomaron parte 120 estudiantes de educación básica. Fueron divididos en dos grupos: uno experimental que empleó plataformas de enseñanza respaldadas por Inteligencia Artificial, y un grupo de control que siguió métodos educativos tradicionales. En el grupo experimental, los estudiantes pudieron beneficiarse de las plataformas de inteligencia artificial que les proporcionaron retroalimenta-ción instantánea, les permitieron acceder a explicaciones personalizadas y practicar ejercicios adaptados a su nivel de competencia. Se registraron las mejoras en el rendimiento académico en matemáticas durante un lapso de 10 semanas, al comparar los resultados iniciales y finales de evaluación de ambos grupos. Los resultados numéricos evidenciaron un incremento notable en el desempeño del grupo experimental en contraste con el grupo de control. El grupo que empleó Inteligencia Artificial (IA) mostró un aumento del 30% en la resolución de problemas matemáti-cos y un incremento del 25% en la comprensión de conceptos abstractos. Además de los datos numéricos obtenidos, se realizaron entrevistas con los profesores y alumnos. Estos comunicaron que la utilización de Inteligencia Artificial favoreció un incremento en la motivación y en la au-tonomía del aprendizaje. Esto se debió a que los alumnos podían progresar a su propio ritmo y acceder a explicaciones adicionales según su necesidad. Según los maestros, las plataformas de inteligencia artificial posibilitaron la personalización del material educativo en función de las habilidades y limitaciones individuales de los estudiantes. En resumen, la incorporación de la inteligencia artificial en la instrucción de las matemáticas se presenta como una táctica efectiva para elevar el desempeño académico y ofrecer un método de enseñanza más individualizado. Se sugiere la incorporación de esta herramienta en el entorno educativo de las aulas de matemáticas con el fin de mejorar la eficacia del proceso de enseñanza y fomentar la implicación de los alumnos en la materia.Descargas
Citas
Alemi, M., Meghdari, A., & Ghazisaedy, M. (2020). The effect of using a hu-manoid robot as a teacher assistant on the learning outcomes of students in pri-mary school. Educational Technology Research and Development, 68(4), 1901–1915.
American Psychological Association. (2020). Ethical principles of psy-chologists and code of conduct. APA.
Beal, C. R., Walles, R., Arroyo, I., & Woolf, B. P. (2007). Online tutoring for math achievement: A controlled evaluation. Journal of Educational Computing Research, 36(2), 103–122.
Bernal Párraga, A. P., Baquez Chávez, A. L., Hidalgo Jaen, N. G., Mera Alay, N. A., & Velás-quez Araujo, A. L. (2024). Pensamiento Computacional: Habilidad Primordial para la Nueva Era. Ciencia Latina, 8(2), 5177–5195.
Chi, M. T. H., Kang, S., & Yaghmourian, D. L. (2018). Why students learn more from dialogue-based learning environments: Mechanisms underlying deep learn-ing. Journal of the Learning Sciences, 27(3), 379–405.
Cohen, L., Manion, L., & Morrison, K. (2017). Research methods in education (8th ed.). Routledge.
De Boer, H., Donker-Bergstra, A. S., & Van Der Werf, G. (2014). Effective strat-egies for self-regulated learning: A meta-analysis. Educational Research Review, 11, 1–26.
Field, A. p. (2018). Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics. 5th Edition, Sage, Newbury Park. - references - scientific research publishing. In Scirp.org.
Fitzpatrick, C., Bouffard, T., & Fiset, C. (2021). Math self-concept and its rela-tion to academic achievement. British Journal of Educational Psychology, 91(2), 478–495.
Greer, J. E., & Mccalla, G. I. (2014). The emergence of big data in education. Journal of Learn-ing Analytics, 1(1), 6–16.
Heffernan, N. T., & Heffernan, C. L. (2014). The ASSISTments ecosystem: Building a platform that brings scientists and teachers together for minimally invasive research on human learning and teaching. Int. J. Artif. Intell. Educ., 24(4), 470–497.
Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
Aguirre Chávez, J. F., Franco Gallegos, L. I., Ivett Robles Hernández, G. S., & Montes Mata, K. J. (2024). Impacto de la Actividad Física en la Prevención y Tratamiento de la Obesidad: Una Revisión Sistemática. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 4(2), 87–110. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i2.199
Granados Flores, A. A., Arriola Ríos, D. I., & González Soto, J. R. (2024). Lesiones de Tendones Extensores: Luxaciones de Tendones Extensores en Zona V. Revisión bibliográfica . Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 5(1), 313–324. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v5i1.94
Tiboni Kaiut, R. K., Spercoski Kaiut, A. F., & Agrela Rodrigues, F. de A. (2024). Vida Longeva: Criando Hábitos para Envelhecer com Saúde. Emergentes - Revista Científica, 4(1), 368–380. https://doi.org/10.60112/erc.v4i1.116
López, C., & Rivera, M. (2023). Control de Enfermería en Personas con Diabetes Gestacional en Embarazadas de la Argentina. Revista Veritas De Difusão Científica, 4(2), 88–101. https://doi.org/10.61616/rvdc.v4i2.48
Fernández C., F. (2024). Determinación De Erodabilidad En Áreas De Influencia Cuenca Poopo Región Andina De Bolivia. Horizonte Académico, 4(4), 63–78. Recuperado a partir de https://horizonteacademico.org/index.php/horizonte/article/view/19
Medina Nolasco, E. K., Mendoza Buleje, E. R., Vilca Apaza, G. R., Mamani Fernández, N. N., & Alfaro Campos, K. (2024). Tamizaje de cáncer de cuello uterino en mujeres de una región Andina del Perú. Arandu UTIC, 11(1), 50–63. https://doi.org/10.69639/arandu.v11i1.177
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
Kim, Y. G., & Kim, H. (2021). A Study on the Personalized Learning Support Service Using AI in Elementary Education. International Journal of Cognitive Informatics and Natural, 15(2), 32–45.
Koedinger, K. R., & Aleven, V. (2007). Exploring the assistance dilemma in experiments with cognitive tutors. Educ. Psychol. Rev., 19(3), 239–264.
Kulik, J. A., & Fletcher, J. D. (2016). Effectiveness of intelligent tutoring sys-tems: A meta-analytic review. Review of Educational Research, 86(1), 42–78.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Un-leashed: An ar-gument for AI in education. Pearson.
Swan, K., & Ice, P. (2010). The impact of asynchronous discussion on student learning: A re-view of the literature. Journal of Asynchronous Learning Networks, 14(3), 75–90.
VanLEHN, K. (2011). The relative effectiveness of human tutoring, intelligent tutoring systems, and other tutoring systems. Educ. Psychol., 46(4), 197–221.
Wang, F., & Hannafin, M. J. (2005). Design-based research and technology-enhanced learning environments. Educ. Technol. Res. Dev., 53(4), 5–23.
Woolf, B. P. (2020). Building intelligent interactive tutors: Student-centered strategies for revo-lutionizing e-learning. Morgan Kaufmann.
Zapata-Rivera, D., & Katz, I. R. (2014). Keeping your audience in mind: Ap-plying audience analysis to the design of interactive score reports. Educational Measurement: Issues and Practice, 33(2), 12–18.
Zawacki-Richter, O., Mar’in, V. I., Bond, M., & Gouverneur, F. (2019). System-atic review of research on artificial intelligence applications in higher education-where are the educa-tors? International Journal of Educational Technology in Higher, 16(1).
Zheng, Y., Zhou, Z., Liu, Q., & Yang Xiujuan and Fan, C. (2019). Perceived stress and life satis-faction: A multiple mediation model of self-control and rumination. J. Child Fam. Stud., 28(11), 3091–3097.
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