Título :	Entorno de Aprendizaje Adaptativo Inteligente para mejorar el aprovechamiento escolar de los alumnos de Ingeniería en Computación en la Universidad del Istmo
Autor:	Ernesto Cortés Pérez
Palabras clave :	Humanidades y Ciencias de la Conducta Pedagogía Otras Especialidades Pedagógicas
Fecha de publicación :	9-dic-2023
Facultad:	Facultad de Ingeniería
Prográma académico:	Doctorado en Innovación en Tecnología Educativa
Resumen:	La presente tesis doctoral, aborda como tema principal el desarrollo de un entorno de Aprendizaje Adaptativo Inteligente basado en una plataforma de software tecno-pedagógica, esto para solucionar la problemática que enfrentan los estudiantes de la Universidad del Istmo relacionada a la disminución del aprovechamiento académico ocasionado por migración al modelo de educación en línea debido a la pandemia Covid-19. Esta situación generó la necesidad de la creación de propuestas educativas innovadoras acordes a las necesidades de los nativos digitales. Este estudio está constituido por una metodología mixta. Primero, un análisis cualitativo de tipo teoría fundamentada analiza las experiencias de estudiantes de educación superior en la migración de la educación presencial a la educación virtual en el contexto de la COVID-19. Para llevar a cabo el análisis, se recopilaron experiencias de alumnos del programa educativo de Ingeniería en Computación de la Universidad del Istmo, campus Tehuantepec, Oaxaca, en los meses de marzo-julio de 2021. El análisis se realizó empleando herramientas de minería de texto, iniciando con exploración de los datos a través de nubes de palabras, bi-gramas hasta penta-gramas, redes de coocurrencia e ítems de control. En esta etapa los resultados permitieron concluir que el profesor tuvo el rol central, y resaltaron conceptos como: Aspecto Afectivo; Aspecto Cognitivo; Contenido Pedagógico en Línea; Ritmo de Aprendizaje Personalizado; y, Apoyo de Nuevas Tecnologías como la Inteligencia Artificial en la Educación. Para el análisis cuantitativo se desarrolló una plataforma de software que implementa Aprendizaje Adaptativo Inteligente, para iniciar una sesión, primero se identifica el perfil cognitivo del estudiante con el instrumento de Felder y Silverman, una vez identificado dicho perfil, un algoritmo bio-inspirado genera de forma automática un conjunto de actividades de aprendizaje basadas en la taxonomía de Bloom. Una vez que el estudiante inicia la sesión, una Red Neuronal de Aprendizaje Profundo reconoce los estados emocionales que presentan los estudiantes al abordar las actividades de aprendizaje y con ello examinar como aprenden los estudiantes en un contexto individual, y también conocer la eficiencia del sistema propuesto. Los resultados en esta etapa mostraron una importante relación entre estado emocional/calificación la cual hace referencia a que estados de ánimo como sorpresa y miedo generan tendencia a obtener buenas calificaciones, ya que se obtuvo un incremento en la media de 6.8 a 9.7, estos resultados se compararon con los de semestres anteriores sin el uso de este ambiente de aprendizaje incluyendo la época de pandemia.
URI :	https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/9203
Aparece en las colecciones:	Doctorado en Innovación en Tecnología Educativa

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