Uso de los algoritmos Machine Learning para analizar Moodle y los teléfonos inteligentes en el proceso educativo de la Física
El objetivo de este estudio mixto es analizar las percepciones de los alumnos sobre el uso de Moodle y los teléfonos inteligentes en el proceso educativo de la Física a través de la Ciencia de Datos. Los algoritmos Machine Learning utilizados son regresión lineal, árbol de decisión y deep learning....
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| Format: | article |
| Status: | Published version |
| Publication Date: | 2023 |
| Country: | México |
| Institution: | Universidad Nacional Autónoma de México |
| Repository: | Redalyc-UNAM |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:577174946005 |
| Online Access: | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=577174946005 https://www.redalyc.org/journal/5771/577174946005/ https://www.redalyc.org/journal/5771/577174946005/html/ https://www.redalyc.org/journal/5771/577174946005/577174946005.epub https://www.redalyc.org/journal/5771/577174946005/movil |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | Multidisciplinarias (Ciencias, Ciencias Sociales, Artes y Humanidades) Moodle educación aprendizaje máquina aprendizaje profundo teléfonos inteligentes |
| Summary: | El objetivo de este estudio mixto es analizar las percepciones de los alumnos sobre el uso de Moodle y los teléfonos inteligentes en el proceso educativo de la Física a través de la Ciencia de Datos. Los algoritmos Machine Learning utilizados son regresión lineal, árbol de decisión y deep learning. En este estudio, la incorporación de Moodle facilitó la entrega de tareas, la consulta de los contenidos, la comunicación y la revisión de los recursos multimedia. Incluso, los teléfonos inteligentes permitieron el acceso a las plataformas virtuales de aprendizaje, el uso de las aplicaciones móviles y la comunicación desde cualquier lugar. Los resultados de los algoritmos regresión lineal y deep learning indican que el uso de Moodle y los teléfonos inteligentes influye positivamente la motivación de los alumnos, la asimilación del conocimiento y la satisfacción en el curso Física. Por otro lado, el algoritmo árbol de decisión determina 6 modelos predictivos. Las limitaciones son las técnicas de Machine Learning utilizadas y el análisis de las herramientas tecnológicas para la asimilación del conocimiento, la motivación y la satisfacción. Los futuros estudios pueden analizar el uso de Moodle y los teléfonos inteligentes para el rol activo y el desarrollo de las habilidades en diversas preparatorias y universidades. Asimismo, los algoritmos Machine Learning sobre los bosques aleatorios y la regresión logística pueden ser empleados para analizar el impacto de estas herramientas tecnológicas considerando el rendimiento académico. Por último, la incorporación de Moodle y los teléfonos inteligentes permite actualizar los cursos y diseñar creativas actividades a distancia. |
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