Sistema basado en Machine Learning para el aprendizaje de lenguaje de señas en estudiantes de primaria - 2024

Descripción del Articulo

El impacto de la implementación de un sistema basado en Machine Learning en el aprendizaje del lenguaje de señas fue evaluado en 145 estudiantes de quinto y sexto grado de dos escuelas primarias, una localizada en Chaclacayo y la otra en Chorrillos. El estudio fue cuantitativo, con un diseño experim...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores: Gonzalez Bardales, Diego Alonso, Torres Rojas, Javier Je-hu, Cueva Jaimes, Nelson David
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Autónoma del Perú
Repositorio:AUTONOMA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.autonoma.edu.pe:20.500.13067/3958
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.13067/3958
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Machine Learning
Lenguaje de señas
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description El impacto de la implementación de un sistema basado en Machine Learning en el aprendizaje del lenguaje de señas fue evaluado en 145 estudiantes de quinto y sexto grado de dos escuelas primarias, una localizada en Chaclacayo y la otra en Chorrillos. El estudio fue cuantitativo, con un diseño experimental de corte longitudinal. Se observaron diferencias estadísticamente significativas (p < .001) para los 12 ítems utilizando la prueba de Wilcoxon. Específicamente, en la dimensión de expresión, el 38 % de los estudiantes reportaron ser capaces de utilizar los números y las letras del alfabeto; en la dimensión de comprensión, un 48 % indicó que podía reconocer las preguntas y los verbos en el lenguaje de señas; y en la dimensión de comunicación, un 39 % reportó ser capaz de identificar los adverbios y las preposiciones. En cuanto a la confiabilidad, se identificó un alfa de Cronbach de .892 en el pretest y de .942 en el postest. Estos hallazgos confirmaron que el sistema basado en Machine Learning tuvo un impacto positivo en el aprendizaje del lenguaje de señas.
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