Sistema web con inteligencia artificial para mejorar la comprensión lectora en estudiantes de instituciones educativas de Sullana

• Autores: Lizama Chang, Oscar Enrique, Orejuela Cornejo, Josue Raidy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/155457
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/155457
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Sistema web; Inteligencia artificial; Comprensión lectora; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

El presente estudio tiene como objetivo determinar la influencia de un sistema web con inteligencia artificial en los niveles de comprensión lectora de estudiantes de instituciones educativas de Sullana, Piura, en el periodo 2023. El estudio se realizó en una población censal de 145 estudiantes de primero de secundaria, empleando un enfoque práctico y utilitario, esta investigación fue del tipo aplicada mediante un método cuantitativo. Los resultados mostraron que la implementación del sistema web con inteligencia artificial fue altamente eficaz, mejorando significativamente la comprensión lectora de los estudiantes. La media de las puntuaciones pasó de 11.12 en el pre-test a 15.26 en el post-test. Además, el sistema obtuvo una alta calificación de usabilidad y satisfacción por parte del 97.7% de los estudiantes, quienes lo encontraron beneficioso y fácil de usar. Un 88.4% de los estudiantes percibieron la inteligencia artificial como una herramienta eficiente para facilitar el aprendizaje adaptativo y personalizado. Estos hallazgos destacan el potencial transformador de la tecnología en la educación y proporcionan un marco sólido para futuras aplicaciones educativas, subrayando la importancia de incorporar herramientas tecnológicas avanzadas para mejorar los resultados educativos.