Uso de machine learning en la educación superior entre 2019 y 2024. Una revisión sistemática

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El objetivo de esta tesis es de investigar las características más relevantes de las publicaciones académicas sobre el uso de machine learning [ML], en la educación superior entre 2019 y 2024 mediante una revisión sistemática. La investigación sigue una aproximación cualitativa de nivel descriptivo...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ponte Ramirez, Carlos Alberto
Formato: tesis de maestría
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/150161
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Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Aprendizaje automático
Educación superior
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description El objetivo de esta tesis es de investigar las características más relevantes de las publicaciones académicas sobre el uso de machine learning [ML], en la educación superior entre 2019 y 2024 mediante una revisión sistemática. La investigación sigue una aproximación cualitativa de nivel descriptivo y utiliza un diseño de revisión sistemática dirigido por el método PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). La población del estudio incluye artículos académicos de bases de datos reconocidas como Web of Science y Scopus, seleccionándose una muestra de 28 artículos según criterios específicos de inclusión y exclusión como los siguientes: a) Estudios que aborden el uso de ML en la educación superior, b) Artículos publicados entre 2019 y 2024, c) Disponibilidad del texto completo para revisión detallada d) Estudios que cumplan con estándares mínimos de calidad tanto en español como en otros idiomas. Los hallazgos muestran que el ML tiene un gran potencial para personalizar el aprendizaje, automatizar procesos administrativos y realizar análisis predictivos, lo que constituye sus principales aplicaciones en ML. Las instituciones más investigadas fueron universidades, debido a su capacidad para integrar nuevas tecnologías y mejorar la calidad educativa. Sin embargo, se identificaron desafíos y barreras significativas como la falta de infraestructura tecnológica adecuada, la resistencia al cambio entre el personal educativo y la insuficiente capacitación en ML. Además, estas aplicaciones alinean con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), especialmente en mejorar la calidad y accesibilidad de la educación (ODS 4).
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La población del estudio incluye artículos académicos de bases de datos reconocidas como Web of Science y Scopus, seleccionándose una muestra de 28 artículos según criterios específicos de inclusión y exclusión como los siguientes: a) Estudios que aborden el uso de ML en la educación superior, b) Artículos publicados entre 2019 y 2024, c) Disponibilidad del texto completo para revisión detallada d) Estudios que cumplan con estándares mínimos de calidad tanto en español como en otros idiomas. Los hallazgos muestran que el ML tiene un gran potencial para personalizar el aprendizaje, automatizar procesos administrativos y realizar análisis predictivos, lo que constituye sus principales aplicaciones en ML. Las instituciones más investigadas fueron universidades, debido a su capacidad para integrar nuevas tecnologías y mejorar la calidad educativa. Sin embargo, se identificaron desafíos y barreras significativas como la falta de infraestructura tecnológica adecuada, la resistencia al cambio entre el personal educativo y la insuficiente capacitación en ML. Además, estas aplicaciones alinean con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), especialmente en mejorar la calidad y accesibilidad de la educación (ODS 4).Lima NortePrograma Académico de Maestría en Docencia UniversitariaInnovaciones PedagógicasEducación y calidad educativaApoyo a la reducción de brechas y carencias en la educación en todos sus nivelesEducación de calidadA DISTANCIAapplication/pdfspaUniversidad César VallejoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Repositorio Institucional - UCVUniversidad César Vallejoreponame:UCV-Institucionalinstname:Universidad Cesar Vallejoinstacron:UCVAprendizaje automáticoEducación superiorRevisión sistemáticahttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.00Uso de machine learning en la educación superior entre 2019 y 2024. Una revisión sistemáticainfo:eu-repo/semantics/masterThesisSUNEDUMaestría en Docencia UniversitariaUniversidad César Vallejo. 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