Machine Learning For Kids (aprendizaje automático para niños) y su influencia en el enfoque educativo STEM, en los estudiantes del 3er. grado de educación secundaria del Laboratorio de Investigación e Innovación Pedagógica “El Amauta” UNDAC, Región Pasco

Descripción del Articulo

En los últimos años nuestra sociedad está siendo testigo de cómo la tecnología impregna todos los campos del quehacer humano. Estamos viviendo un momento histórico de gran magnitud, vemos cómo a escala mundial se está produciendo un cambio radical en la cultura y en las sociedades. El mundo se está...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Castillo Estrella, Silvia Yulisa, Cajas Monago, Epifanio Alipio
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional Daniel Alcides Carrión
Repositorio:UNDAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.undac.edu.pe:undac/4676
Enlace del recurso:http://repositorio.undac.edu.pe/handle/undac/4676
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Machine Learning For Kids
Enfoque educativo STEM
Mejoramiento del aprendizaje
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01
Descripción
Sumario:En los últimos años nuestra sociedad está siendo testigo de cómo la tecnología impregna todos los campos del quehacer humano. Estamos viviendo un momento histórico de gran magnitud, vemos cómo a escala mundial se está produciendo un cambio radical en la cultura y en las sociedades. El mundo se está llenando de tecnología y cada día son más las cosas que funcionan sobre rieles tecnológicos. Esta avalancha tecnológica nos anima a abordar el uso óptimo de las tendencias tecnológicas en los procesos educativos, En este contexto, surge la pregunta: ¿Cómo podemos aprovechar el aprendizaje automático (Machine Learning) para enriquecer la educación de los niños y promover el enfoque STEM desde una edad temprana? En tal sentido nuestra investigación tiene el objetivo general de determinar los efectos de Machine Learning For Kids con el enfoque educativo STEM en el mejoramiento del aprendizaje en estudiantes de la muestra, es un estudio de tipo experimental, de diseño pre experimental con un solo grupo, con aplicación del método científico empleando Machine Learning For Kids, para la recolección de datos se aplicó una ficha de observación y un test de rendimiento académico. Las importantes conclusiones establecen que existe diferencia significativa de medias de 23,84 de la pre prueba a 54,80 de la posprueba, el valor de la prueba t es -11,623 con 24 grados de libertad, cuyo valor en la tabla es -1.7109, su valor de significancia es 0,000<0.05; las competencias obtenidas están relacionadas con la creatividad, las características pedagógicas y técnicas demostradas son exclusivamente con trabajos de taller con desempeños precisos y las actitudes de los estudiantes de la muestra fueron de carácter ascendente por cada sesión de aprendizaje.
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