Efecto del modelo Flipped Learning en el rendimiento académico de los estudiantes de ingenierías, en el curso de principios de algoritmos, en una universidad privada de Arequipa, 2018

• Autor: Zevallos Oporto, Paola Ana
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2020
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/3554
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/3554
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Aula invertida (metodología de aprendizaje); Rendimiento académico; Estudiantes superiores; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#5.03.01

La realización del presente trabajo de investigación tuvo como fin determinar el efecto que tiene el modelo Flipped Learning en el rendimiento académico de los estudiantes de las carreras de ingenierías en el curso Principios de Algoritmos en una universidad privada de la ciudad de Arequipa. Los participantes fueron 47 alumnos de ambos géneros, divididos en dos grupos de estudio: un grupo experimental con 28 y otro de control con 19 estudiantes pre-constituidos respectivamente en cada grupo, que llevaron el curso de Principios de Algoritmos en el ciclo 2018-2, a quienes se les aplicó una prueba de entrada y una prueba de salida en la tercera unidad del curso. En cuanto a la metodología empleada tiene enfoque cuantitativo, alcance explicativo, tipo de estudio experimental de diseño cuasi experimental. Los resultados obtenidos evidenciaron que el rendimiento académico de los estudiantes mejoró significativamente después de la aplicación del modelo Flipped Learning o Aprendizaje Invertido como estrategia metodológica. Con un nivel de confianza del 95% y un nivel de significancia inferior a 0.05 (p-valor=0.042), se concluyó que, si se han encontrado diferencias estadísticamente significativas entre las competencias adquiridas en el aprendizaje de algoritmos en los estudiantes del grupo experimental y los del grupo control después de la aplicación de dicho modelo, por lo que se recomienda su implementación y aplicación.