Doctorado en Diseño y Visualización de la Información
URI permanente para esta colecciónhttps://hdl.handle.net/11191/5813
Examinar
1 resultados
Ítems en la colección
- Inteligencia Artificial, como base de un modelo de curriculum learning para el desarrollo de competencias digitales en e-learning(Universidad Autónoma Metropolitana (México). Unidad Azcapotzalco. Coordinación de Servicios de Información., 2022-11-01) Chávez Solís, María ElenaEl uso acelerado de la tecnología y la transformación digital demanda profesionales cualificados que hagan frente a la realidad de las necesidades laborales, centrados en la capacidad de respuesta inmediata y bajo un pensamiento sistémico. En el sector educativo se requiere diseñar estrategias que fortalezcan las competencias digitales, necesarias para la vida diaria y las aptitudes laborales, que vayan más allá de su uso; desarrollando una propuesta de valor acorde a los cambios para lograr aportaciones significativas enfocadas en una gestión de talento mediante una visión de un sistema dinámico. Diversos organismos internacionales promueven la cooperación a nivel mundial en el uso de la Inteligencia Artificial, por las aportaciones que ha presentado, mediante modelos predictivos que permiten aproximaciones precisas con márgenes de error muy pequeños. Esta investigación tiene por objetivo, identificar los factores que impactan en el aprovechamiento de los estudiantes mediante e-learning para proponer un modelo de Inteligencia Artificial que fortalezca el desarrollo de competencias digitales. El estudio presenta un análisis basado en el modelo de investigación mixto bajo la complementariedad para incrementar la pertinencia y la validez de los conceptos y resultados; a través del enfoque cualitativo y cuantitativo durante el ciclo escolar 2020-2021 en estudiantes de nivel superior y posgrado. El cualitativo considera las dimensiones de la actividad y desarrollo del docente; evaluando 6 dimensiones: el apoyo institucional, la calidad de la plataforma, la calidad del sistema de aprendizaje, la calidad del docente, la calidad del aprovechamiento del estudiante y la calidad en la mejora continua. La intención en este enfoque es identificar las principales dificultades profesionales. El cuantitativo se desarrolló a través de la experiencia del estudiante con el diseño y la aplicación de un instrumento de medición dividido en 3 ejes: trayectoria escolar, actitud en las clases en línea y nivel de aprendizaje, con el objetivo de identificar los factores que influyeron en el aprendizaje mediante e-learning. La propuesta de diseño experimental presenta un modelo de Inteligencia Artificial mediante una técnica inspirada en la forma en que los seres humanos adquieren conocimiento y un algoritmo que considera un plan curricular a través de métricas: primero dominando conceptos simples y progresando a un nivel de dificultad mayor; para que los educandos desarrollen gradualmente las competencias digitales. Los resultados confirman la relación existente entre la modalidad de estudio y el aprovechamiento del estudiante. El panorama presentado desde perspectivas distintas (docente-alumno) promueve una amplia discusión por la disrupción en el proceso de aprendizaje durante la pandemia, el uso de datos, la transformación vertiginosa de la tecnología que vincula a la actualización y fortalecimiento constante de competencias digitales tanto de docentes como de alumnos y al imprescindible uso de forma ética de modelos de Inteligencia Artificial que incrementen el aprendizaje. La investigación nos permite concluir que la IA no desplaza ni sustituye la actividad docente, por el contrario, la complementa, siendo que el ejercicio educativo requiere de estrategias para dinamizar la educación acorde a los cambios tecnológicos.