Inteligencia Artificial, como base de un modelo de curriculum learning para el desarrollo de competencias digitales en e-learning

dc.contributorAlatriste Martínez, Yadira
dc.contributorDe La Cruz Salas, Luis Miguel
dc.contributor.advisorAlatriste Martínez, Yadira;#0000-0001-5410-6749
dc.contributor.advisorDE LA CRUZ SALAS, LUIS MIGUEL; 91524
dc.contributor.authorChávez Solís, María Elena
dc.contributor.committeeMemberÁlvarez Martínez, Rosa Elena
dc.contributor.committeeMemberBuitrón de la Torre, Marcela Esperanza
dc.contributor.committeeMemberTorres Lima, Héctor Jesús
dc.creatorCHAVEZ, MARIA ELENA;#0000-0001-5743-3008
dc.date.accessioned2023-05-26T00:00:49Z
dc.date.available2023-05-26T00:00:49Z
dc.date.issued2022-11-01
dc.description281 páginas. Doctorado en Diseño y Visualización de la Información.es_MX
dc.description.abstractEl 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.es_MX
dc.formatpdfes_MX
dc.format.digitalOriginBorn digitales_MX
dc.identificator7||33||3304||120310es_MX
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.24275/uama.5813.9684
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11191/9684
dc.language.isospaes_MX
dc.publisherUniversidad Autónoma Metropolitana (México). Unidad Azcapotzalco. Coordinación de Servicios de Información.es_MX
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadases_MX
dc.rights.accesopenAccesses_MX
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_MX
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA::CIENCIAS TECNOLÓGICAS::TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES::ENSEÑANZA CON AYUDA DE ORDENADORes_MX
dc.subject.lccLB1028.43es_MX
dc.subject.lcshArtificial intelligence--Educational applications.es_MX
dc.subject.lcshEducational technology--Planning.es_MX
dc.subject.lcshDeep learning (Machine learning)es_MX
dc.subject.lcshDistance education.es_MX
dc.subject.otherAprendizaje automático (Inteligencia artificial)es_MX
dc.subject.otherAprendizaje profundo (Aprendizaje automático)es_MX
dc.thesis.degreedepartmentDivisión de Ciencias y Artes para el Diseño.es_MX
dc.thesis.degreedisciplineVisualización de la Información.es_MX
dc.thesis.degreegrantorUniversidad Autónoma Metropolitana (México).es_MX
dc.thesis.degreelevelDoctorado.es_MX
dc.thesis.degreenameDoctorado en Diseño y Visualización de la Información.es_MX
dc.titleInteligencia Artificial, como base de un modelo de curriculum learning para el desarrollo de competencias digitales en e-learninges_MX
dc.typeTesis de doctoradoes_MX
dc.type.conacytdoctoralThesises_MX

Files

Original bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
Inteligencia_artificial_Chavez-Solis_ME_2022.pdf
Size:
5.81 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Inteligencia Artificial, como base de un modelo