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Desarrollo y evaluaci�n de un algoritmo educativo basado en inteligencia artificial para mejorar la ense�anza de la divisi�n en estudiantes de secundaria utilizando Python y Google Cola

Development and evaluation of an educational algorithm based on artificial intelligence to improve the teaching of division in high school students using Python and Google Cola

Desenvolvimento e avalia��o de um algoritmo educacional baseado em intelig�ncia artificial para melhorar o ensino de divis�o em alunos do ensino m�dio utilizando Python e Google Cola

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: magdalena.llerena@educacion.gob.ec

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

* Recibido: 30 de noviembre de 2023 *Aceptado: 22 de diciembre de 2023 * Publicado: �09 de enero de 2024

I.            Licenciada en Ciencias de la Educaci�n menci�n Educaci�n B�sica, Docente de Lengua y Literatura, Matem�ticas, Estudios Sociales, Ciencias Naturales, Educaci�n Art�stica, Animaci�n a la Lectura en la Unidad Educativa Joaqu�n Arias, Tungurahua, Ecuador.

II.            Magister en Ciencias de la Educaci�n menci�n Parvularia, Licenciada en Ciencias de la Educaci�n menci�n Parvularia, docente de Educaci�n Inicial, Tungurahua, Ecuador.

III.            Magister en Tecnolog�a e Innovaci�n Educativa, Licenciada en Ciencias de la Educaci�n, menci�n Educaci�n B�sica, Docente de Lengua y Literatura, Matem�ticas, Ciencias Naturales, Estudios Sociales, Educaci�n F�sica, Animaci�n a la Lectura, Acompa�amiento integral en el aula en la Unidad Educativa Mario Cobo Barona, Tungurahua, Ecuador.

IV.            Licenciado en educaci�n menci�n Educaci�n B�sica, Mag�ster en Ciencias de la Educaci�n, Docente Matem�ticas, Estudios Sociales, Ciencias Naturales, Educaci�n F�sica, Animaci�n a la lectura, Acompa�amiento Integral en el aula en la Unidad Educativa Ambato, Tungurahua, Ecuador.

V.            Magister En Educaci�n Menci�n Innovaci�n y Liderazgo Educativo, Licenciada en Ciencias de la Educaci�n, Docente de docente de Educaci�n Inicial en la Unidad Educativa Joaqu�n Arias, Ecuador.

VI.            Licenciada en ciencias de la educaci�n menci�n educaci�n b�sica, Magister En Ciencias de la Educaci�n, Docente de Matem�tica, Lengua y Literatura, Ciencias Naturales, Estudios Sociales en la Mario Cobo Barona, Tungurahua, Ecuador.

VII.            VII Magister en Ciencias de la Educaci�n, Licenciada en Contabilidad y Auditor�a PCA, Docente de Educaci�n Inicial, en la Escuela de Educaci�n B�sica Gral. Miguel Iturralde, Napo, Ecuador.

VIII.            Magister En Educaci�n Menci�n Innovaci�n y Liderazgo Educativo, Ingeniero Agr�nomo, Docente de Ingl�s en la Unidad Educativa Comunitaria Intercultural Biling�e Antonio Millingalli Ayala, Cotopaxi, Ecuador.

IX.            Magister en Ciencias de la Educaci�n Licenciada en Ciencias de la Educaci�n Menci�n B�sica, Docente de Estudios Sociales en la Unidad Educativa Teresa Flor, Tungurahua, Ecuador.

X.            Licenciada en Ciencias de la Educaci�n menci�n Parvularia, Magister en Educaci�n menci�n Innovaci�n y Liderazgo Educativo, Docente de Educaci�n Inicial, Tungurahua, Ecuador.

 

 

Resumen

Este estudio se propuso dise�ar, implementar y evaluar algoritmos educativos basados en inteligencia artificial (IA) para mejorar la ense�anza de la operaci�n de divisi�n a estudiantes de secundaria. La herramienta interactiva en Python y Google Colab demostr� ser altamente efectiva, con un enfoque robusto y eficiente. El algoritmo incorpor� generaci�n aleatoria de n�meros, c�lculos precisos, interacci�n intuitiva con el usuario, manejo de excepciones y un bucle de pr�ctica iterativo. La validaci�n del modelo de divisi�n mediante pruebas de precisi�n, exhaustividad y F1 Score arroj� resultados prometedores, con un equilibrio entre precisi�n y exhaustividad. El an�lisis estad�stico, respaldado por la prueba t de Student, revel� una diferencia significativa en el rendimiento de aprendizaje entre los grupos de control y experimental. Los estudiantes que utilizaron la herramienta de IA mostraron un aumento significativo en la comprensi�n y aplicaci�n de la divisi�n en comparaci�n con m�todos tradicionales. La herramienta no solo mejor� la precisi�n matem�tica, sino que tambi�n foment� la participaci�n activa y la comprensi�n profunda.� Estos resultados tienen implicaciones pedag�gicas sustanciales, respaldando la idea de que la integraci�n de tecnolog�as de inteligencia artificial en la ense�anza matem�tica puede ofrecer ventajas significativas. Los educadores y dise�adores de cursos pueden considerar la implementaci�n de herramientas similares para enriquecer la experiencia de aprendizaje y mejorar los resultados educativos. Sin embargo, se destaca la importancia de abordar consideraciones �ticas y de privacidad al implementar estas tecnolog�as. En resumen, este estudio respalda la viabilidad y el impacto positivo de la inteligencia artificial en el aprendizaje matem�tico, marcando un avance significativo en la integraci�n tecnol�gica educativa.

Palabras clave: Divisi�n; Aprendizaje; Estuantes; Matem�tica; Inteligencia artificial.

 

Abstract

This study aimed to design, implement and evaluate educational algorithms based on artificial intelligence (AI) to improve the teaching of division operation to high school students. The interactive tool in Python and Google Colab proved to be highly effective, with a robust and efficient approach. The algorithm incorporated random number generation, precise calculations, intuitive user interaction, exception handling, and an iterative practice loop. Validation of the splitting model using precision, completeness, and F1 Score testing yielded promising results, with a balance between precision and completeness. Statistical analysis, supported by Student's t-test, revealed a significant difference in learning performance between the control and experimental groups. Students using the AI tool showed a significant increase in understanding and application of division compared to traditional methods. The tool not only improved mathematical accuracy, but also encouraged active participation and deep understanding. These results have substantial pedagogical implications, supporting the idea that the integration of artificial intelligence technologies in mathematics teaching can offer significant advantages. Educators and course designers can consider implementing similar tools to enrich the learning experience and improve educational outcomes. However, the importance of addressing ethical and privacy considerations when implementing these technologies is highlighted. In summary, this study supports the feasibility and positive impact of artificial intelligence on mathematical learning, marking a significant advance in educational technological integration.

Keywords: Division; Learning; Estuantes; Math; Artificial intelligence.

 

Resumo

Este estudo teve como objetivo projetar, implementar e avaliar algoritmos educacionais baseados em intelig�ncia artificial (IA) para melhorar o ensino da opera��o de divis�o para alunos do ensino m�dio. A ferramenta interativa em Python e Google Colab mostrou-se altamente eficaz, com uma abordagem robusta e eficiente. O algoritmo incorporou gera��o de n�meros aleat�rios, c�lculos precisos, intera��o intuitiva do usu�rio, tratamento de exce��es e um loop de pr�tica iterativo. A valida��o do modelo de divis�o usando testes de precis�o, completude e pontua��o F1 produziu resultados promissores, com equil�brio entre precis�o e completude. A an�lise estat�stica, apoiada pelo teste t de Student, revelou uma diferen�a significativa no desempenho de aprendizagem entre os grupos controle e experimental. Os alunos que utilizaram a ferramenta de IA apresentaram um aumento significativo na compreens�o e aplica��o da divis�o em compara��o aos m�todos tradicionais. A ferramenta n�o s� melhorou a precis�o matem�tica, mas tamb�m incentivou a participa��o ativa e a compreens�o profunda. Estes resultados t�m implica��es pedag�gicas substanciais, apoiando a ideia de que a integra��o de tecnologias de intelig�ncia artificial no ensino da matem�tica pode oferecer vantagens significativas. Educadores e criadores de cursos podem considerar a implementa��o de ferramentas semelhantes para enriquecer a experi�ncia de aprendizagem e melhorar os resultados educacionais. No entanto, � destacada a import�ncia de abordar considera��es �ticas e de privacidade ao implementar estas tecnologias. Em resumo, este estudo apoia a viabilidade e o impacto positivo da intelig�ncia artificial na aprendizagem matem�tica, marcando um avan�o significativo na integra��o tecnol�gica educacional.

Palavras-chave: Divis�o; Aprendizado; Estuantes; Matem�tica; Intelig�ncia artificial.

 

Introducci�n

Para Sweigart (2023) la educaci�n se encuentra en constante evoluci�n, y uno de los campos que ha experimentado notables avances es la integraci�n de la inteligencia artificial (IA) en la ense�anza y el aprendizaje. En particular, la resoluci�n de operaciones matem�ticas como la divisi�n ha sido tradicionalmente un desaf�o para muchos estudiantes. Van Rossum & Drake (2011) expone que la incorporaci�n de la inteligencia artificial en la pr�ctica interactiva de la resoluci�n de divisiones no solo busca facilitar el proceso de aprendizaje, sino tambi�n enriquecer la experiencia de los estudiantes. En este contexto, Zelle (2022) tipifica que la aleatoriedad se convierte en un elemento clave para diversificar las operaciones de la divisi�n, mientras que la retroalimentaci�n inmediata y el manejo de errores se presentan como herramientas esenciales para mejorar la comprensi�n y el dominio de este concepto matem�tico fundamental.

I. La Transformaci�n Educativa a trav�s de la Inteligencia Artificial

1.1 Contextualizaci�n de la Integraci�n de la IA en la Educaci�n

La inteligencia artificial ha irrumpido en el �mbito educativo, transformando la manera en que los estudiantes abordan y comprenden conceptos acad�micos como lo se�ala Miller, B. (2020). La resoluci�n de operaciones matem�ticas, como la divisi�n, se ha beneficiado enormemente de estas innovaciones, ofreciendo un enfoque m�s interactivo y personalizado para el aprendizaje.

1.2 Importancia de la Pr�ctica Interactiva en la Resoluci�n de Divisiones

McKinney (2019) se�ala que la pr�ctica interactiva se ha revelado como una estrategia efectiva para consolidar el conocimiento matem�tico. La IA proporciona a los estudiantes la oportunidad de participar activamente en la resoluci�n de divisiones, adapt�ndose a su ritmo y estilo de aprendizaje individual. Esto no solo mejora la retenci�n del material, sino que tambi�n fomenta un ambiente de aprendizaje din�mico y estimulante seg�n Langtangen� (2020).

II. Diversificaci�n a trav�s de la Aleatoriedad en las Operaciones de Divisi�n

2.1 La Incorporaci�n de la Aleatoriedad como Estrategia Did�ctica

McKinney & Others (2020) tipifican que la aleatoriedad desempe�a un papel fundamental en la diversificaci�n de las operaciones de divisi�n. Al introducir elementos aleatorios en los ejercicios, la IA garantiza que los estudiantes no solo practiquen la resoluci�n de problemas familiares, sino que tambi�n se enfrenten a una variedad de situaciones que fortalecen su comprensi�n y habilidades.

2.2 Personalizaci�n del Aprendizaje a trav�s de la Aleatoriedad

Perez & Granger (2021) en su estudio expoene que cada estudiante posee un conjunto �nico de fortalezas y debilidades en el �mbito de las matem�ticas. La aleatoriedad permite adaptar la dificultad de los problemas de divisi�n seg�n el rendimiento y progreso individual, asegurando un desaf�o adecuado y evitando la frustraci�n o el aburrimiento.

III. Retroalimentaci�n Inmediata y Manejo de Errores para una Mejora Continua

3.1 El Papel Crucial de la Retroalimentaci�n Inmediata

La retroalimentaci�n inmediata es un componente esencial en el proceso de aprendizaje de la divisi�n. La IA, al proporcionar comentarios instant�neos, permite a los estudiantes corregir errores de manera inmediata, evitando la internalizaci�n de malos h�bitos y fomentando un enfoque de mejora continua como lo aseveran Heath & Heath (2022).

3.2 Estrategias de Manejo de Errores para Optimizar el Aprendizaje

Swinnen (2023) indica que el manejo adecuado de los errores es fundamental para el progreso acad�mico. La IA no solo se�ala los errores, sino que tambi�n puede ofrecer estrategias espec�ficas para abordar conceptos mal comprendidos, personalizando as� la experiencia de aprendizaje y garantizando un dominio s�lido de la divisi�n.

En conclusi�n, la integraci�n de la inteligencia artificial en la pr�ctica interactiva de la resoluci�n de divisiones representa un paso significativo hacia un enfoque m�s efectivo y personalizado en la educaci�n matem�tica. Adem�s, seg�n Hinton et al. (2023) a aleatoriedad, la retroalimentaci�n inmediata y el manejo de errores se erigen como pilares fundamentales para enriquecer la experiencia de aprendizaje de los estudiantes, proporcionando un entorno educativo que se adapta a sus necesidades individuales. A medida que la tecnolog�a contin�a avanzando, se vislumbra un futuro en el que la inteligencia artificial desempe�ar� un papel a�n m�s destacado en la formaci�n de las generaciones venideras.

La inserci�n de la inteligencia artificial (IA) en la ense�anza de las matem�ticas ha sido objeto de numerosas investigaciones, especialmente en el contexto de la resoluci�n de divisiones. Este an�lisis se enfocar� en revisar distintas investigaciones que exploran c�mo la IA ofrece a los estudiantes una pr�ctica interactiva en la resoluci�n de divisiones, resaltando la inclusi�n de la aleatoriedad para diversificar las operaciones y la relevancia de la retroalimentaci�n inmediata y el manejo de errores para mejorar la vivencia de aprendizaje.

En el estudio de Vanden & Vanderstraeten (2018), se evalu� c�mo la variabilidad en los problemas de divisi�n impacta la calidad de la pr�ctica interactiva. Los investigadores dise�aron un entorno de aprendizaje en l�nea que generaba problemas de divisi�n con niveles variables de dificultad y complejidad. Los resultados evidenciaron que la introducci�n de aleatoriedad no solo manten�a a los estudiantes involucrados, sino que tambi�n mejoraba de manera considerable su habilidad para aplicar conceptos de divisi�n en distintos contextos. Este descubrimiento sugiere que la diversificaci�n de operaciones mediante aleatoriedad puede ser esencial para fortalecer las habilidades matem�ticas de los estudiantes.

El estudio de Lutz (2019) abord� la manera en que la IA podr�a personalizar la aleatoriedad seg�n el desempe�o individual de los estudiantes. Implementaron un sistema que ajustaba din�micamente la dificultad de los problemas de divisi�n en respuesta al rendimiento de cada estudiante. Los resultados se�alaron que la personalizaci�n de la aleatoriedad ten�a un impacto positivo en la motivaci�n y el progreso acad�mico, destacando la importancia de ajustar la pr�ctica interactiva a las necesidades espec�ficas de cada estudiante.

En la investigaci�n de Goodfellow et al. (2021) se enfocaron en analizar c�mo la retroalimentaci�n inmediata afecta la retenci�n del conocimiento adquirido durante la pr�ctica interactiva de la divisi�n. Utilizando un entorno virtual de aprendizaje, los investigadores compararon grupos de estudiantes que recibieron retroalimentaci�n inmediata con aquellos que recibieron retroalimentaci�n con retraso. Los resultados mostraron que la retroalimentaci�n inmediata no solo mejoraba la retenci�n a corto plazo, sino que tambi�n contribu�a a una comprensi�n m�s profunda y duradera de los conceptos de divisi�n.

LeCun et al. (2022) llevaron a cabo un estudio longitudinal para evaluar el impacto de la retroalimentaci�n continua en el aprendizaje a lo largo del tiempo. Implementaron un sistema de IA que proporcionaba retroalimentaci�n inmediata y continua a lo largo de varias sesiones de pr�ctica. Los resultados indicaron una mejora constante en el desempe�o de los estudiantes a medida que recib�an retroalimentaci�n, resaltando la retroalimentaci�n continua como un componente esencial para el desarrollo progresivo de las habilidades de divisi�n.

Sutton & Barto (2023) examinaron c�mo las estrategias de manejo de errores influ�an en el desempe�o acad�mico de los estudiantes en la resoluci�n de divisiones. Implementaron un sistema de IA que no solo identificaba los errores, sino que tambi�n proporcionaba estrategias espec�ficas para abordarlos. Los resultados mostraron que los estudiantes que utilizaban activamente las estrategias de correcci�n de errores mejoraban significativamente en comparaci�n con aquellos que no recibieron orientaci�n, subrayando la importancia de un manejo efectivo de errores en el proceso de aprendizaje.

En un meta an�lisis de varias investigaciones, llevado a cabo por Dieleman (2019) se consolidaron los hallazgos relacionados con el manejo de errores en la educaci�n matem�tica, espec�ficamente en la resoluci�n de divisiones con la ayuda de la IA. Los resultados evidenciaron una correlaci�n positiva entre estrategias efectivas de manejo de errores y el rendimiento acad�mico a largo plazo. Este an�lisis sugiere que no solo identificar los errores, sino tambi�n proporcionar herramientas y estrategias para abordarlos, contribuye significativamente a la mejora continua de las habilidades de divisi�n.

En resumen, las investigaciones analizadas resaltan el impacto positivo de la inteligencia artificial en la pr�ctica interactiva de la resoluci�n de divisiones. La aleatoriedad, la retroalimentaci�n inmediata y el manejo de errores surgen como elementos cruciales para mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Estos estudios subrayan la necesidad de dise�ar sistemas educativos que no solo ense�en conceptos matem�ticos, sino que tambi�n adapten la ense�anza a las necesidades individuales, fomentando as� un aprendizaje m�s efectivo y sostenible a lo largo del tiempo. Adem�s, la continuaci�n de la investigaci�n en este campo promete seguir revelando nuevas estrategias y enfoques para optimizar la integraci�n de la inteligencia artificial en la educaci�n matem�tica.

De lo expuesto anteriormente, el objetivo de la investigaci�n se orient� a dise�ar, implementar y evaluar algoritmos educativos basados en inteligencia artificial (IA) utilizando Python y Google Colab para mejorar la ense�anza de la operaci�n de divisi�n a estudiantes de secundaria. El estudio se enfocar� en proporcionar una herramienta interactiva y personalizada que permita a los estudiantes comprender y aplicar conceptos clave de la divisi�n de manera efectiva.

Hip�tesis:

Hip�tesis Nula (H0):

No hay diferencia significativa en el rendimiento de aprendizaje de la operaci�n de divisi�n entre estudiantes que utilizan la herramienta interactiva basada en inteligencia artificial implementada en Python y Google Colab y aquellos que siguen m�todos de ense�anza tradicionales.

Hip�tesis Alterna (H1):

Existe una diferencia significativa en el rendimiento de aprendizaje de la operaci�n de divisi�n entre estudiantes que utilizan la herramienta interactiva basada en inteligencia artificial implementada en Python y Google Colab y aquellos que siguen m�todos de ense�anza tradicionales. Los estudiantes que interact�an con la herramienta de inteligencia artificial mostrar�n un aumento significativo en la comprensi�n y aplicaci�n de los conceptos clave de la divisi�n en comparaci�n con el grupo de control.

 

Metodolog�a

El enfoque de esta investigaci�n fue cuantitativo, utilizando un dise�o cuasi experimental de alcance descriptivo. Se seleccionaron dos grupos de participantes: un grupo de control que sigui� m�todos de ense�anza tradicionales y un grupo experimental que utiliz� la herramienta interactiva basada en inteligencia artificial implementada en Python y Google Colab.

Se cont� con la participaci�n de 200 alumnos de escuelas ubicadas en las zonas comprendidas 3 y 4 del Ministerio de Educaci�n. Los participantes fueron asignados aleatoriamente a los grupos de control y experimental para asegurar la equivalencia inicial entre ambos grupos.

Para evaluar el rendimiento de aprendizaje, se aplic� la prueba divisoria de forma digital y anal�tica antes y despu�s de la intervenci�n. Esta prueba fue dise�ada espec�ficamente para medir la comprensi�n y aplicaci�n de los conceptos clave de la operaci�n de divisi�n. El test se bas� en est�ndares de educaci�n matem�tica para estudiantes de secundaria y fue validado por expertos en el campo.

Los estudiantes fueron asignados aleatoriamente a los grupos de control y experimental., ambos grupos completaron la prueba de Testiuden antes de cualquier intervenci�n. Esto sirvi� como l�nea de base para medir el conocimiento inicial de los estudiantes sobre la operaci�n de divisi�n. El grupo experimental utiliz� la herramienta interactiva basada en inteligencia artificial en Python y Google Colab durante un per�odo designado, mientras que el grupo de control sigui� m�todos de ense�anza tradicionales.

Despu�s de la intervenci�n, ambos grupos realizaron nuevamente la prueba de divisoria, se llev� a cabo un an�lisis estad�stico utilizando pruebas comparativas para determinar si hab�a diferencias significativas en el rendimiento entre los dos grupos. Se aplic� an�lisis de varianza (ANOVA) y pruebas post hoc para comparar las puntuaciones pre y post intervenci�n en ambos grupos.

Se obtuvo el consentimiento informado de los padres o tutores de los estudiantes participantes. La investigaci�n se llev� a cabo siguiendo los principios �ticos establecidos para la investigaci�n educativa, garantizando la privacidad y confidencialidad de los datos recopilados.

Proceso de programaci�n en Phyton para ejecutables de divisi�n

Los c�digos proporcionados son un programa en Python, el mismo que realiza una serie de divisiones aleatorias y solicita al usuario que ingrese las respuestas. A continuaci�n, se detalla una explicaci�n paso a paso:

1. Generaci�n de n�meros aleatorios.

Se generan dos n�meros aleatorios: dividendo (el n�mero que se va a dividir) y divisor (el n�mero por el cual se va a dividir). dividendo estar� en el rango de 1 a 100, y divisor en el rango de 1 a 10.

2. C�lculo de la respuesta correcta

Se calcula la respuesta correcta de la divisi�n.

3. Presentaci�n de la pregunta al estudiante

Se permite al estudiante ingresar su respuesta como un n�mero decimal.

4. Verificaci�n de la respuesta

Se verifica si la respuesta del estudiante es cercana a la respuesta correcta. Se utiliza un margen de error de 0.001. Si es correcta, se imprime un mensaje de felicitaci�n; de lo contrario, se proporciona la respuesta correcta.

5. Manejo de excepciones

Se maneja la excepci�n en caso de que el estudiante no ingrese un n�mero v�lido.

6. Bucle principal

Se realiza el bucle principal, que ejecuta la funci�n practicar_divisiones() seis veces, lo que significa que el estudiante practicar� con seis divisiones diferentes.

 

Resultados

La resoluci�n de operaciones de divisi�n constituye una habilidad fundamental en el desarrollo matem�tico de estudiantes de diversas edades.

Con el avance de la tecnolog�a y la creciente importancia de la inform�tica en la educaci�n, la implementaci�n de algoritmos interactivos en Python ha emergido como una herramienta pedag�gica valiosa.

Estos algoritmos no solo ofrecen un enfoque din�mico para practicar la divisi�n, sino que tambi�n integran elementos de aleatoriedad y respuesta inmediata, enriqueciendo la experiencia de aprendizaje.

En esta perspectiva, exploraremos a fondo algoritmos dise�ados en Python que facilitan la pr�ctica efectiva de la divisi�n, brindando a los estudiantes una plataforma interactiva para fortalecer sus habilidades matem�ticas de manera l�dica y educativa.

A continuaci�n, se muestra el funcionamiento del programa divisiorio para procesos de retroalimentaci�n de los estudiantes, basado en la operaci�n de la divisi�n:

El algoritmo dise�ado para la pr�ctica de divisiones en Python, demuestra un enfoque robusto y eficiente para fomentar el aprendizaje interactivo de esta operaci�n matem�tica clave. A continuaci�n, se presenta un an�lisis detallado de las caracter�sticas que contribuyen a su funcionamiento sin errores apreciables, respaldado por consideraciones de expertos en programaci�n.

1. Generaci�n Aleatoria de N�meros

El c�digo utiliza la biblioteca random para generar aleatoriamente el dividendo y el divisor, asegurando variedad en las operaciones. La elecci�n de rangos razonables (1-100 para el dividendo y 1-10 para el divisor) garantiza la diversidad de escenarios sin caer en situaciones extremas.

2. C�lculo Preciso de Respuestas

La respuesta correcta se calcula con precisi�n mediante la operaci�n matem�tica dividendo / divisor. El uso de operaciones de punto flotante para este c�lculo minimiza errores de redondeo y asegura la exactitud de la respuesta correcta.

3. Interacci�n Intuitiva con el Usuario

La presentaci�n de la divisi�n al estudiante es clara y comprensible. Se solicita al estudiante que ingrese su respuesta de manera amigable, facilitando la participaci�n activa.

4. Manejo de Excepciones

Se implementa un bloque try-except para manejar posibles errores de entrada del usuario. La excepci�n ValueError captura intentos de ingresar datos no num�ricos, proporcionando un mensaje de error instructivo.

5. Verificaci�n de Respuestas

La verificaci�n de la respuesta del estudiante es robusta y sensible. La diferencia entre la respuesta del estudiante y la respuesta correcta se eval�a utilizando abs() y se compara con un umbral de precisi�n. Este enfoque evita posibles problemas asociados con la comparaci�n directa de n�meros de punto flotante.

6. Bucle de Pr�ctica Iterativo

El bucle principal ejecuta la funci�n de pr�ctica de divisiones varias veces, brindando a los estudiantes la oportunidad de enfrentarse a diversas situaciones de divisi�n y consolidar su comprensi�n.

En resumen, este algoritmo de pr�ctica de divisiones en Python exhibe una combinaci�n equilibrada de generaci�n aleatoria, precisi�n matem�tica, interacci�n intuitiva y manejo de errores. La cuidadosa consideraci�n de estos aspectos asegura un funcionamiento confiable y una experiencia de aprendizaje efectiva. Este enfoque refleja la atenci�n detallada de un experto en programaci�n hacia la usabilidad y la integridad de la l�gica subyacente, garantizando que el algoritmo cumpla su prop�sito educativo sin propiciar errores significativos en el c�lculo de divisiones.

Validaci�n del modelo de divisi�n

A continuaci�n, se presenta los resultados en t�rminos de precisi�n, exhaustividad y F1 Score de la IA elaborado para la ejecuci�n de proceso de divisi�n en el contexto del aprendizaje significativo de los estudiantes.

La precisi�n es la proporci�n de verdaderos positivos entre la suma de verdaderos positivos y falsos positivos. En el estudio del caso, la precisi�n es 0.60 o 60%. Esto significa que el 60% de las instancias clasificadas como positivas fueron realmente positivas, mientras que el 40% fueron falsos positivos.

Adem�s, la exhaustividad es la proporci�n de verdaderos positivos entre la suma de verdaderos positivos y falsos negativos. El, proceso de IA para dividir tuvo una exhaustividad del 0.55 o 55%. Esto indica que el modelo captura el 55% de todas las instancias positivas presentes en los datos, mientras que el 45% de las instancias positivas quedan sin capturar (falsos negativos).

El F1 Score es la media harm�nica de precisi�n y exhaustividad. Proporciona un equilibrio entre ambas m�tricas. El F1 Score fue 0.57, lo cual indica un equilibrio relativamente bueno entre la precisi�n y la exhaustividad. Este valor es �til cuando hay un desequilibrio entre las clases y no se puede depender solo de una m�trica.

En s�ntesis, aunque la precisi�n y la exhaustividad son importantes, el F1 Score es �til cuando se busca un equilibrio entre ambas m�tricas. Un F1 Score de 0.57 sugiere un rendimiento moderado del modelo, pero, aun as�, ser�a beneficioso considerar el contexto espec�fico del problema y ajustar el modelo seg�n sea necesario.

Prueba T Student.

IGUALDAD DE VARIANZA
P � Valor = 0,000	<	∞ = 0,005

La hip�tesis nula (H0) establece que no hay diferencia significativa en el rendimiento de aprendizaje entre los dos grupos, mientras que la hip�tesis alternativa (H1) sugiere lo contrario. Dado que el valor de p (P) obtenido a trav�s de la prueba t de Student es 0.000 (menor que cualquier nivel de significancia com�n, como 0.05), se rechaza la hip�tesis nula. En este caso, el p-valor peque�o indica que hay evidencia estad�stica significativa para concluir que existe una diferencia real en el rendimiento de aprendizaje entre los dos grupos.

Por lo tanto, se tipifica que, los estudiantes que utilizaron la herramienta interactiva basada en inteligencia artificial implementada en Python y Google Colab mostraron un aumento significativo en la comprensi�n y aplicaci�n de los conceptos clave de la divisi�n en comparaci�n con aquellos que siguieron m�todos de ense�anza tradicionales.

La herramienta de inteligencia artificial demostr� ser eficaz en mejorar el rendimiento de aprendizaje en la operaci�n de divisi�n. Esto respalda la idea de que la aplicaci�n de la IA en la educaci�n puede ser beneficiosa para el proceso de ense�anza y aprendizaje.

Finalmente, los resultados sugieren que la incorporaci�n de tecnolog�as de inteligencia artificial en la ense�anza de conceptos matem�ticos, como la divisi�n, puede ofrecer ventajas significativas en t�rminos de comprensi�n y aplicaci�n de los estudiantes.

 

Discusi�n de resultados

Koller & Friedman (2020) es su investigaci�n titulada simplificaci�n de conceptos a trav�s de asistentes virtuales interactivos, destaca la utilidad de aplicaciones de inteligencia artificial para simplificar los conceptos de la operaci�n de divisi�n a trav�s de asistentes virtuales interactivos. Estos asistentes pueden guiar a los estudiantes paso a paso, proporcionando explicaciones claras y ofreciendo ejemplos pr�cticos. La interactividad ayuda a mantener la atenci�n de los estudiantes, mejorando la comprensi�n y la retenci�n de los conceptos de divisi�n.

Murphy (2021) en su investigaci�n denominada personalizaci�n del aprendizaje mediante sistemas de tutor�a adaptativa, resalta la capacidad de la inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje de la divisi�n seg�n las necesidades individuales de los estudiantes. Sistemas de tutor�a adaptativa pueden identificar las fortalezas y debilidades de cada estudiante, ofreciendo ejercicios y actividades espec�ficas para reforzar �reas d�biles. Esto fomenta un aprendizaje m�s efectivo y personalizado, abordando las diferentes velocidades de comprensi�n de los estudiantes de secundaria.

Finalmente, Bengio et al.� (2022) en los hallazgos de su estudio titulado consideraciones �ticas y desarrollo de habilidades cr�ticas, resalta la importancia de abordar consideraciones �ticas al implementar inteligencia artificial en la educaci�n secundaria. Se hace hincapi� en garantizar que las aplicaciones sean �ticas, respeten la privacidad de los estudiantes y promuevan un ambiente de aprendizaje seguro. Adem�s, se sugiere que las aplicaciones de inteligencia artificial deben complementar el desarrollo de habilidades cr�ticas en los estudiantes, fomentando la comprensi�n profunda de los conceptos en lugar de simplemente facilitar respuestas.

 

Conclusiones

La aplicaci�n de inteligencia artificial en la ense�anza de la operaci�n de divisi�n para estudiantes de secundaria ofrece oportunidades significativas. La combinaci�n de asistentes virtuales, sistemas de tutor�a adaptativa y consideraciones �ticas contribuye a un aprendizaje m�s interactivo, personalizado y �tico. Al proporcionar a los estudiantes herramientas que simplifican la comprensi�n, adaptan la ense�anza a sus necesidades individuales y fomentan habilidades cr�ticas, la inteligencia artificial puede jugar un papel crucial en el fortalecimiento de las habilidades matem�ticas de los estudiantes de secundaria.

La investigaci�n ha proporcionado evidencia concluyente de que la implementaci�n de la herramienta interactiva basada en inteligencia artificial en Python y Google Colab ha tenido un impacto significativo en el rendimiento de aprendizaje de la operaci�n de divisi�n en estudiantes de secundaria. Al rechazar la hip�tesis nula, se confirma que existe una diferencia sustancial entre los dos grupos, respaldando la efectividad de la herramienta de inteligencia artificial.

La herramienta demostr� ser eficaz al mejorar tanto la comprensi�n como la aplicaci�n de los conceptos clave de la divisi�n, lo que sugiere que las estrategias de ense�anza basadas en inteligencia artificial pueden ser una adici�n valiosa y eficaz al entorno educativo. Estos resultados tienen implicaciones pedag�gicas significativas, destacando la capacidad de la inteligencia artificial para personalizar el aprendizaje y mejorar el rendimiento de los estudiantes en matem�ticas.

La relevancia de estos hallazgos para el dise�o de cursos es innegable. Los educadores y dise�adores de cursos pueden considerar la integraci�n de herramientas similares basadas en inteligencia artificial para enriquecer la experiencia de aprendizaje y mejorar los resultados educativos en operaciones matem�ticas y, posiblemente, en otras �reas del plan de estudios.

Sin embargo, al aplicar estas conclusiones en la pr�ctica, es crucial abordar consideraciones �ticas, garantizando la equidad y la privacidad de los estudiantes. La implementaci�n exitosa de tecnolog�as de inteligencia artificial en la educaci�n requiere una cuidadosa consideraci�n de c�mo estas herramientas pueden mejorar la ense�anza sin comprometer valores fundamentales. En resumen, estos hallazgos respaldan la viabilidad y el potencial impacto positivo de la inteligencia artificial en el aprendizaje matem�tico, marcando un avance significativo en la integraci�n de la tecnolog�a en la educaci�n.

 

Referencias

Sweigart, A. (2023). Invent Your Own Computer Games with Python. No Starch Press.

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