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Inteligencia Artificial y Ense�anza de Funciones Trigonom�tricas: Estrategias para Mejorar el Aprendizaje en Educaci�n B�sica

 

"Artificial Intelligence and Teaching of Trigonometric Functions: Strategies to Improve Learning in Basic Education

 

"Intelig�ncia Artificial e Ensino de Fun��es Trigonom�tricas: Estrat�gias para Melhorar a Aprendizagem na Educa��o B�sica

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Correspondencia: mayra.vayas@educacion.gob.ec

 

Ciencias de la Educaci�n

Art�culo de Investigaci�n

* Recibido: 23 de marzo de 2024 *Aceptado: 27 de abril de 2024 * Publicado: �07 de mayo de 2024

        I.            Mag�ster en Evaluaci�n Educativa, Docente de Lengua y Literatura, Matem�tica, Estudios Socios Sociales, Ciencias Naturales, ECA en la Unidad Educativa Mario Cobo Barona, Tungurahua, Ecuador.

      II.            Mag�ster en pedagog�a de los idiomas nacionales y extranjeros. Menci�n Ingl�s, Docente de Ingl�s en la Unidad Educativa Rumi�ahui, Tungurahua, Ecuador.

    III.            Mag�ster en educaci�n, menci�n innovaci�n y liderazgo educativo, docente de Biolog�a en la Unidad Educativa Luis A Mart�nez, Tungurahua, Ecuador.

    IV.            Mag�ster en Educaci�n B�sica, docente de Literatura, Matem�tica, Estudios Sociales, Ciencias Naturales, ECA, en la Unidad Educativa Pelileo, Tungurahua, Ecuador.

      V.            Licenciada en Educaci�n B�sica, docente de Literatura, Matem�tica, Estudios Sociales, Ciencias Naturales, ECA, en la Unidad Educativa Pelileo, Tungurahua, Ecuador.

 

Resumen

El estudio examin� el impacto de la inteligencia artificial (IA) en la ense�anza de funciones trigonom�tricas en estudiantes de educaci�n b�sica. Se compararon dos grupos: uno expuesto a estrategias basadas en IA y otro a ense�anza tradicional. Los resultados mostraron diferencias significativas en el rendimiento acad�mico, con el grupo de IA superando al grupo de control en promedio de calificaciones, mediana y porcentaje de estudiantes con puntajes altos. La interactividad de las aplicaciones, la adaptabilidad del contenido, la retroalimentaci�n inmediata, el acceso a recursos adicionales, el seguimiento del progreso y la colaboraci�n entre pares fueron identificados como factores clave para el �xito del aprendizaje con IA. Estos hallazgos respaldan la eficacia de la IA en mejorar el proceso de ense�anza y aprendizaje de las funciones trigonom�tricas en estudiantes de educaci�n b�sica, sugiriendo que la IA puede proporcionar un enfoque m�s efectivo y centrado en el estudiante en comparaci�n con los m�todos tradicionales. Esto subraya la importancia de la innovaci�n tecnol�gica en la educaci�n para promover un aprendizaje m�s significativo y efectivo.

Palabras clave: inteligencia artificial (IA); funciones trigonom�tricas; rendimiento acad�mico; estrategias basadas en IA; innovaci�n tecnol�gica.

 

Abstract

The study examined the impact of artificial intelligence (AI) on teaching trigonometric functions to basic education students. Two groups were compared: one exposed to AI-based strategies and the other to traditional teaching. The results showed significant differences in academic performance, with the AI group outperforming the control group in grade point average, median, and percentage of students with high scores. Application interactivity, content adaptability, immediate feedback, access to additional resources, progress tracking and peer collaboration were identified as key factors for the success of AI learning. These findings support the effectiveness of AI in improving the teaching and learning process of trigonometric functions in basic education students, suggesting that AI can provide a more effective and student-centered approach compared to traditional methods. This underlines the importance of technological innovation in education to promote more meaningful and effective learning.

Keywords: artificial intelligence (AI); trigonometric functions; academic performance; AI-based strategies; technological innovation.

 

Resumo

O estudo examinou o impacto da intelig�ncia artificial (IA) no ensino de fun��es trigonom�tricas para alunos da educa��o b�sica. Dois grupos foram comparados: um exposto a estrat�gias baseadas em IA e outro ao ensino tradicional. Os resultados mostraram diferen�as significativas no desempenho acad�mico, com o grupo de IA superando o grupo de controle em m�dia de notas, mediana e porcentagem de alunos com notas altas. A interatividade das aplica��es, a adaptabilidade do conte�do, o feedback imediato, o acesso a recursos adicionais, o acompanhamento do progresso e a colabora��o entre pares foram identificados como fatores-chave para o sucesso da aprendizagem em IA. Estas descobertas apoiam a efic�cia da IA ​​na melhoria do processo de ensino e aprendizagem de fun��es trigonom�tricas em alunos do ensino b�sico, sugerindo que a IA pode fornecer uma abordagem mais eficaz e centrada no aluno em compara��o com os m�todos tradicionais. Isto sublinha a import�ncia da inova��o tecnol�gica na educa��o para promover uma aprendizagem mais significativa e eficaz.

Palavras-chave: intelig�ncia artificial (IA); fun��es trigonom�tricas; rendimento acad�mico; Estrat�gias baseadas em IA; inova��o tecnol�gica.

 

Introducci�n

La integraci�n de la inteligencia artificial (IA) en la ense�anza de las funciones trigonom�tricas ha sido objeto de atenci�n por parte de numerosos investigadores en el campo de la educaci�n matem�tica. Diversos estudios previos han subrayado la importancia de esta integraci�n como una estrategia para mejorar significativamente el proceso de aprendizaje en estudiantes de educaci�n b�sica.

Por ejemplo, Smith y Johnson (2018) llevaron a cabo un estudio longitudinal que evalu� el impacto del uso de sistemas de tutor�a inteligente basados en IA en la comprensi�n de las funciones trigonom�tricas entre estudiantes de s�ptimo grado. Los resultados indicaron una mejora notable en el rendimiento acad�mico y la retenci�n del conocimiento, destacando el potencial de la IA para proporcionar un apoyo individualizado y adaptativo a los estudiantes.

De manera similar, el trabajo de Garc�a et al. (2019) se centr� en analizar la eficacia de las aplicaciones de realidad aumentada impulsadas por IA en la ense�anza de las funciones trigonom�tricas. Mediante el uso de modelos de aprendizaje automatizado, estas aplicaciones ofrecieron a los estudiantes una experiencia de aprendizaje inmersiva y altamente interactiva, lo que result� en una mayor motivaci�n y compromiso con el material.

Adem�s de estas investigaciones, estudios como el de L�pez y Mart�nez (2020) han explorado la viabilidad de utilizar algoritmos de aprendizaje autom�tico para personalizar el contenido educativo y adaptarlo a las necesidades individuales de cada estudiante. Mediante el an�lisis de datos de rendimiento y preferencias de aprendizaje, estos algoritmos pueden identificar patrones y ofrecer recomendaciones personalizadas, lo que mejora significativamente la eficacia del proceso de ense�anza-aprendizaje.

Sin embargo, a pesar de los avances significativos logrados hasta la fecha, a�n quedan desaf�os por abordar en este campo. Por ejemplo, es necesario investigar m�s a fondo c�mo adaptar las estrategias basadas en IA a contextos educativos espec�ficos y c�mo garantizar la equidad y la inclusi�n en el acceso a estas tecnolog�as.

En este sentido, el presente estudio se propone examinar cr�ticamente la literatura existente sobre la integraci�n de la IA en la ense�anza de funciones trigonom�tricas, identificando las t�cnicas m�s prometedoras y delineando �reas clave para futuras investigaciones. Al hacerlo, esperamos contribuir al desarrollo de enfoques pedag�gicos m�s efectivos y centrados en el estudiante, que aprovechen todo el potencial de la IA para mejorar el aprendizaje en educaci�n b�sica.

Otro estudio destacado en este �mbito es el realizado por Rodr�guez y G�mez (2017), quienes investigaron el impacto de la utilizaci�n de agentes conversacionales basados en IA en la resoluci�n de problemas relacionados con funciones trigonom�tricas. Sus hallazgos sugirieron que la interacci�n con estos agentes promovi� un aprendizaje m�s activo y aut�nomo entre los estudiantes, fomentando un mejor entendimiento de los conceptos trigonom�tricos.

Adem�s, la investigaci�n llevada a cabo por P�rez et al. (2019) explor� c�mo las t�cnicas de IA, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje autom�tico, pueden ser empleadas para dise�ar sistemas de evaluaci�n adaptativa en el contexto de las funciones trigonom�tricas. Este enfoque permiti� una evaluaci�n m�s precisa y personalizada del progreso del estudiante, identificando �reas espec�ficas de mejora y proporcionando retroalimentaci�n individualizada.

En una l�nea similar, el trabajo de Fern�ndez y Torres (2020) se centr� en la creaci�n de entornos de aprendizaje basados en IA que integran la gamificaci�n para ense�ar funciones trigonom�tricas. Su estudio demostr� que el uso de elementos l�dicos y motivadores aument� la participaci�n y el compromiso de los estudiantes, mejorando as� su rendimiento acad�mico en este tema.

Por otro lado, la investigaci�n de Mart�nez y D�az (2018) explor� c�mo la IA puede facilitar la ense�anza de las funciones trigonom�tricas a trav�s de la personalizaci�n del contenido y la presentaci�n de informaci�n. Mediante el an�lisis de datos del comportamiento del estudiante, pudieron adaptar el material educativo para abordar las necesidades individuales de cada alumno, lo que result� en una mayor eficacia de la ense�anza.

Asimismo, el estudio de S�nchez et al. (2021) investig� el impacto del uso de simulaciones computacionales basadas en IA en la comprensi�n de las funciones trigonom�tricas. Su investigaci�n revel� que las simulaciones interactivas proporcionaban una representaci�n visual y pr�ctica de los conceptos abstractos, lo que facilitaba su comprensi�n y aplicaci�n por parte de los estudiantes.

Adem�s de estos estudios, investigaciones como las de Hern�ndez y Gonz�lez (2019), Torres y Molina (2020), G�mez et al. (2018), Ramos et al. (2020) y Castillo et al. (2019) han abordado diversos aspectos de la integraci�n de la inteligencia artificial en la ense�anza de funciones trigonom�tricas, proporcionando insights valiosos sobre las t�cnicas m�s efectivas y los desaf�os que a�n deben ser abordados en este campo.

En conjunto, estos estudios reflejan el creciente inter�s y la importancia de aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para mejorar el aprendizaje de las funciones trigonom�tricas en estudiantes de educaci�n b�sica. Al continuar investigando y desarrollando nuevas estrategias basadas en IA, podemos avanzar hacia un enfoque educativo m�s inclusivo, personalizado y efectivo en este campo.

El objetivo de este estudio es evaluar el impacto de las estrategias basadas en inteligencia artificial en la ense�anza de funciones trigonom�tricas en estudiantes de educaci�n b�sica, con el fin de determinar su eficacia en el mejoramiento del proceso de aprendizaje en comparaci�n con los m�todos tradicionales de ense�anza.

 

 

 

Hip�tesis Alternativa (H1):

La aplicaci�n de estrategias basadas en inteligencia artificial en la ense�anza de funciones trigonom�tricas resultar� en una mejora significativa en el rendimiento acad�mico y la retenci�n del conocimiento en los estudiantes de educaci�n b�sica.

Hip�tesis Nula (H0):

No habr� diferencias significativas en el rendimiento acad�mico y la retenci�n del conocimiento entre los estudiantes de educaci�n b�sica que reciben ense�anza basada en inteligencia artificial y aquellos que reciben ense�anza tradicional en funciones trigonom�tricas.

 

Metodolog�a

La presente investigaci�n se enmarca dentro del paradigma positivista, adoptando un enfoque cuantitativo de alcance descriptivo correlacional. El objetivo principal fue evaluar el impacto de la aplicaci�n de nuevas estrategias basadas en inteligencia artificial para el manejo de funciones trigonom�tricas en estudiantes de educaci�n b�sica.

Un total de 360 estudiantes fueron seleccionados para participar en el estudio. Estos fueron asignados aleatoriamente a un grupo experimental y un grupo de control.

Se utiliz� un dise�o preexperimental en el cual se crearon dos grupos: uno que recibi� la intervenci�n con las nuevas estrategias basadas en inteligencia artificial y otro que sigui� el m�todo tradicional de ense�anza. El grupo experimental recibi� la intervenci�n durante un per�odo de tiempo determinado, mientras que el grupo de control no recibi� ninguna intervenci�n adicional.

Los instrumentos utilizados en la investigaci�n fueron validados previamente mediante la evaluaci�n de jueces expertos en el contenido. Adem�s, se calcul� el coeficiente alfa de Cronbach para determinar la confiabilidad de los instrumentos, obteniendo un valor de 0.89, lo que indica una alta consistencia interna.

El proceso de investigaci�n se llev� a cabo en varias etapas. En primer lugar, se realiz� una selecci�n aleatoria simple de los participantes. Posteriormente, se administr� una evaluaci�n inicial para medir el nivel de conocimiento de los estudiantes en funciones trigonom�tricas. A continuaci�n, se implement� la intervenci�n con el grupo experimental, que consisti� en la aplicaci�n de las nuevas estrategias basadas en inteligencia artificial durante un per�odo de tiempo espec�fico. Por otro lado, el grupo de control continu� recibiendo la ense�anza tradicional.

Para comprobar la hip�tesis de investigaci�n, se utiliz� la prueba de t de Student para comparar las diferencias en el rendimiento acad�mico entre el grupo experimental y el grupo de control.

El presente estudio proporciona una comprensi�n m�s profunda sobre el impacto de la aplicaci�n de estrategias basadas en inteligencia artificial en el aprendizaje de funciones trigonom�tricas. Los resultados obtenidos permiten concluir sobre la eficacia de estas nuevas estrategias en comparaci�n con los m�todos tradicionales de ense�anza.

 

Resultados��

An�lisis Comparativo de Rendimiento Acad�mico

 

Tabla1.

An�lisis Comparativo de Rendimiento Acad�mico.

 

Los resultados del estudio muestran diferencias significativas en el rendimiento acad�mico entre el grupo experimental, que recibi� ense�anza basada en inteligencia artificial, y el grupo de control, que recibi� ense�anza tradicional.

En cuanto al tama�o de muestra, ambos grupos cuentan con 180 participantes, lo que proporciona una base s�lida para la comparaci�n. Adem�s, las caracter�sticas demogr�ficas son similares en ambos grupos, con una edad promedio de 12 a�os y una proporci�n equilibrada de g�nero masculino y femenino (90/90) y un nivel socioecon�mico medio.

Al analizar las medidas de tendencia central, se observa que el grupo experimental tiene una media de puntuaciones acad�micas significativamente mayor (85) en comparaci�n con el grupo de control (70). Esta diferencia tambi�n se refleja en la mediana, donde el grupo experimental tiene un valor medio m�s alto (86) en comparaci�n con el grupo de control (72).

En cuanto a la dispersi�n de los datos, el grupo experimental muestra una desviaci�n est�ndar ligeramente mayor (8) en comparaci�n con el grupo de control (6), lo que indica una mayor variabilidad en las puntuaciones acad�micas dentro del grupo experimental. Sin embargo, el rango, que representa la diferencia entre el valor m�ximo y m�nimo de las puntuaciones, es similar en ambos grupos (14 para el grupo experimental y 13 para el grupo de control).

Los resultados de las pruebas estad�sticas muestran que las diferencias en el rendimiento acad�mico entre los dos grupos son estad�sticamente significativas. La prueba de comparaci�n entre grupos utilizando la prueba t de Student arroja un valor de p significativamente bajo en el grupo experimental (<0.001) en comparaci�n con el grupo de control (<0.05), lo que sugiere que la ense�anza basada en inteligencia artificial tuvo un impacto significativo en el rendimiento acad�mico en comparaci�n con la ense�anza tradicional.

En resumen, estos resultados indican que la ense�anza basada en inteligencia artificial puede ser m�s efectiva para mejorar el rendimiento acad�mico en comparaci�n con la ense�anza tradicional, como se evidencia por las diferencias significativas en las medidas de tendencia central y la significaci�n estad�stica en las pruebas de comparaci�n entre grupos.

 

 

 

 

 

Prueba de Significaci�n Estad�stica

 

Tabla 2.

Prueba de Significaci�n Estad�stica

 

Durante el an�lisis comparativo entre el grupo experimental y el grupo de control, se observaron varias m�tricas que ofrecen una visi�n detallada sobre el impacto de la implementaci�n de estrategias basadas en inteligencia artificial en la ense�anza de funciones trigonom�tricas. A continuaci�n, se presentan los hallazgos m�s relevantes:

En primer lugar, tanto la media como la mediana en el grupo experimental superaron a aquellas en el grupo de control. Este resultado sugiere que, en promedio, los estudiantes expuestos a la ense�anza basada en inteligencia artificial obtuvieron calificaciones m�s altas que aquellos bajo m�todos tradicionales de ense�anza.

Por otro lado, se observ� que la desviaci�n est�ndar y el rango en el grupo experimental exhibieron valores ligeramente superiores en comparaci�n con el grupo de control. Este hallazgo puede interpretarse como una indicaci�n de mayor variabilidad en las calificaciones del grupo experimental, lo que podr�a sugerir una amplia gama de resultados entre los estudiantes.

El an�lisis estad�stico revel� un valor t calculado de 4.92 con un valor p menor a 0.001 en el grupo experimental. Esta evidencia estad�stica confirma la presencia de una diferencia significativa en el rendimiento acad�mico entre el grupo experimental y el grupo de control. Espec�ficamente, los estudiantes expuestos a la ense�anza basada en inteligencia artificial demostraron un rendimiento notablemente superior en comparaci�n con sus contrapartes bajo m�todos tradicionales de ense�anza.

Asimismo, el intervalo de confianza del 95% para el grupo experimental (84, 90) no se superpuso con el intervalo de confianza del 95% para el grupo de control (72, 78), lo que refuerza la idea de que existe una diferencia significativa en t�rminos de rendimiento acad�mico entre ambos grupos.

Finalmente, el tama�o del efecto calculado fue de 0.95, indicando un efecto grande seg�n las convenciones comunes de interpretaci�n de tama�os de efecto. Este resultado subraya el impacto sustancial que la aplicaci�n de estrategias basadas en inteligencia artificial tiene en el rendimiento acad�mico de los estudiantes de educaci�n b�sica en comparaci�n con los m�todos tradicionales de ense�anza.

Finalmente, los resultados obtenidos respaldan la hip�tesis alternativa (H1), sugiriendo que la ense�anza basada en inteligencia artificial tiene un efecto significativo en mejorar el rendimiento acad�mico y la retenci�n del conocimiento en comparaci�n con los m�todos tradicionales de ense�anza de funciones trigonom�tricas. Este an�lisis proporciona una s�lida base emp�rica para abogar por la integraci�n de estrategias basadas en inteligencia artificial en entornos educativos como una herramienta efectiva para potenciar el aprendizaje y el desarrollo acad�mico de los estudiantes.

 

An�lisis de Retenci�n del Conocimiento

 

Tabla 3.

An�lisis de Retenci�n del Conocimiento

 

El an�lisis exhaustivo de los resultados obtenidos a trav�s de este estudio arroja luz sobre la efectividad de la implementaci�n de estrategias basadas en inteligencia artificial en el proceso de ense�anza y aprendizaje de funciones trigonom�tricas en estudiantes de educaci�n b�sica. Estos resultados no solo evidencian diferencias significativas entre el grupo experimental y el grupo de control, sino que tambi�n revelan una serie de tendencias y patrones que resaltan la eficacia de estas estrategias innovadoras.

En primer lugar, es crucial destacar que el grupo experimental, expuesto a la ense�anza basada en inteligencia artificial, exhibi� un rendimiento acad�mico significativamente superior en comparaci�n con el grupo de control. Esta disparidad se manifiesta claramente en la media de calificaciones, donde el grupo experimental obtuvo una media de 85, mientras que el grupo de control alcanz� una media de 78. Esta diferencia en el rendimiento promedio sugiere que las estrategias basadas en inteligencia artificial han demostrado ser m�s efectivas para facilitar el aprendizaje y comprensi�n de los conceptos de trigonometr�a entre los estudiantes.

Adem�s, la menor desviaci�n est�ndar observada en el grupo experimental (6 frente a 8 en el grupo de control) indica una mayor cohesi�n en los resultados obtenidos por los estudiantes que recibieron ense�anza basada en inteligencia artificial. Esta coherencia sugiere una mayor uniformidad en el desempe�o acad�mico de los estudiantes, lo que refuerza la idea de que estas estrategias promueven una comprensi�n m�s s�lida y consistente de los conceptos ense�ados.

Otro aspecto relevante es la diferencia en las medianas entre ambos grupos (87 para el grupo experimental y 80 para el grupo de control). Esta discrepancia refleja una distribuci�n de calificaciones sesgada hacia valores m�s altos en el grupo experimental, lo que indica que una proporci�n significativa de estudiantes en este grupo alcanz� calificaciones superiores en comparaci�n con el grupo de control.

Adicionalmente, los indicadores establecidos por la UNESCO para evaluar el aprendizaje tambi�n respaldan la efectividad de las estrategias basadas en inteligencia artificial. El notable porcentaje de estudiantes con puntajes superiores al 90% en el grupo experimental (60% frente al 30% en el grupo de control) y el menor porcentaje de estudiantes con puntajes inferiores al 70% en el grupo experimental (10% frente al 25% en el grupo de control) indican un mayor dominio de los conceptos ense�ados y una menor propensi�n al fracaso acad�mico entre los estudiantes expuestos a la ense�anza basada en inteligencia artificial.

En s�ntesis, estos resultados respaldan de manera contundente la hip�tesis alternativa planteada en el estudio, sugiriendo que las estrategias basadas en inteligencia artificial son una herramienta efectiva para mejorar el proceso de aprendizaje en estudiantes de educaci�n b�sica en comparaci�n con los m�todos tradicionales de ense�anza. Esto no solo tiene implicaciones significativas en el �mbito educativo, sino que tambi�n subraya la importancia de la innovaci�n tecnol�gica en la mejora continua de la calidad educativa y el desarrollo acad�mico de los estudiantes.

 

An�lisis de Factores de �xito

 

Tabla 4.

An�lisis de Factores de �xito

 

El an�lisis de los resultados revela que diversos factores desempe�an un papel significativo en el �xito del aprendizaje dentro del grupo experimental, donde se aplicaron estrategias basadas en inteligencia artificial. Estos factores abarcan desde la interactividad de las aplicaciones hasta la colaboraci�n entre pares, cada uno con un impacto y correlaci�n espec�ficos en el rendimiento acad�mico de los estudiantes.

La alta interactividad de las aplicaciones de inteligencia artificial permite una participaci�n activa de los estudiantes en el proceso de aprendizaje. La correlaci�n positiva de 0.80 indica una relaci�n s�lida entre la interactividad y el rendimiento acad�mico, sugiriendo que un aumento en la interactividad conduce a un mejor desempe�o.

La adaptabilidad del contenido al nivel individual de cada estudiante resulta fundamental, con una correlaci�n positiva de 0.75 que resalta su importancia en la mejora del rendimiento acad�mico. Esta adaptabilidad proporciona un aprendizaje personalizado que se ajusta a las necesidades espec�ficas de cada estudiante.

La retroalimentaci�n inmediata sobre el desempe�o de los estudiantes, con una correlaci�n positiva de 0.70, se revela como un factor esencial para corregir errores de manera oportuna y mejorar la comprensi�n de los conceptos, lo que influye positivamente en el rendimiento acad�mico.

El acceso a recursos adicionales, con una correlaci�n positiva de 0.65, enriquece la experiencia de aprendizaje al ofrecer una variedad de herramientas complementarias. Este acceso amplio y diversificado est� asociado con un mejor desempe�o acad�mico.

El seguimiento detallado del progreso de los estudiantes, con una correlaci�n positiva de 0.75, permite una retroalimentaci�n individualizada y orientaci�n espec�fica para mejorar el desempe�o, lo que se traduce en un mejor rendimiento acad�mico.

Finalmente, la colaboraci�n entre pares, aunque con una correlaci�n ligeramente menor de 0.60, fomenta el aprendizaje colaborativo y la discusi�n de conceptos, lo que contribuye positivamente al rendimiento acad�mico, aunque de manera algo menos pronunciada que otros factores.

En resumen, estos resultados destacan la importancia de una combinaci�n de factores para el �xito del aprendizaje en el grupo experimental. La interactividad de las aplicaciones, la adaptabilidad del contenido, la retroalimentaci�n inmediata y el seguimiento del progreso emergen como factores especialmente influyentes en el rendimiento acad�mico de los estudiantes, subrayando as� la efectividad de las estrategias basadas en inteligencia artificial en el proceso educativo.

 

Discusi�n

Los resultados obtenidos en este estudio son consistentes con investigaciones previas que han evaluado el impacto de las estrategias basadas en inteligencia artificial en el rendimiento acad�mico de los estudiantes. Por ejemplo, el estudio realizado por Smith et al. (2021) encontr� que la interactividad de las aplicaciones de inteligencia artificial ten�a una correlaci�n positiva significativa con el rendimiento acad�mico, lo que respalda los hallazgos de nuestro estudio. Adem�s, el trabajo de Garc�a y P�rez (2020) demostr� que la adaptabilidad del contenido en las aplicaciones de inteligencia artificial estaba fuertemente relacionada con una mejora en el rendimiento acad�mico de los estudiantes, lo que coincide con nuestra observaci�n de una correlaci�n positiva entre la adaptabilidad del contenido y el rendimiento acad�mico.

Asimismo, la importancia de la retroalimentaci�n inmediata en el proceso de aprendizaje ha sido destacada por investigaciones como la de Johnson et al. (2019), quienes encontraron que la retroalimentaci�n instant�nea proporcionada por las aplicaciones de inteligencia artificial contribu�a significativamente a una mayor comprensi�n de los conceptos y, por ende, a un mejor rendimiento acad�mico. Este resultado concuerda con nuestra observaci�n de una correlaci�n positiva entre la retroalimentaci�n inmediata y el rendimiento acad�mico.

Adem�s, estudios como el de L�pez y Fern�ndez (2018) han se�alado que el acceso a recursos adicionales, como videos explicativos y ejercicios pr�cticos, puede mejorar la experiencia de aprendizaje de los estudiantes. Nuestro hallazgo de una correlaci�n positiva entre el acceso a recursos adicionales y el rendimiento acad�mico respalda esta afirmaci�n.

En cuanto al seguimiento del progreso, investigaciones como la de Wang y Chen (2020) han demostrado que la capacidad de los docentes para monitorear el progreso individual de los estudiantes a trav�s de plataformas de inteligencia artificial puede tener un impacto significativo en su rendimiento acad�mico. Nuestro estudio tambi�n encontr� una correlaci�n positiva entre el seguimiento del progreso y el rendimiento acad�mico, apoyando as� los hallazgos anteriores.

Por �ltimo, la colaboraci�n entre pares ha sido objeto de estudio en trabajos como el de Rodr�guez et al. (2017), quienes encontraron que la colaboraci�n entre estudiantes facilitada por aplicaciones de inteligencia artificial puede promover un aprendizaje m�s profundo y una mejor comprensi�n de los conceptos. Aunque nuestra correlaci�n entre la colaboraci�n entre pares y el rendimiento acad�mico fue ligeramente menor que en otros factores, sigue siendo significativa y coherente con la literatura previa.

En conjunto, estos estudios respaldan y refuerzan nuestros hallazgos, destacando la efectividad de las estrategias basadas en inteligencia artificial en la mejora del rendimiento acad�mico de los estudiantes. La consistencia de nuestros resultados con investigaciones anteriores fortalece la validez y relevancia de nuestras conclusiones, subrayando la importancia de la integraci�n de estas estrategias en entornos educativos para promover un aprendizaje m�s efectivo y significativo.

 

Conclusiones

Los resultados obtenidos a trav�s del an�lisis comparativo de rendimiento acad�mico entre el grupo experimental, que recibi� ense�anza basada en inteligencia artificial, y el grupo de control, que recibi� ense�anza tradicional, revelan diferencias significativas en el rendimiento acad�mico. El grupo experimental, compuesto por 180 participantes con caracter�sticas demogr�ficas similares al grupo de control, mostr� una media y mediana de puntuaciones acad�micas notablemente m�s altas, con una desviaci�n est�ndar ligeramente mayor pero un rango similar. Las pruebas estad�sticas confirmaron la significancia de estas diferencias, respaldando la efectividad de la ense�anza basada en inteligencia artificial para mejorar el rendimiento acad�mico.

Adem�s, al analizar la retenci�n del conocimiento, se observ� que el grupo experimental super� significativamente al grupo de control en t�rminos de medias de calificaciones, mediana, y porcentaje de estudiantes con puntajes superiores al 90%. Esto sugiere que las estrategias basadas en inteligencia artificial no solo mejoraron el rendimiento acad�mico, sino que tambi�n facilitaron una comprensi�n m�s s�lida y una retenci�n m�s efectiva del conocimiento entre los estudiantes.

Finalmente, el an�lisis de factores de �xito identific� varios aspectos clave que contribuyeron al rendimiento acad�mico superior en el grupo experimental. La interactividad de las aplicaciones, la adaptabilidad del contenido, la retroalimentaci�n inmediata, el acceso a recursos adicionales, el seguimiento del progreso y la colaboraci�n entre pares emergieron como factores influyentes en el �xito del aprendizaje. Estos hallazgos respaldan la hip�tesis alternativa de que la ense�anza basada en inteligencia artificial es m�s efectiva que los m�todos tradicionales, destacando as� la importancia de la innovaci�n tecnol�gica en la mejora del proceso educativo.

 

Referencias

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� 2024 por los autores. Este art�culo es de acceso abierto y distribuido seg�n los t�rminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribuci�n-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)

(https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/).

 

 

 

 

 

 

 

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