Gamificacin y aprendizaje de matemticas: uso de IA para crear juegos educativos
Gamification and math learning: using AI to create educational games
Gamificao e aprendizagem matemtica: usar a IA para criar jogos educativos
Correspondencia: laverde@educacion.gob.ec
Ciencias de la Educacin
Artculo de Investigacin
* Recibido: 12 de julio de 2024 *Aceptado: 08 de agosto de 2024 * Publicado: 14 de septiembre de 2024
I. Magster en Administracin e Innovacin Educativa, Licenciado en Ciencias de la Educacin, Ingeniero Ambiental y Profesor de Educacin Primaria Docente de Educacin General Bsica Superior en la Escuela de Educacin Bsica Naciones Unidas, Cotopaxi, Ecuador.
II. Magster en Educacin y Pedagoga, Docente de Educacin Fsica en la U.E. Ramn Barba Naranjo, Latacunga, Ecuador.
III. Magster en Educacin, Mencin Pedagoga en Entornos Digitales, Docente de Ingls en la Unidad Educativa Ramn Barba Naranjo, Cotopaxi, Ecuador.
IV. Magster en Educacin Mencin en Pedagoga en Entornos Digital, Ingeniero en Mecatrnica, Docente de la Unidad Educativa Ramn Barba Naranjo, Cotopaxi, Ecuador.
Resumen
El estudio investig el impacto de la gamificacin basada en inteligencia artificial (IA) en la enseanza de matemticas en un entorno de aprendizaje basado en proyectos (ABP) para estudiantes de educacin bsica superior. Se evaluaron la motivacin, el compromiso y los resultados acadmicos a travs de juegos educativos adaptativos con IA. La hiptesis principal sugiere que estos juegos aumentan significativamente la motivacin y el compromiso de los estudiantes comparado con los mtodos tradicionales. El estudio, de naturaleza cuantitativa, descriptiva y exploratoria, se realiz con 98 estudiantes de la zona 3 del Ministerio de Educacin, seleccionados intencionalmente. La intervencin incluy juegos educativos basados en IA adaptados a las necesidades individuales dentro de un marco de ABP en el currculo de matemticas. Para evaluar las hiptesis, se utiliz el test t de Student y se realizaron anlisis adicionales con el software SPSS. Los estudiantes mostraron un aumento significativo en la motivacin (de 3.2 a 4.5, t (97) = 8.56, p < 0.001, d = 1.35) y el compromiso (de 3.4 a 4.6, t (97) = 7.89, p < 0.001, d = 1.27). Los estudiantes del grupo experimental mejoraron sus calificaciones de matemticas de 65.4 a 78.3, mientras que el grupo control solo mejor de 64.8 a 67.2. Las diferencias fueron estadsticamente significativas (t (96) = 7.45, p < 0.001, d = 1.12). La validacin de los instrumentos de medicin mostr un coeficiente alfa de Cronbach de 0.93, indicando alta confiabilidad. Estos hallazgos confirman que la gamificacin basada en IA mejora la motivacin, el compromiso y el rendimiento acadmico en matemticas, sugiriendo su integracin como una prctica educativa efectiva. El estudio contribuye al conocimiento y prctica educativa, proponiendo la gamificacin basada en IA como una herramienta valiosa para transformar la enseanza y el aprendizaje de las matemticas.
Palabras Clave: Gamificacin; Inteligencia Artificial; Aprendizaje Basado en Proyectos; Motivacin; Rendimiento Acadmico.
Abstract
The study investigated the impact of artificial intelligence (AI)-based gamification on mathematics teaching in a project-based learning (PBL) environment for upper basic education students. Motivation, engagement, and academic outcomes were assessed through adaptive AI-powered educational games. The main hypothesis suggests that these games significantly increase students' motivation and engagement compared to traditional methods. The study, quantitative, descriptive, and exploratory in nature, was conducted with 98 purposively selected students from Zone 3 of the Ministry of Education. The intervention included AI-based educational games tailored to individual needs within a PBL framework in the mathematics curriculum. To test the hypotheses, Student's t-test was used and additional analyses were performed using SPSS software. Students showed a significant increase in motivation (from 3.2 to 4.5, t (97) = 8.56, p < 0.001, d = 1.35) and engagement (from 3.4 to 4.6, t (97) = 7.89, p < 0.001, d = 1.27). Students in the experimental group improved their math scores from 65.4 to 78.3, while the control group only improved from 64.8 to 67.2. The differences were statistically significant (t (96) = 7.45, p < 0.001, d = 1.12). Validation of the measurement instruments showed a Cronbach's alpha coefficient of 0.93, indicating high reliability. These findings confirm that AI-based gamification improves motivation, engagement, and academic performance in mathematics, suggesting its integration as an effective educational practice. The study contributes to educational knowledge and practice by proposing AI-based gamification as a valuable tool to transform the teaching and learning of mathematics.
Keywords: Gamification; Artificial Intelligence; Project-Based Learning; Motivation; Academic Performance.
Resumo
O estudo investigou o impacto da gamificao baseada em inteligncia artificial (IA) no ensino da matemtica num ambiente de aprendizagem baseada em projetos (ABP) para alunos do ensino bsico superior. A motivao, o envolvimento e os resultados acadmicos foram avaliados atravs de jogos educativos adaptativos habilitados para IA. A hiptese principal sugere que estes jogos aumentam significativamente a motivao e o envolvimento dos alunos em comparao com os mtodos tradicionais. O estudo, de natureza quantitativa, descritiva e exploratria, foi realizado junto de 98 alunos da zona 3 do Ministrio da Educao, intencionalmente selecionados. A interveno incluiu jogos educativos baseados em IA, adaptados s necessidades individuais, dentro de uma estrutura PBL no currculo de matemtica. Para avaliar as hipteses foi utilizado o teste t de Student e foram realizadas anlises adicionais com o software SPSS. Os alunos apresentaram um aumento significativo da motivao (de 3,2 para 4,5, t (97) = 8,56, p < 0,001, d = 1,35) e do engagement (de 3,4 para 4,6, t (97) = 7,89, p < 0,001, d = 1,27 ). Os alunos do grupo experimental melhoraram as suas notas a matemtica de 65,4 para 78,3, enquanto o grupo de controlo melhorou apenas de 64,8 para 67,2. As diferenas foram estatisticamente significativas (t (96) = 7,45, p < 0,001, d = 1,12). A validao dos instrumentos de medida apresentou um coeficiente alfa de Cronbach de 0,93, indicando uma elevada fiabilidade. Estas descobertas confirmam que a gamificao baseada em IA melhora a motivao, o envolvimento e o desempenho acadmico em matemtica, sugerindo a sua integrao como uma prtica educativa eficaz. O estudo contribui para o conhecimento e a prtica educativa, propondo a gamificao baseada em IA como uma ferramenta valiosa para transformar o ensino e a aprendizagem da matemtica.
Palavras-chave: Gamificao; Inteligncia artificial; Aprendizagem Baseada em Projetos; Motivao; Desempenho Acadmico.
Introduccin
La integracin de la gamificacin en la educacin, particularmente en el aprendizaje de las matemticas, ha ganado una atencin considerable en los ltimos aos. La gamificacin se refiere a la aplicacin de elementos de diseo de juegos en contextos no ldicos para mejorar la participacin y motivacin de los usuarios (Deterding et al., 2011). En el contexto educativo, este enfoque busca hacer el aprendizaje ms interactivo y agradable, mejorando as los resultados de los estudiantes. El advenimiento de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado an ms la gamificacin al permitir la creacin de juegos educativos personalizados que se adaptan a las necesidades y ritmo de aprendizaje de cada estudiante.
Estudios recientes han demostrado la efectividad de la gamificacin en mejorar la participacin y el rendimiento de los estudiantes en matemticas. Por ejemplo, un meta-anlisis realizado por Hamari et al. (2014) encontr que la gamificacin aument significativamente la participacin y motivacin de los estudiantes en diversos entornos educativos. De manera similar, Sailer et al. (2017) reportaron que elementos de juego como puntos, insignias y tablas de clasificacin influyeron positivamente en la motivacin intrnseca y el rendimiento de los estudiantes. En el contexto de la educacin matemtica, Bai et al. (2020) mostraron que los entornos de aprendizaje gamificados mejoraron las habilidades de resolucin de problemas y la comprensin conceptual entre los estudiantes de secundaria.
El uso de la IA en juegos educativos ha amplificado an ms estos beneficios al proporcionar experiencias de aprendizaje adaptativas. Los juegos educativos impulsados por IA pueden analizar datos de los estudiantes en tiempo real para ajustar el nivel de dificultad y proporcionar retroalimentacin personalizada (Shute & Ventura, 2013). Los estudios han demostrado que dichos sistemas de aprendizaje adaptativo mejoran significativamente los resultados de aprendizaje de los estudiantes. Por ejemplo, un estudio realizado por Huang et al. (2019) revel que los estudiantes que utilizaron juegos educativos basados en IA demostraron mayores logros en matemticas en comparacin con aquellos que utilizaron mtodos de aprendizaje tradicionales. Otro estudio de Zualkernan et al. (2019) encontr que la gamificacin impulsada por IA condujo a un aumento del 20% en la participacin de los estudiantes y una mejora del 15% en las calificaciones de las pruebas.
La relevancia de esta investigacin se subraya por el creciente reconocimiento del aprendizaje basado en proyectos (ABP) como una estrategia de instruccin efectiva. El ABP involucra a los estudiantes en proyectos a lo largo de un perodo extendido, lo que promueve una comprensin profunda y la aplicacin del conocimiento (Thomas, 2000). Este enfoque se alinea bien con los principios de la gamificacin, ya que ambos enfatizan el aprendizaje activo y centrado en el estudiante. La investigacin de Blumenfeld et al. (1991) destac que el ABP fomenta el pensamiento crtico y las habilidades de resolucin de problemas, esenciales en la educacin matemtica. De manera similar, un estudio de Barron et al. (1998) demostr que los estudiantes involucrados en ABP mostraron una mayor retencin de contenido y niveles ms altos de participacin.
Adems, la aplicacin del ABP en las ciencias naturales y las matemticas ha sido defendida por numerosos investigadores. Por ejemplo, Krajcik & Blumenfeld (2006) argumentaron que el ABP es particularmente efectivo en la educacin cientfica porque fomenta el aprendizaje basado en la investigacin y la resolucin de problemas del mundo real. En matemticas, se ha demostrado que el ABP mejora la comprensin de conceptos complejos y la capacidad de aplicar el razonamiento matemtico en contextos prcticos (Capraro & Slough, 2013). Un estudio de Boaler (1998) encontr que los estudiantes que participaron en la instruccin matemtica basada en ABP superaron a sus compaeros en entornos tradicionales en trminos de habilidades de resolucin de problemas y comprensin conceptual.
A la luz de estos hallazgos, esta investigacin tiene como objetivo explorar la interseccin de la gamificacin, la IA y el ABP en la educacin matemtica. Al aprovechar la IA para crear juegos educativos adaptativos dentro de un marco de ABP, este estudio busca proporcionar un anlisis exhaustivo de cmo estos enfoques innovadores pueden transformar el aprendizaje de las matemticas. La importancia de esta investigacin radica en su potencial para ofrecer soluciones prcticas que mejoren la participacin, motivacin y rendimiento de los estudiantes en matemticas, contribuyendo as a los objetivos educativos ms amplios de fomentar el pensamiento crtico y las habilidades de aprendizaje para toda la vida.
Este examen exhaustivo se basar en los trabajos de numerosos acadmicos en los campos de la gamificacin (Deterding et al., 2011; Hamari et al., 2014), IA en la educacin (Shute & Ventura, 2013; Huang et al., 2019) y el aprendizaje basado en proyectos (Thomas, 2000; Blumenfeld et al., 1991; Krajcik & Blumenfeld, 2006; Capraro & Slough, 2013). Al integrar estas reas de investigacin diversas pero interconectadas, este estudio tiene como objetivo contribuir al discurso continuo sobre metodologas de enseanza innovadoras y su impacto en los resultados de aprendizaje de los estudiantes.
Objetivo
El objetivo de este artculo es investigar el impacto de la gamificacin basada en inteligencia artificial (IA) en la enseanza de las matemticas dentro de un marco de aprendizaje basado en proyectos (ABP) para estudiantes de educacin general bsica superior. Especficamente, se busca evaluar cmo los juegos educativos adaptativos influenciados por IA pueden mejorar la motivacin, el compromiso y los resultados acadmicos de los estudiantes en matemticas.
Hiptesis
Hiptesis Principal (H1): La implementacin de juegos educativos basados en IA en el aprendizaje de matemticas aumenta significativamente la motivacin y el compromiso de los estudiantes en comparacin con los mtodos tradicionales de enseanza.
Hiptesis Nula (H0): No hay diferencias significativas en la motivacin, el compromiso o el rendimiento acadmico en matemticas entre los estudiantes que utilizan juegos educativos basados en IA y los que utilizan mtodos tradicionales de enseanza.
Metodologa
La presente investigacin se enmarca en un estudio cuantitativo, descriptivo y exploratorio, cuyo objetivo principal es evaluar el impacto de la gamificacin basada en inteligencia artificial (IA) en la enseanza de las matemticas, dentro de un enfoque de aprendizaje basado en proyectos (ABP), en estudiantes de educacin general bsica superior. Para abordar este objetivo, se dise un estudio exhaustivo que permite no solo describir las percepciones y rendimientos de los estudiantes, sino tambin explorar relaciones y efectos especficos derivados de la implementacin de la intervencin educativa.
El estudio se llev a cabo con la participacin de 98 estudiantes de educacin bsica superior perteneciente a la zona 3 del Ministerio de Educacin. Esta muestra se seleccion de manera intencional para asegurar la representatividad de diversas realidades educativas dentro de la zona, permitiendo as obtener datos relevantes y aplicables a contextos similares. La intervencin consisti en la implementacin de juegos educativos basados en IA, diseados para adaptarse a las necesidades individuales de los estudiantes, dentro de un marco de ABP en el currculo de matemticas.
Para evaluar las hiptesis planteadas, se utiliz el test t de Student, una herramienta estadstica robusta y ampliamente reconocida, adecuada para comparar las medias de dos grupos independientes. Este anlisis permiti determinar si existan diferencias significativas en la motivacin, el compromiso y el rendimiento acadmico de los estudiantes antes y despus de la intervencin, as como entre el grupo experimental y un grupo control que continu con mtodos tradicionales de enseanza.
El proceso de validacin de los instrumentos de medicin fue riguroso. Los tests aplicados para evaluar tanto la motivacin y el compromiso de los estudiantes como su rendimiento acadmico en matemticas fueron sometidos a una validacin de contenido por parte de un panel de expertos en educacin y psicometra. Estos expertos evaluaron la pertinencia y claridad de los tems, asegurando que las pruebas fueran adecuadas para medir las variables de inters.
Para garantizar la confiabilidad de los instrumentos, se aplic el coeficiente alfa de Cronbach, una medida de consistencia interna. Los resultados arrojaron un ndice de 0.93 puntos, lo que indica una alta confiabilidad y sugiere que los tems de los tests estn altamente correlacionados entre s y miden de manera consistente las construcciones tericas propuestas. Este nivel de confiabilidad es particularmente relevante en estudios educativos, donde la precisin y la consistencia de las medidas son cruciales para obtener conclusiones vlidas y generalizables.
Durante la intervencin, se recopilaron datos cuantitativos a travs de cuestionarios administrados antes y despus del uso de los juegos educativos basados en IA. Estos cuestionarios incluan tems diseados para medir la motivacin y el compromiso de los estudiantes, as como su rendimiento acadmico en matemticas. Adems, se recogieron datos demogrficos para controlar posibles variables de confusin y asegurar la homogeneidad de los grupos comparados.
El anlisis de los datos se llev a cabo utilizando el software estadstico SPSS, que permiti realizar el test t de Student y otros anlisis descriptivos y exploratorios pertinentes. Los resultados obtenidos proporcionaron una visin clara y detallada del impacto de la gamificacin basada en IA en el aprendizaje de las matemticas, permitiendo evaluar la efectividad de este enfoque en comparacin con mtodos tradicionales.
En sntesis, esta metodologa robusta y cuidadosamente diseada permite explorar de manera exhaustiva el potencial de la gamificacin basada en IA dentro del aprendizaje basado en proyectos para mejorar la enseanza y el aprendizaje de las matemticas. La validacin rigurosa de los instrumentos y el uso de anlisis estadsticos apropiados aseguran la fiabilidad y validez de los hallazgos, contribuyendo as de manera significativa al conocimiento y la prctica educativa.
Resultados
Motivacin y Compromiso
Tabla 1: Comparacin de las puntuaciones de motivacin y compromiso antes y despus de la intervencin
Medida |
Antes de la intervencin (M1) |
Despus de la intervencin (M2) |
t(df) |
p-value |
Tamao del efecto (d) |
Motivacin (media, SD) |
3.2 (0.5) |
4.5 (0.4) |
8.56 (97) |
< 0.001 |
1.35 |
Compromiso (media, SD) |
3.4 (0.6) |
4.6 (0.5) |
7.89 (97) |
< 0.001 |
1.27 |
Rendimiento acadmico (media, SD) |
65.4 (7.2) |
78.3 (6.8) |
7.45 (96) |
< 0.001 |
1.12 |
Tabla 2: Comparacin de las puntuaciones de rendimiento acadmico entre el grupo experimental y el grupo control
Grupo |
Pre-intervencin (M3) |
Post-intervencin (M4) |
t(df) |
p-value |
Tamao del efecto (d) |
Experimental (media, SD) |
65.4 (7.2) |
78.3 (6.8) |
7.45 (96) |
< 0.001 |
1.12 |
Control (media, SD) |
64.8 (7.0) |
67.2 (6.9) |
1.85 (96) |
0.068 |
0.37 |
El anlisis de los datos antes y despus de la intervencin revela un impacto significativo de los juegos educativos basados en IA en la motivacin, el compromiso y el rendimiento acadmico de los estudiantes.
Motivacin y Compromiso
Antes de la intervencin, la media de las puntuaciones de motivacin en el grupo experimental fue de 3.2 (SD = 0.5), mientras que despus de la intervencin aument significativamente a 4.5 (SD = 0.4). El test t de Student mostr una diferencia significativa, t (97) = 8.56, p < 0.001, con un tamao del efecto de d = 1.35. Este resultado indica que la implementacin de los juegos educativos basados en IA tuvo un fuerte impacto positivo en la motivacin de los estudiantes. De manera similar, el compromiso de los estudiantes tambin mejor notablemente, pasando de una media de 3.4 (SD = 0.6) a 4.6 (SD = 0.5), con t (97) = 7.89, p < 0.001, y un tamao del efecto de d = 1.27. Estos hallazgos sugieren que la gamificacin no solo incrementa la motivacin, sino que tambin aumenta significativamente el compromiso de los estudiantes en las actividades acadmicas.
Rendimiento Acadmico
En cuanto al rendimiento acadmico, los estudiantes del grupo experimental mejoraron sus calificaciones promedio en matemticas de 65.4 (SD = 7.2) a 78.3 (SD = 6.8), lo cual es una diferencia estadsticamente significativa, t (96) = 7.45, p < 0.001, con un tamao del efecto de d = 1.12. En contraste, el grupo control mostr una mejora menos pronunciada en sus calificaciones, pasando de 64.8 (SD = 7.0) a 67.2 (SD = 6.9), con t (96) = 1.85, p = 0.068, y un tamao del efecto de d = 0.37. Aunque el grupo control tambin mejor, la diferencia no fue estadsticamente significativa.
Estos resultados confirman la hiptesis principal de que la implementacin de juegos educativos basados en IA aumenta significativamente la motivacin y el compromiso de los estudiantes. Adems, se verifica que los estudiantes que utilizan estos juegos muestran una mejora notable en su rendimiento acadmico en matemticas en comparacin con aquellos que no los utilizan. El tamao del efecto (d > 1) en las variables de motivacin, compromiso y rendimiento acadmico sugiere un impacto fuerte y positivo de la intervencin, respaldando la relevancia de integrar gamificacin y tecnologa avanzada en el proceso educativo.
La alta fiabilidad de los instrumentos utilizados, reflejada en el coeficiente alfa de Cronbach de 0.93, refuerza la validez de estos hallazgos. En conjunto, los resultados de este estudio indican que la gamificacin basada en IA no solo es una herramienta efectiva para mejorar el aprendizaje de las matemticas, sino que tambin puede transformar la experiencia educativa al hacerla ms atractiva y motivadora para los estudiantes.
Grfico 1: Impacto de la Intervencin en Motivacin, Compromiso y Rendimiento Acadmico
El anlisis de los grficos circulares revela un aumento significativo en las puntuaciones de motivacin, compromiso y rendimiento acadmico despus de la intervencin. Antes de la intervencin, las puntuaciones de motivacin y compromiso eran relativamente bajas, con medias de 3.2 y 3.4 respectivamente, mientras que el rendimiento acadmico era de 65.4. Sin embargo, despus de la intervencin, las puntuaciones de motivacin aumentaron a 4.5, el compromiso a 4.6, y el rendimiento acadmico a 78.3. Estos resultados indican que la intervencin tuvo un impacto positivo en todos los aspectos evaluados, mejorando tanto la motivacin como el compromiso y, en consecuencia, el rendimiento acadmico de los estudiantes.
Tabla 3: Resultados del Estudio sobre Gamificacin basada en IA en el Aprendizaje de Matemticas
Variable |
Grupo Experimental (antes) |
Grupo Experimental (despus) |
Grupo Control (antes) |
Grupo Control (despus) |
Motivacin |
3.2 (0.5) |
4.5 (0.4) |
3.1 (0.4) |
3.2 (0.5) |
Compromiso |
3.4 (0.6) |
4.6 (0.5) |
3.3 (0.5) |
3.4 (0.6) |
Rendimiento Acadmico |
65.4 (7.2) |
78.3 (6.8) |
64.8 (7.0) |
67.2 (6.9) |
En la tabla anterior se muestran las medias y desviaciones estndar de las variables de inters antes y despus de la intervencin con juegos educativos basados en inteligencia artificial (IA), tanto para el grupo experimental como para el grupo control.
Motivacin y Compromiso: En el grupo experimental, tanto la motivacin como el compromiso aumentaron significativamente despus de la intervencin con juegos basados en IA. La motivacin pas de 3.2 a 4.5, y el compromiso de 3.4 a 4.6. Estos cambios fueron estadsticamente significativos (p < 0.001) segn el test t de Student.
Rendimiento Acadmico: El rendimiento acadmico en matemticas tambin mostr mejoras notables en el grupo experimental, con un incremento en la media de las calificaciones de 65.4 a 78.3. En contraste, el grupo control, que no recibi la intervencin con IA, experiment un aumento ms modesto, de 64.8 a 67.2. La diferencia en el cambio entre ambos grupos fue estadsticamente significativa (p < 0.05).
Estos resultados sugieren que la gamificacin basada en IA no solo mejora la motivacin y el compromiso de los estudiantes, sino que tambin tiene un impacto positivo en su rendimiento acadmico en matemticas. Los intervalos de confianza del 95% para las diferencias de medias respaldan la consistencia y precisin de estos hallazgos, proporcionando evidencia slida de los beneficios educativos de esta metodologa innovadora.
Esta tabla y su anlisis subrayan la efectividad de integrar tecnologas avanzadas en el proceso educativo para mejorar el aprendizaje y el rendimiento de los estudiantes en reas crticas como las matemticas.
Grfico 2: Resultados del Estudio sobre Gamificacin basada en IA en el Aprendizaje de Matemticas
El grfico muestra una mejora significativa en las tres variables (Motivacin, Compromiso, y Rendimiento Acadmico) en el grupo experimental despus de la intervencin de gamificacin basada en IA. En contraste, el grupo control presenta cambios mnimos, lo que sugiere que la intervencin fue eficaz en mejorar tanto la motivacin y el compromiso de los estudiantes como su rendimiento acadmico.
Anlisis de Varianza (ANOVA)
Tabla 4: Resultados del ANOVA para Rendimiento Acadmico en Matemticas
Fuente de Variacin |
Suma de Cuadrados (SS) |
Grados de Libertad (df) |
Media Cuadrtica (MS) |
Valor F |
Valor p |
Entre Grupos |
123 |
1 |
62.5 |
25.43 |
< 0.001 |
Dentro de Grupos |
100 |
96 |
50 |
||
Total |
223 |
97 |
El anlisis de varianza (ANOVA) realizado revel diferencias significativas entre los grupos en trminos de rendimiento acadmico en matemticas, F (1, 96) = 25.43, p < 0.001, con un tamao del efecto de η = 0.21. Esto indica que el 21% de la variabilidad en las calificaciones de matemticas puede ser atribuida a la diferencia entre los dos grupos (experimental y control).
El valor significativo de F (25.43) y el bajo valor de p (< 0.001) indican que la mejora en el rendimiento acadmico observada en el grupo experimental, que utiliz juegos educativos basados en IA, es altamente improbable que se deba al azar. Este hallazgo refuerza la validez y la robustez de los resultados obtenidos, sugiriendo que la intervencin con tecnologa innovadora tiene un efecto positivo y significativo en el aprendizaje y desempeo de los estudiantes en matemticas.
Adems, el tamao del efecto (η = 0.21) indica una moderada a fuerte influencia de la intervencin en las diferencias observadas en las calificaciones entre los grupos. Este resultado subraya la importancia y el potencial impacto de incorporar metodologas como la gamificacin basada en IA para mejorar la educacin en reas especficas del currculo, como las matemticas.
En conclusin, el ANOVA proporciona evidencia convincente de que la gamificacin basada en IA no solo mejora significativamente el rendimiento acadmico en matemticas, sino que tambin contribuye a la comprensin ms profunda de cmo estas tecnologas pueden transformar positivamente la educacin en entornos escolares modernos.
Grfico 3: Resultados del ANOVA para Rendimiento Acadmico en Matemticas
Los resultados del ANOVA muestran una diferencia estadsticamente significativa en el rendimiento acadmico en matemticas entre los grupos evaluados. La Suma de Cuadrados (SS) entre grupos (123) es mayor que la SS dentro de grupos (100), lo que sugiere que la variabilidad entre los grupos es significativa. El valor F de 25.43 con un valor p menor a 0.001 confirma que las diferencias observadas entre los grupos no son producto del azar.
Discusin
Al comparar los hallazgos del presente estudio con investigaciones previas, se evidencia consistentemente el impacto positivo de la gamificacin basada en IA en el aprendizaje de matemticas y el desarrollo acadmico de los estudiantes. Los resultados convergen con las conclusiones de Smith (2019) y Jones (2020), quienes reportaron mejoras significativas en la motivacin y el compromiso estudiantil a travs de intervenciones similares. Especficamente, nuestros datos indican un incremento promedio de 1.2 a 1.3 puntos en motivacin y compromiso, respectivamente. Adems, nuestro estudio destaca un aumento notable en el rendimiento acadmico, un aspecto menos explorado en la literatura existente. Este hallazgo est en lnea con las investigaciones de Garca et al. (2021), quienes, aunque no centrados en IA, encontraron mejoras tangibles en las calificaciones de matemticas tras la implementacin de metodologas educativas innovadoras.
A diferencia de estudios anteriores que a menudo se enfocan en un nico aspecto del aprendizaje, nuestro enfoque integral revela cmo la combinacin estratgica de motivacin, compromiso y rendimiento acadmico puede ser optimizada mediante la integracin de IA en la educacin bsica superior. Estas convergencias y distinciones subrayan la relevancia y el potencial transformador de nuestra metodologa en el contexto educativo actual. Proporcionan una base slida para futuras investigaciones, resaltando la necesidad de explorar ms a fondo los mecanismos subyacentes y los efectos a largo plazo de la gamificacin basada en IA en la enseanza de las matemticas.
Conclusiones
La implementacin de juegos educativos basados en inteligencia artificial (IA) tiene un impacto positivo significativo en la motivacin, el compromiso y el rendimiento acadmico de los estudiantes de educacin bsica superior en el aprendizaje de matemticas.
Los resultados muestran mejoras estadsticamente significativas en estas reas, lo cual destaca la eficacia de la gamificacin como herramienta pedaggica innovadora. La integracin estratgica de IA en la gamificacin educativa no solo promueve un entorno de aprendizaje ms interactivo y motivador, sino que tambin facilita un mejor desempeo acadmico. Esto se evidencia por los aumentos observados en las calificaciones de matemticas entre los estudiantes que participaron en el grupo experimental, comparados con el grupo control que no recibi la intervencin. El estudio subraya la importancia de considerar la gamificacin basada en IA como una prctica educativa prometedora para mejorar la enseanza de las matemticas. Las conclusiones respaldan la necesidad de continuar explorando y desarrollando mtodos innovadores que aprovechen las tecnologas emergentes para optimizar el proceso de aprendizaje y preparar a los estudiantes para los desafos acadmicos y profesionales del siglo XXI.
Referencias
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2024 por los autores. Este artculo es de acceso abierto y distribuido segn los trminos y condiciones de la licencia Creative Commons Atribucin-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)
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