Technological advances such as Massive Open Online Courses (MOOCs) and Information and Communication Technologies (ICT) allow the construction of new spaces where students consult the information at any time, take the online exams and communicate with the participants of the educational process from anywhere. This quantitative research analyzes the perception of the teachers about the organization of the school activities in MOOCs and use of ICT considering machine learning and decision tree techniques (data science). The participants are 122 teachers (58 men and 64 women) from the National Autonomous University of Mexico who took the "Innovation in University Teaching 2020" Diploma. The academic degree of these educators is Bachelor (n = 35, 28.69%), Specialty (n = 4, 3.28%), Master (n = 58, 47.54%) and Doctorate (n = 25, 20.49%). The results of machine learning (linear regressions) indicate that the organization of the school activities in MOOCs positively influences the motivation, participation and learning of the students. Data science identifies 3 predictive models about MOOCs and ICT through the decision tree technique. According to the teachers of the National Autonomous University of Mexico, the organization of the school activities in MOOCs and use of ICT play a fundamental role during the COVID-19 pandemic. The implications of this research promotes that educators use MOOCs and ICT to improve the educational conditions, create new remote school activities and build new virtual learning spaces. In conclusion, universities with the support of technological tools can improve the teaching-learning process and update the course during the COVID-19 pandemic. In particular, MOOCs represent a technological alternative to transform the school activities in the 21st century.
Desde la aparición de la pandemia Covid-19, los docentes están actualizando las actividades escolares de los cursos con el apoyo de las Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs). El objetivo de esta investigación mixta es analizar el impacto sobre el uso de la tecnología en el proceso educativo de la Psicología considerando la ciencia de datos y el aprendizaje automático (regresión lineal). Los participantes son 77 estudiantes de la Facultad de Psicología que cursaron la asignatura Método Clínico en la Universidad Nacional Autónoma de México durante el ciclo escolar 2020. Los resultados del aprendizaje automático indican que el uso de Zoom, Moodle, audios y Padlet durante el proceso educativo sobre la observación e indagación en Psicología Clínica influyen positivamente la asimilación del conocimiento y la motivación de los estudiantes. Asimismo, la ciencia de datos identifica 8 modelos predictivos sobre el uso de la tecnología en el proceso educativo de la Psicología por medio de la técnica árbol de decisión. En conclusión, las TICs permiten construir nuevos espacios educativos que facilitan el proceso de aprendizaje desde cualquier lugar, permiten la participación activa de los estudiantes en cualquier momento y satisfacen la demanda educativa durante la pandemia Covid-19.
Background/purpose -During the COVID-19 pandemic, teachers were required to update school activities using various technological tools. The aim of this mixed research was the construction and usage analysis of the Digital Game for the teaching-learning process on Electronics (DGE) version 3.0 in the Combinational Circuits unit through data science. Materials/methods -DGE version 3.0 facilitates the construction of new educational spaces in the distance modality. This web game consists of a simulator that presents the contents of the output function for two variables and their representation through logic gates. The participants of the study were 15 electronic and electrical engineering students who took a digital design course at the National Autonomous University of Mexico during the 2021 academic year. Results -The machine learning (linear regression) results indicate that the interface, design, and color of the DGE version 3.0 web game positively influenced the students' assimilation of knowledge and skills development in the field of electronics. On the other hand, the decision tree technique identified six predictive models with regards to the use of the DGE version 3.0. Conclusion -Technological advances such as web gaming can facilitate the teaching-learning process from virtually any location.
El objetivo de esta investigación cuantitativa y cualitativa es analizar el impacto de Schoology en la asignatura Taller de Investigación, durante la creación de un artículo científico considerando la ciencia de datos. Schoology es una plataforma web gratuita que permite la creación y difusión de los contenidos de los cursos, el diseño de las lecciones, la comunicación entre los participantes y la evaluación de las actividades escolares. La muestra está compuesta por 27 estudiantes que cursaron las Licenciaturas en Administración, Comercio, Contaduría y Mercadotecnia en una universidad privada de la Ciudad de México durante el ciclo escolar 2017. Los resultados del aprendizaje automático (regresión lineal) indican que la facilidad de uso y la interacción en esta plataforma influyen positivamente la comunicación, la colaboración y el rol activo de los estudiantes, durante la creación del artículo científico. La ciencia de datos identifica 6 modelos predictivos sobre el uso de Schoology en el campo educativo. El enfoque cualitativo indica que sus foros de discusión tienen un papel fundamental durante el proceso de enseñanza-aprendizaje. Además, las ventajas de Schoology son la entrega de las tareas en la plataforma, realización de evaluaciones online y consulta de la información de los cursos en cualquier momento y lugar. Por último, los docentes tienen la oportunidad de construir nuevos espacios virtuales educativos por medio de Schoology.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.