This mixed research aims to analysis and design the Web Game On Descriptive Statistics (WGODS) through the ADDIE model, data science and machine learning. The sample consists of 61 students from a university in Mexico. WGODS is a technological tool (quiz game) that presents various questions and answers about statistics (quantitative and qualitative data). The results of the linear regression (machine learning) indicate that the content and aesthetics of WGODS have a positive influence on the educational process. The ADDIE model allows the organization of WGODS considering the needs of the students. Also, data science identifies 4 predictive models on the use of WGODS in the field of statistics through the decision tree technique. Finally, teachers can transform the organization and development of school activities through the ADDIE model and technology. In particular, WGODS improves the educational process on the quantitative and qualitative data through a pleasant, attractive, simple, easy and useful web interface.
ResumenEsta investigación cuantitativa analiza la percepción de los alumnos sobre la utilidad de YouTube en el campo educativo por medio de la ciencia de datos. La muestra está compuesta por 108 alumnos de la Carreras en Administración, Informática, Contaduría, Comercio y Mercadotecnia que cursaron el 1, 2, 3 y S u b m e t i d o e m : 0 2 / 0 2 / 2 0 1 9 Ap r o v a d o e m : 2 1 / 0 8 / 2 0 1 9 Abstract This quantitative survey analyzes students' perceptions of the usefulness of YouTube in Education through scientific data. The sample consists of 108 students from the Degree in Business Administration, Computer Science, Accounting, Commerce and Marketing who completed semesters 1, 2, 3 and 4 at a Mexican university during the 2017 academic year. The results of the machine learning (linear regression) indicate that YouTube as a means of communication and interaction facilitates the educational process. The decision tree technique allows to identify nine predictive models about the use of YouTube for the search, selection and storage of audiovisual content. In addition, the use of YouTube in school activities favors the active role of the student. Finally, YouTube as a means of communication and interaction improves teaching and learning conditions. Ava l i a ç ã o d o s A l u n o s S o b r e a U t i l i d a d e d o Yo u Tu b e n o C a m p o d a E d u c a ç ã o p o r M e i o d a C i ê n c i a d e D a d o s e A p r e n d i z a d o d e M á q u i n a Resumo Esta pesquisa quantitativa analisa a percepção dos alunos sobre a utilidade do YouTube no campo educacional por meio da ciência de dados. A amostra é composta por 108 alunos das Carreiras em Administração, Ciência da Computação, Contabilidade, Comércio e Marketing que cursaram 1, 2, 3 e 4 semestres em uma universidade mexicana durante o ano letivo de 2017. Os resultados obtidos no aprendizado de máquina (regressão linear) indicam que o YouTube como meio de comunicação e interação facilita o processo educacional. A técnica de árvore de decisão permite identificar 9 modelos preditivos sobre o uso do YouTube para a pesquisa, seleção e armazenamento de conteúdo audiovisual. Além disso, o uso do YouTube nas atividades escolares favorece o papel ativo do aluno. Por fim, o YouTube como meio de comunicação e interação melhora as condições de ensinoaprendizagem. Palavras-chave: YouTube. Ensino superior. Ciência de dados. Tecnologia educacional. Aprendizado de máquina.
RESUMEN: Esta investigación mixta tiene como objetivo analizar el impacto de laAplicación web para el Proceso Educativo sobre la Prueba de Hipótesis (APEPH)en la asignatura Instrumentación estadística para los negocios durante el ciclo escolar 2018. El modelo instruccional ASSURE permite la organización, construcción e implementación de la aplicación APEPH. Los resultados del aprendizaje automático (regresión lineal) con 60%, 70% y 80% de entrenamiento indican que el contenido, el diseño web y la simulación de datos en la aplicación APEPH influyen positivamente en el aprendizaje y la motivación del estudiante. Asimismo, la ciencia de datos permite la construcción de 6 modelos predictivos sobre el uso de la aplicación APEPH en el proceso educativo por medio de la técnica árbol de decisión. Por último, la aplicación APEPH facilita el proceso de enseñanza-aprendizaje sobre la estadística por medio del contenido, el diseño web y la simulación de datos.PALABRAS CLAVE: tecnología educativa; modelo ASSURE; enseñanza superior; ciencia de datos; aprendizaje automático. ABSTRACT:This mixed research aims at analyzing the impact of the Web Application for the Educational Process on the Hypothesis Test (APEPH) in the Statistical Instrumentation for Business subject during the 2018 school year. ASSURE model allows the organization, construction and implementation of the APEPH application. The results of machine learning (linear regression) with 60%, 70% and 80% of training indicate that the content, web design and simulation of data in the APEPH application have a positive influence on the student's learning and motivation. Likewise, data science allows the construction of 6 predictive models on the use of the APEPH application in the educational process by means of the decision tree technique. Finally, the APEPH application facilitates the teaching-learning process on statistics through the content, web design and data simulation.KEYWORDS: educational technology; ASSURE model; higher education; data science; machine learning.
Esta investigación cuantitativa tiene como objetivo analizar el impacto de la Aplicación web para el proceso Educativo sobre el Logaritmo (AEL) por medio de la ciencia de datos y el aprendizaje automático (regresión lineal). La muestra está compuesta por 29 alumnos que cursaron la asignatura Matemáticas Básicas en una universidad mexicana durante el ciclo escolar 2015. La AEL presenta el procedimiento matemático sobre el uso del logaritmo para calcular el tiempo (número de años) durante la solicitud de un crédito bancario. El modelo TPACK permite organizar la AEL por medio del conocimiento tecnológico (lenguaje de programación PHP), conocimiento pedagógico (estrategia de simulación) y conocimiento disciplinar (uso del logaritmo en el campo de las matemáticas financieras). Los resultados del aprendizaje automático con 50%, 60% y 70% de entrenamiento indican que la AEL influye positivamente la asimilación del conocimiento sobre el logaritmo, el desarrollo de habilidades matemáticas y la comprensión sobre los conceptos teóricos del logaritmo en el campo de las matemáticas financieras. Asimismo, la ciencia de datos identifica tres modelos predictivos sobre el uso de la AEL en el proceso de enseñanza-aprendizaje. Por último, la tecnología está transformando la interacción entre los contenidos escolares y estudiantes durante el Siglo XXI.
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