This mixed research analyzes the use of the Collaborative Wall to improve the teaching-learning conditions in the Bachelor of Visual Arts considering data science and machine learning (linear regression). The sample is made up of 46 students who took the Geometric Representation Systems course at the National Autonomous University of Mexico (UNAM) during the 2019 school year. The Collaborative Wall is a web application that facilitates the organization and dissemination of ideas through the use of images and text. In the classroom, the students formed teams and used mobile devices to access this web application. The results of machine learning indicate that the organization of ideas in the Collaborative Wall positively influences the participation of students, motivation and learning process. Data science identifies 3 predictive models about the use of this web application in the educational field. Also, the Collaborative Wall facilitates the learning process in the classroom through the comparison and discussion of information. Finally, technological advances allow organizing creative activities that favor the active role of students.

No abstract

El virus SARS-CoV-2 ha provocado que las universidades busquen nuevas alternativas tecnológicas con el propósito de mejorar la enseñanza y el aprendizaje bajo la modalidad a distancia. Esta investigación cuantitativa y cualitativa analiza la percepción de los educadores sobre los juegos web y dispositivos móviles durante la pandemia COVID-19 considerando la técnica aprendizaje automático y la técnica árbol de decisión (ciencia de datos). Los participantes son 60 docentes de educación superior que impartieron cursos en la Universidad Nacional Autónoma de México en el año 2021 y tomaron el Diplomado “Innovación en la Docencia Universitaria 2021”. La técnica aprendizaje automático indica que el uso de los juegos web y dispositivos móviles influyen positivamente la labor docente y participación de los estudiantes durante el proceso de enseñanza-aprendizaje. Además, la ciencia de datos establece 4 modelos predictivos sobre estas herramientas tecnológicas a través de la técnica árbol de decisión. Por último, los juegos web y dispositivos móviles permiten la creación de nuevos espacios virtuales que favorecen la enseñanza bajo la modalidad a distancia y facilitan el aprendizaje desde cualquier lugar.

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.