Simulaciones digitales para facilitar la comprensión docente en análisis estadístico implicativo y el learning analytics

La investigación tiene por objetivo facilitar la comprensión docente de los conceptos y algoritmos: similaridad, cohesión, implicación, hclust.vector, dendro.variables, dendro.diana, apriori, weclat y eclat, técnicas comunes del Análisis Estadístico Implicativo (ASI) y el Learning Analytics (LA). Esta investigación se desarrolló entre los años 2017 y 2022, se trabajó con los profesores del nivel de bachillerato de la Unidad Educativa del Milenio Intercultural Bilingüe Chibuleo, de la provincia de Tungurahua, Ecuador. Se emplearon metodologías de tipo inductivo, cualitativo y mixto transversal, el proceso de elaboración de las simulaciones digitales fue el “Building valid models: how to build valid and credible simulation models” de Law y McComas (2001). En base al diagnóstico de las aptitudes docentes en las herramientas TIC, el principal aporte fue la elaboración de las simulaciones digitales basados en el proceso antes mencionado, diseñadas en Office y R (disponible en: https://bit.ly/2PUWrPw) que facilita que los docentes de bachillerato comprendan los conceptos y algoritmos ya citados y los usen en su labor de enseñanza y aprendizaje.

• 第一著者: Mullo Gualán, José Luis (author)
• フォーマット: masterThesis
• 出版事項: 2023
• 主題: Estadístico. implicativo. learning analytics.
• オンライン･アクセス: https://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/8691