Examinando por Autor "Palomino, Miguel Ángel"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Contenido multimedia utilizando realidad aumentada como estrategia en el proceso de aprendizaje del tema compuestos químicos en estudiantes de grado 10°
    (Universidad de Córdoba, 2024-01-22) Calao Durango, Sebastián José; López Hernández, Jaime Andrés; Rangel Vellojín, Julio José; Muñoz, Isabel Cristina; Palomino, Miguel Ángel
    Este estudio aborda la problemática de la desmotivación y la dificultad en la comprensión de compuestos químicos entre los estudiantes de secundaria. El objetivo central de esta investigación es optimizar el proceso de aprendizaje en este contexto mediante la aplicación de Realidad Aumentada (RA) como estrategia pedagógica. La metodología integral adoptada se centró en un diseño de investigación exhaustivo, que analizó detalladamente las condiciones educativas, así como las necesidades tanto de estudiantes como de docentes para la implementación efectiva de la RA. Los resultados obtenidos resaltan la eficacia de la RA en la mejora de la comprensión de los compuestos químicos. Se observaron mejoras notables en la retención de conocimientos y un aumento considerable en el interés de los estudiantes en el tema. Sin embargo, se identificaron desafíos, como la necesidad de capacitación docente y la garantía de un acceso equitativo a dispositivos y recursos tecnológicos. En resumen, esta investigación destaca el potencial transformador de la RA en el aprendizaje de la química de compuestos en estudiantes de secundaria. Estos hallazgos no solo tienen implicaciones significativas para mejorar la enseñanza y el aprendizaje en entornos educativos tradicionales, sino que también contribuyen al avance de la investigación en tecnología educativa, proporcionando así una base sólida para futuras investigaciones en este campo.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño y producción de una serie audiovisual educativa como estrategia didáctica en la enseñanza de la lengua de señas colombiana
    (2021-01-21) Calderón Guzmán, Erick David; Flórez Manotas, Yair; Palomino, Miguel Ángel
    En los últimos años, Colombia ha desarrollado acciones para mejorar la calidad de la educación de personas con discapacidad. En el presente trabajo se muestra el diseño y producción de una serie audiovisual educativa como estrategia didáctica en la enseñanza de la LSC. Para ello se describe la metodología adoptada explicando cada una de las fases o etapas que comprenden. Dentro de los resultados obtenidos se evidencian 3 videos asociados a las temáticas alfabeto dactilológico colombiano, emociones y colores, los cuales fueron concebidos bajo una serie de técnicas y herramientas audiovisuales acordes a la naturaleza del problema, complementado con elementos didácticos y pedagógicos producto de las recomendaciones hechas por expertos en el área del aprendizaje de la Lengua de Señas. Se espera que este trabajo sea el comienzo de otros videos relacionados con otras temáticas fundamentales para el aprendizaje de la LSC.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de machine learning para predecir el rendimiento académico en la asignatura producción de artefactos tecnológicos del programa de licenciatura en informática de la Universidad de Córdoba
    (Universidad de Córdoba, 2024-01-25) Echenique Hernández, Jesús David; Pantoja Wilches, Jabit Julio; Madera Doval, Dalia Patricia; Caro Piñeres, Manuel Fernando; Giraldo, Juan Carlos; Palomino, Miguel Ángel
    La implementación de modelos de aprendizaje automático ha emergido como una solución efectiva para prever el rendimiento académico en distintos niveles educativos, potenciando la calidad de los procesos de enseñanza y aprendizaje. Sin embargo, el escaso uso de análisis predictivo por parte de los docentes en la materia "Producción de Artefactos" ha generado resultados académicos inesperados. El propósito de esta investigación es desarrollar una estrategia de análisis predictivo basada en aprendizaje automático para predecir el desempeño de los estudiantes en dicha asignatura. La metodología empleada se fundamenta en los "Marcos de Investigación de Ciencia del Diseño", abarcando cinco fases. Una etapa crucial implica la recopilación de datos a través de una encuesta, explorando aspectos relacionados con los métodos de aprendizaje y los factores que influyen en estos procesos. Para la formulación de la estrategia de análisis predictivo, se consideran diversos modelos de aprendizaje automático, como la regresión lineal, los árboles de decisión y las redes neuronales. La estrategia diseñada utiliza un enfoque de árbol de decisión, demostrando un rendimiento superior en comparación con modelos de predicción alternativos, aplicando los hallazgos de la investigación. Este proyecto resalta la relevancia del análisis basado en aprendizaje automático y respalda la implementación de enfoques como los árboles de decisiones.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelo de recomendación de acciones para la prevención de la inasistencia escolar basado en un sistema predictivo de aprendizaje automático
    (Universidad de Córdoba, 2024-01-26) Arteaga Ramos, Andrés Felipe; Tapias López, Nayib de Jesús; Caro Piñeres, Manuel Fernando; Toscano, Alexander; Palomino, Miguel Ángel
    El ausentismo escolar ha calado en los planteles educativos, especialmente en el rendimiento académico y el desarrollo de los estudiantes. Este fenómeno se manifiesta cuando los estudiantes presentan faltas reiteradas en el aula. El presente estudio devela un modelo de aprendizaje automático que aborda la inasistencia escolar al anticipar factores clave y proporcionar recomendaciones preventivas, utilizando la metodología de investigación en ciencia del diseño, se recopilaron y procesaron datos para identificar patrones asociados con la inasistencia. El modelo de predicción, evaluado con diversos algoritmos, demostró una eficacia destacada, especialmente con el bosque aleatorio, alcanzando porcentajes entre el 91,67% y el 99,99%. Además, se integró un sistema de prescripción al modelo de predicción para ofrecer recomendaciones y prevenir la inasistencia en estudiantes en riesgo.