AUTORES:
- Carlos Julio Flórez Ardila
- Karen Vanessa Pulido Peralta
PALABRAS CLAVES: aprendizaje supervisado y no supervisado, complejidad, estrategia didáctica, interdisciplinariedad, Machine Learning, unidad didáctica.
RESUMEN
En esta investigación se explora el uso de técnicas de Machine Learning para el diseño de una Unidad Didáctica en pro de potenciar las habilidades del pensamiento crítico interdisciplinar en procesos académicos y actitudinales.
Para el diseño de dicha unidad didáctica se tuvo como base la aplicación de dos pruebas estandarizadas, una denominada HAPE - ITH con el propósito de reconocer la relación del pensamiento crítico frente aspectos como el tiempo, lugar y las técnicas de estudio, la concentración y motivación. Y, la segunda, denominada HCTAES – Halpern cuyo objetivo era caracterizar a la muestra en lo que respecta a la habilidad de pensamiento crítico en cinco dimensiones; comprobación de hipótesis, razonamiento verbal, análisis de argumentos, probabilidad e incertidumbre y la toma de decisiones y resolución de problemas. Esta última se tomó como parámetro para evaluar la eficacia de la Unidad Didáctica que según el estudio longitudinal realizado se efectúa antes y después de aplicada, siendo así que esta investigación de interdisciplinariedad fue de tipo mixta con un enfoque cuasiexperimental de corte longitudinal con modalidad de investigación – acción y alcance exploratoria.
La estructura de la Unidad Didáctica se basó en la aplicación de algoritmo de aprendizaje supervisado de clasificación (árbol de decisión) arrojando variables influyentes como lo es la resolución de problema y toma de decisión permitiendo el fortalecimiento de habilidades de pensamiento crítico sin discriminar la característica socioeconómica y cultural de la población. Lo anterior evidencia que el campo del Machine Learning en la Educación es un mundo nuevo por descubrir, donde este promueve en los profesionales e investigadores de la Educación a generar cambios positivos en los estudiantes y en el actuar pedagógico reconociendo la necesidad más inmediata que tengan, fortaleciendo habilidades para la vida. Para finalizar, a partir del proceso de investigación realizado se propone un método adaptable para cualquier contexto siempre y cuando desee estructurar una estrategia didáctica teniendo en cuenta técnicas del Machine Learning.
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