Análisis sobre el uso de Podcast en la Escuela Nacional de Trabajo Social considerando la ciencia de datos y el aprendizaje automático

Resumen

El objetivo de esta investigación mixta es analizar las percepciones de los alumnos sobre el uso de Podcast en la Escuela Nacional de Trabajo Social considerando la ciencia de datos y el aprendizaje automático (machine learning). La muestra está compuesta por 44 estudiantes de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) que cursaron la Licenciatura en Trabajo Social durante el ciclo escolar 2019. Los resultados del aprendizaje automático (regresión lineal) indican que la difusión de los contenidos escolares a través del Podcast influyen positivamente la asimilación del conocimiento, la motivación y el entusiasmo del estudiante durante el proceso educativo. La ciencia de datos identifica 3 modelos predictivos sobre el uso del Podcast en el contexto educativo por medio de la técnica árbol de decisión. Por último, la incorporación del Podcast en el campo educativo facilita la organización de nuevos espacios para el aprendizaje y la enseñanza.

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Biografía del autor/a

Ricardo Salas Rueda, Universidad Nacional Autónoma de México

Doctor en Diseño de Nuevas Tecnologías.

Investigador de tiempo completo en el Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, Universidad Nacional Autónoma de México

Ricardo Castañeda Martínez, Universidad Nacional Autónoma de México

Maestro en Administración en Organizaciones.

Técnico Académico en el Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, Universidad Nacional Autónoma de México.

Jesús Ramírez Ortega, Universidad Nacional Autónoma de México

Maestro en Pedagogía por la Facultad de Filosofía y Letras de la UNAM.

Técnico Académico en el Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, Universidad Nacional Autónoma de México.

Fernando Gamboa Rodríguez, Universidad Nacional Autónoma de México

Doctor en Ciencias de la Computación por la Universidad de París 11, Francia.

Técnico Académico en el Instituto de Ciencias Aplicadas y Tecnología, Universidad Nacional Autónoma de México.

Publicado
2020-04-01
Sección
Tecnología / Technology