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Palabras clave
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Estudiantes, Secundaria, area de ciencias, Sistema recomendador, Objetos de aprendizaje , Deep Learning, Estilos de aprendizaje, UNSA, Arequipa
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Justificación del proyecto
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Uno de los objetivos del Proyecto educativo nacional al 2021 es tener Maestros bien preparados para que ejerzan profesionalmente la docencia, pero la gran mayoría de docentes carece de estrategias adecuadas para acompañar a los estudiantes en el proceso de generar estructuras propias internas, cognitivas y socioemocionales, para que logre el máximo de sus potencialidades (MINEDU, 2017).
Luego de realizar el proceso de observación referente al desarrollo de las competencias en el nivel secundario en la planificación de los procesos de enseñanza aprendizaje la gran mayoría de docentes realizan una educación intransigente y no aprovechan sus talentos, desconoce el nivel y ritmo de aprendizaje de sus estudiantes e imparten las mismas tareas, con los mismos recursos sin descartar los conocimientos para todos, ni se preocupan en establecer estrategias psicopedagógicas para desarrollar sus competencias en las diferentes áreas curriculares .
Por todo lo anterior se hace necesario crear un sistema de apoyo a la actividad pedagógica del docente capaz de recomendar objetos de aprendizaje personalizados que mejoren los desempeños de los estudiantes en las áreas de ciencias del nivel secundario.
FORMULACIÓN DEL PROBLEMA
Si se implementa un sistema recomendador de objetos de aprendizaje basado en Deep Learning, entonces se podrá facilitar el reconocimiento de estilos de aprendizaje que mejoren el desempeño de los estudiantes de la educación básica regular del nivel secundario.
¿Qué elementos deben tenerse en cuenta en una propuesta basada en un sistema recomendador de objetos de aprendizaje basado en Deep Learning, para el reconocimiento de estilos de aprendizaje que mejoren el desempeño de los estudiantes de la educación básica regular?
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Hipótesis del proyecto
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Si se propone un sistema recomendador de objetos de aprendizaje, que integre deep learning, se puede reconocer los estilos de aprendizaje que mejore el desempeño de los estudiantes en la educación básica regular del nivel secundario en el area de ciencias.
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Resultados esperados del proyecto
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-01 Nuevos Profesionales con Grado de Maestro
- 01 Ponencia realizada nacional o internacional
- 01 Tesis sustentadas y publicadas en el repositorio oficial de la UNSA que conduzcan a la obtención del grado de Maestro.
- 01 artículo aceptado a una revista indizada en Scopus, Web of Science/ISI SCIELO u otra de nivel semejante
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Impactos esperados
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Los trabajos revisados son relevantes y serán utilizados para la investigación a realizar y serán la base para el desarrollo del Sistema recomendador de Objetos de aprendizaje, basado en la metodología de Deep Learning, para el reconocimiento de estilos de aprendizaje que mejoren el desempeño de los estudiantes, donde se propondrá un prototipo de prueba que será utilizado en la institución educativa donde se realizara la investigación.
Actualmente en las instituciones educativas se observa grandes problemas de aprendizaje en los estudiantes, que impiden a los docentes realizar una buena enseñanza – aprendizaje en las diferentes áreas con los estudiantes; a quienes se les dificulta adquirir recursos como conocimientos, habilidades y actitudes que les permita actuar de manera competente ante situaciones nuevas (MINEDU, 2017).
Los estilos de aprendizaje de los estudiantes hoy en día en la mayoría de las instituciones educativas no se toman en cuenta o no precisa la evidencia del desempeño de acuerdo al propósito y las innovaciones que se realizan en el campo e-learrningno no tienen los atributos que garanticen la calidad de los aprendizajes.
Este panorama planteado podría ser mejorado integrando a los objetos de aprendizaje (OA) diseñados en metodologías de estilos de aprendizaje que faciliten la personalización y optimización del desarrollo de capacidades y destrezas de los estudiantes con el objetivo de generaren actitudes positivas ante las diferentes áreas, permitiendo así el logro de aprendizajes esperados y competencias del área.
Parque en el aula se complemente con recursos didácticos clasificados mediante sistemas recomendadores a través técnicas de deep learning que involucre estilos de aprendizaje y las competencias de los estudiantes se fomentarán actitudes positivas en el área, permitiendo así el logro de aprendizajes esperado, y la reducción significativa de las actitudes negativas de los estudiantes y los aprendizajes pasivos en las diferentes áreas.
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