Aprendizaje Adaptativo para Moodle desde la IA
Resumen
Este artículo presenta la fase de revisión de literatura, resultado de un proyecto que se enfoca en implementar un sistema de Inteligencia Artificial (IA) en la plataforma Moodle que permita una evaluación dinámica y ofrezca retroalimentación personalizada a los estudiantes, con el objetivo de enriquecer el proceso de enseñanza-aprendizaje y fortalecer la calidad educativa en una institución de educación superior. Esta iniciativa se enmarca a través de investigación aplicada en función de su propósito y mixta en función de su fuente de datos, para obtener una comprensión holística del impacto y la eficacia del sistema propuesto. La metodología adoptada inicia con una fase de diseño y desarrollo del sistema de IA, seguida de una implementación piloto en cursos seleccionados dentro de la Universidad. Se utilizarán técnicas de recolección de datos cuantitativos como encuestas y análisis de desempeño académico, junto con métodos cualitativos como entrevistas y grupos focales con estudiantes y docentes para entender la percepción y la efectividad de la retroalimentación proporcionada por el sistema de IA. Los resultados esperados incluyen una mejora significativa en la calidad de la evaluación y retroalimentación, evidenciada a través de mejoras en el desempeño académico y la satisfacción de los estudiantes y docentes.
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Citas
Hooda, M., Rana, C., Dahiya, O., Rizwan, A., & Hossain, M. S. (2022). Artificial intelligence for assessment and feedback to enhance student success in higher education. Mathematical Problems in Engineering, 22.
Kaouni, M., Lakrami, F., & Labouidya, O. (2023). The Design of An Adaptive E-learning Model Based on Artificial Intelligence for Enhancing Online Teaching. . International Journal of Emerging Technologies in Learning (Online), 202.
Pardamean, B., Suparyanto, T., Cenggoro, T. W., Sudigyo, D., Anugrahana, A., & Anugraheni, I. (2021). Model of Learning Management System Based on Artificial Intelligence in Team-Based Learning Framework. . International Conference on Inform.
Ouyang, F., Zheng, L., & Jiao, P. (2022). Artificial intelligence in online higher education: A systematic review of empirical research from 2011 to 2020. . Education and Information Technologies, 7893-7925.
Pimienta, S. X., & Mosquera, M. M. (2021). Consideraciones curriculares, tecnológicas y pedagógicas para la transición al nuevo modelo educativo en el campo de la salud soportado por inteligencia artificial (IA). . Medicina, 43(4), 540-554.
Baltazar, C. (2023). Herramientas de IA aplicables a la Educación. Technology Rain Journal, e15-e15.
Acurio, W. P., Cuchipe, W. C., Castro, D. J., & Zamora, L. E. (2022). Implementación de la Inteligencia Artificial (IA) como Recurso Educativo. . RECIMUNDO , 402-413.
Isusqui, J. C., Villavicencio, I. E., Inga, C. V., Gutiérrez, H. O., Díaz, B. L., & Amaya, K. L. (2023). La Inteligencia Artificial al servicio de la gestión y la implementación en la educación. Obtenido de osf.io: https://osf.io/preprints/z2y7c/
Moodle. (8 de septiembre de 2023). Descubra el enfoque centrado en el ser humano de la IA generativa de Moodle. Obtenido de Moodle: https://moodle.com/es/news/el-potencial-de-ai-y-moodle/
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence unleashed. An argument for AI in Education. Obtenido de University College London:
Roblyer, M., & Doering, A. (2013). Integrating educational technology into teaching. . Pearson/Merrill Prentice Hall. .
Prentzas, J. (2013). Artificial intelligence methods in early childhood education. In Artificial Intelligence, Evolutionary Computing and Metaheuristics: In the Footsteps of Alan Turing . Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg., 169-199.
Dougiamas, M., & Taylor, P. (2003). Moodle: Using learning communities to create an open source course management system. . In EdMedia+ innovate learning , 171-178.
Bradley, V. M. (2021). Learning Management System (LMS) use with online instruction. . International Journal of Technology in Education, 4(1), 68-92.
Black, P., & Wiliam, D. (1998). Assessment and classroom learning. . Assessment in Education: principles, policy & practice, 5(1), 7-74.
Martín, A., & Rodríguez, S. (2015). Motivación en alumnos de Primaria en aulas con metodologías basadas en proyectos. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación Extr 1:. Revista de Estudios e Investigación en Psicología y Educación Extr 1:, 58–62.
https://doi.org/10.17979/reipe.2015.0.01.314.
Hattie, J., & Timperley, H. (2007). The power of feedback Review of Educational Research. Educational Research, 81-112, 10.3102/003465430298487.
Siemens, G., & Long, P. (2011). Penetrating the fog: Analytics in learning and education. . EDUCAUSE review, 46(5), 30.
Firat, M. (2023). Integrating AI applications into learning management systems to enhance e-learning. . Instructional Technology and Lifelong Learning, 4(1), 1-14.
Nguyen, A., Ngo, H. N., Hong, Y., Dang, B., & Nguyen, B. P. (2023). Ethical principles for artificial intelligence in education. . Education and Information Technologies, 28(4), , 4221-4241.
Almazán, Y. R., Parra-González, E. F., Zurita, A. K., Miranda, J. M., & Carranza, D. B. (2023). ChatGPT: La inteligencia artificial como herramienta de apoyo al desarrollo de las competencias STEM en los procesos de aprendizaje de los estudiantes. ReCIBE, Revista electrónica de Computación, Informática, Biomédica y Electrónica, 12(1), C5-12.
Cobo, D. F., Cando, S. P., Ávila, A. S., & Robayo, A. E. (2023). Estrategias de enseñanza e inteligencia artificial: un enfoque en materias técnicas: Teaching strategies and artificial intelligence: a focus on technical subjects. . LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(5), , 658-673.
Morante Espinoza, H., & Ramírez Chávez , M. A. (2024). Comprensión Lectora y Aprendizaje Significativo en los Estudiantes de Educación Básica Superior. Estudios Y Perspectivas Revista Científica Y Académica , 4(2), 168–193. https://doi.org/10.61384/r.c.a.v4i2.207
Sosa Aquino, O., Garlisi Torales, D., & Ayala Ratti, F. (2024). Construcción y validación de un cuestionario de percepción acerca de la Gestión del centro de enseñanza de una Facultad de Enfermería . Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 5(1), 460–481. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v5i1.112
Agrela Rodrigues, F. de A. (2024). Examinando el origen del bloqueo y la procrastinación en la toma de decisiones: un estudio que utiliza la neurociencia cognitiva y la genómica. Emergentes - Revista Científica, 4(1), 270–295. https://doi.org/10.60112/erc.v4i1.108
Morales Fretes , C. D. (2023). Estrategias motivacionales en el desempeño laboral de los empleados en empresas de la Ciudad de Pilar 2023. Revista Veritas De Difusão Científica, 4(2), 24–36. https://doi.org/10.61616/rvdc.v4i2.44
Fernández C., F. (2024). Determinación De Erodabilidad En Áreas De Influencia Cuenca Poopo Región Andina De Bolivia. Horizonte Académico, 4(4), 63–78. Recuperado a partir de https://horizonteacademico.org/index.php/horizonte/article/view/19
Medina Nolasco, E. K., Mendoza Buleje, E. R., Vilca Apaza, G. R., Mamani Fernández, N. N., & Alfaro Campos, K. (2024). Tamizaje de cáncer de cuello uterino en mujeres de una región Andina del Perú. Arandu UTIC, 11(1), 50–63. https://doi.org/10.69639/arandu.v11i1.177
Da Silva Santos , F., & López Vargas , R. (2020). Efecto del Estrés en la Función Inmune en Pacientes con Enfermedades Autoinmunes: una Revisión de Estudios Latinoamericanos. Revista Científica De Salud Y Desarrollo Humano, 1(1), 46–59. https://doi.org/10.61368/r.s.d.h.v1i1.9
Elghouch, N. E., Seghroucheni, Y. Z., El Mohajir, B. E., & Achhab, M. A. (2016). An adaptive learning system based on the learning styles of Felder- Silverman and a Bayesian network", en 2016. Obtenido de 4th IEEE International Colloquium on Information Science and Technology (CiSt), Tánger, Marruecos, oct. 2016, pp. 494-499: https://doi.org/10.1109/CIST.2016.7805098
Rousseau, L., Gauthier, Y., & Caron, J. (2018). "L'utilité des " styles d'apprentissage " VAK (visuel, auditif, kinesthésique) en éducation: entre l'hypothèse de recherche et le mythe scientifique,". psyedu, vol. 47, no. 2, pp. 409-448, https://doi.org/10.7202/1054067ar.
Churngchow, C., Rorbkorb, N., Petchurai, O., & Tansakul, J. (2020). "Appropriate learning management for students with different learning styles within a multicultural society at state- run universities in Thailand". International Journal of Higher Education, vol. 9, P. 200.
https://doi.org/10.5430/ijhe.v9n2p200.
El-Sabagh, H. A. (2021). "Adaptive e-learning environment based on learning styles and its impact on development students' engagement" . Int J Educ Technol High Educ, vol. 18, nº 1, , P. 53.
https://doi.org/10.1186/s41239-021-00289-4
Apoki, U., Ennouamani, S., H., A.-C., & Crisan, G. C. (2020). "A model of a weighted agent system for personalised E-learning curriculum". pp. 3-17. https://doi.org/10.1007/978-3-030-39237-6_1
Vagale, V., Niedrite, L., & Ii, S. (2018). La arquitectura del sistema de aprendizaje electrónico adaptativo personalizado. .
Kolekar, S. V., M., P. R., & M.M., P. (2018). "Adaptive user interface for moodle based E- learning system using learning styles", . Procedia Computer Science, vol. 135, pp. 606-615.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.08.226
Kasinathan, V., Mustapha, A., & Medi, I. (2017). Sistema de aprendizaje adaptativo para la enseñanza superior. Citech, p. 970. https://doi.org/10.1109/ICITECH.2017.8079975
Rezaei, M. S., & Montazer, G. A. (2016). "An automatic adaptive grouping of learners in an e- learning environment based on fuzzy grafting and snap-drift clustering," . IJTEL, vol. 8, no. 2, p. 169, https://doi.org/10.1504/IJTEL.2016.078090.
Humble, N., & Mozelius, P. (2019). Artificial Intelligence in Education a Promise, a Threat or a ¿Hype? . ECIAIR, https://doi.org/10.34190/ECIAIR.19.005
Shahbazi, Z., & Byun, Y.-C. (2022). "Agent-based recommendation in E-learning environment using knowledge discovery and machine learning approaches". Mathematics, vol. 10, nº 7, p. 1192. https://doi.org/10.3390/math10071192.
Alshmrany, S. (2022). "Adaptive learning style prediction in e-learning environment using levy flight distribution based CNN model". Cluster Comput, vol. 25, nº 1, p. 523-536, https://doi.org/10.1007/s10586-021-03403-3.
Jain, A., & Ram Sah, H. (2021). "Student's Feedback by emotion and speech recognition through Deep Learning,". International Conference on Computing, Communication, and Intelligent Systems (ICCCIS), Greater Noida, India, pp. 442-447,
https://doi.org/10.1109/ICCCIS51004.2021.9397145
Modak, M., Warade, O., Saiprasad, G., & Shekhar, S. (2020). "Machine Learning based Learning Disability Detection using LMS,". IEEE 5th International Conference on Computing Communication and Automation (ICCCA), pp. 414-419, https://doi.org/10.1109/ ICCCA49541.2020.9250761
Hwang, G.-J., Sung, H.-Y., Chang, S.-C., & Huang, X.-C. (2020). "A fuzzy expert system-based adaptive learning approach to improving students' learning performances by considering affective and cognitive factors". Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 1, p. 100003, https://doi.org/10.1016/j.caeai.2020.100003.
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