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    Utilización de técnicas de machine learning para mejorar el aprendizaje colaborativo basado en proyectos

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    AT09-019_23.pdf (2.193Mb)
    Fecha
    2023
    Autor
    Villanueva Balsera, Joaquín
    DIAZ PILOÑETA, MARINA
    Morán Palacios, Henar
    Martinez Huerta, Gemma
    Metadatos
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    Resumen
    La introducción de las tecnologías digitales está cambiando completamente el mundo del aprendizaje y abriendo nuevas líneas de investigación basadas en datos. Las oportunidades que ofrecen el machine learning y la modelización predictiva no tienen precedentes aplicadas en el ámbito de la educación, puesto que permite analizar aspectos del aprendizaje que a simple vista son difíciles de comprender. Por otro lado, el trabajo colaborativo y el PBL es una práctica cada vez más utilizada en diferentes niveles de enseñanza. El aprendizaje en grupo, y más concretamente, el aprendizaje en grupo basado en proyectos bien organizado y dirigido puede ser una forma excelente de aumentar la motivación del estudiantado, fomentar el desarrollo de habilidades transversales (comunicación, organización, liderazgo) y desarrollar la responsabilidad individual. Sin embargo, este tipo de dinámicas ofrece tanto ventajas como desafíos, sobre todo a la hora de ofrecer una evaluación real del rendimiento y comportamiento del equipo. El objetivo general del estudio es la aplicación de técnicas de machine learning para apoyar el aprendizaje en los trabajos grupales basados en proyectos, proporcionando un método de evaluación fiable del trabajo en equipo aplicable a cualquier área del conocimiento. Palabras clave: innovación docente; machine learning; trabajo colaborativo; aprendizaje por proyectos
    URI
    http://dspace.aeipro.com/xmlui/handle/123456789/3517
    DOI
    https://doi.org/10.61547/3516
    Colecciones
    • CIDIP 2023 (San Sebastián) [197]

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