Khan Academy: Fortalecimiento del aprendizaje de Cálculo I en estudiantes universitarios
Khan Academy: Strengthening Calculus I Learning in College Students
##plugins.themes.bootstrap3.article.sidebar##
PDF
FLIP
PDF
FLIP
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
Este obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional.
##plugins.themes.bootstrap3.article.main##
El estudio puesto a consideración, muestra la importancia del uso del Khan Academy (KA) en el aprendizaje de Cálculo I en estudiantes universitarios de las Escuelas Profesionales de Ingeniería. Por las peculiaridades, la investigación abraza el enfoque cuantitativo, con diseño experimental de tipo cuasiexperimental con pretest y postest. La muestra fue de tipo no probabilístico intencional, desprendido en el grupo experimental constituidos por 93 estudiantes; mientras que, el grupo de control por 82 estudiantes de las carreras de ingeniería. Con respecto al instrumento, se asumió las pruebas pedagógicas validadas por 5 jueces representados por docentes del área de Cálculo I. Después de la experimentación que tuvo lugar en 10 sesiones de aprendizaje, se arribó a la conclusión. El uso de la plataforma del Khan Academy permitió promover el aprendizaje del Cálculo I en los tópicos de la derivada, los estudiantes que conformaron el grupo experimental, obtuvieron logros académicos considerables, además demostraron mayor confianza, autonomía y motivación durante el aprendizaje. Desde el aspecto tecnológico, el uso de la plataforma en línea, permitió rastrear las interacciones del estudiante al manipular las herramientas e interactuar con las actividades de la plataforma
##plugins.themes.bootstrap3.article.details##
Álvarez, C. (2018). La perspectiva generacional en los estudios de juventud: enfoques, diálogos y desafíos. Ultima década,26(50), 40-60.https://dx.doi.org/10.4067/S0718-22362018000300040
Barahona, P. (2014). Factores determinantes del rendimiento académico de los estudiantes de la Universidad de Atacama.Estudios pedagógicos (Valdivia),40(1), 25-39.https://dx.doi.org/10.4067/S0718-07052014000100002
Caseres, E. A., Pereira, Z. yPereira, L. C. (2019). Efecto del foro virtual sobre el aprendizaje de Cálculo Diferencial. Revista Electrónica de Investigación Educativa, 21(1), 1. https://doi.org/10.24320/redie.2019.21.e30.2051
Chávez, L. E. (2018). Estrategias de aprendizaje y rendimiento académico en la asignatura Análisis Matemático II.Educación, 27(53), 24-40. https://doi.org/10.18800/educacion.201802.002
Delgado, I., Espinoza, J. y Fonseca, J. (2017). Ansiedad matemática en estudiantes universitarios de Costa Rica y su relación con el rendimientos académico y variables sociodemográficas. Propósitos y Representaciones, 5(1), 275-324. doi: http://dx.doi.org/10.20511/pyr2017.v5n1.148
Diaz, D. y Rueda, K. (2020). Useof technological tool for the consolidation of mathematical pre-knowledge in higher education. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 844(1), 2020. https://doi.org/10.1088/1757-899X/844/1/012021
Domínguez, A., Barniol, P.y Zavala, G. (2019). Evaluación del Entendimiento Gráfico de Derivada e Integral Definida mediante un Examen en Castellano de Opción Múltiple.Formación universitaria,12(6), 41-56.https://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062019000600041
Fonseca, J. L. y Alfaro, C. R. (2018). El cálculo diferencial e integral en una variable en la formación inicial de docentes de matemática en Costa Rica. Revista Educación, 42(2), 289-305.https://dx.doi.org/10.15517/revedu.v42i2.25844
Grisales, A. (2018). Uso de recursos TIC en la enseñanza de las matemáticas: retos y perspectivas.Entramado,14(2), 198-214. https://doi.org/10.18041/1900-3803/entramado.2.4751
Freiberg, A., Ledesma, R. y Fernández, M. (2017). Estilos y estrategias de aprendizaje en estudiantes universitarios de Buenos Aires. Revista de Psicología (PUCP),35(2), 535-573. Recuperado en 17 de enero de 2021, de http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0254-92472017000200005&lng=es&tlng=es.
Jeong, S., Song, J. yPark, W. (2019). Analysis of student questions in MOOC physics lectures: The case of the Khan Academy. New Physics: Sae Mulli, 69(5), 484–496. https://doi.org/10.3938/NPSM.69.484
Lois, A. E., yMilevicich, L. M. (2008). La enseñanza y aprendizaje del Cálculo Integral desde la perspectiva del nuevo paradigma de la sociedad del conocimiento. Revista Iberoamericana De Educación,47(5), 1-15. https://doi.org/10.35362/rie4752272
Lou, A. J., yJaeggi, S. M. (2020). Reducing the prior-knowledge achievement gap by using technology-assisted guided learning in an undergraduate chemistry course. Journal of Research in Science Teaching, 57(3), 368–392. https://doi.org/10.1002/tea.21596
Quicios, M. del P., Ortega, I., y Trillo, M. P. (2016). Aprendizaje ubicuo de los nuevos aprendices y brecha digital formativa.Píxel-Bit. Revista De Medios Y Educación, (46), 155-166. https://doi.org/10.12795/pixelbit.2015.i46.10
Mondal, S.,Gugnani, A., Sindhgatta, R. & Reddy Kasireddy, V. K. (2019). Khan Academy: A social networking and community question answering perspective. IEEE International Conference on Data Mining Workshops, ICDMW, 2018-Novem, 355–359. https://doi.org/10.1109/ICDMW.2018.00058
Morales, P., Loarte, P., Alberto, C., Macuri, P., Gabriela, M. & Macuri, P. (2018). Method Four Steps and the Learning of the Derivative By. Comuni@cción, 9(1), 48–55. http://www.scielo.org.pe/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S2219-71682018000100005&lng=es&tlng=es
Muhammad, S., Hussain, M., Ge, S., Ding, H., Zhu, W., & Zhang, W. (2020). Massive Learning Behaviours Influence Educational Sustainability: A Machine Learning Approach. Journal of Physics: Conference Series, 1487(1), 2020. https://doi.org/10.1088/1742-6596/1487/1/012032
Parra, Enrique, Gordillo, Wilson, & Pinzón, Wilson J.. (2019). Modelos de Crecimiento Poblacional: Enseñanza-Aprendizaje desde las Ecuaciones Recursivas. Formación universitaria,12(1), 25-34. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-50062019000100025
Portilla, G. E. (2018). Modelo matemático para minimizar el número de láminas estándar y residuos metálicos durante el proceso de corte en el sector metalmecánico. Revista Logos, Ciencia & Tecnología, 10(1). https://doi.org/10.22335/rlct.v10i1.440
Rizo, C., & Campistrous, L. (1999). Estrategias de resolución de problemas en la escuela. Revista Latinoamericana de Investigación En Matemática Educativa RELIME, 2(3), 31–46.
Rodríguez, J., Light, D., & Pierson, E. (2014). Khan Academy en Aulas Chilenas: Innovar en la Enseñanza e Incrementar la Participación de los Estudiantes en Matemática. In Congreso Iberoamericano de Ciencia, Tecnología, Innovación y Educación.
Rossi, R. R., Forestello, R. P., & Recabarren, P. G. (2020). Rediseño de un programa por competencias . el caso de Electrónica Digital I •. 15(29), 52–59.
Rueda, K., & Guzmán, A. (2018). Khan Academy, una estratégia innovadora para mejorar la calidad en la educación superior a través del rendimiento académico de los estudiantes. Revista de Pedagogía, 39, 215–240. https://doi.org/10.21556/
Siemens, G. (2005). Connectivism : a new learning theory ? Journal of Instructional Technology and Distance Learning, 2(1), 1–5.
Valencia Álvarez, Adriana Berenice, & Valenzuela González, Jaime Ricardo. (2017). ¿A qué tipo de problemas matemáticos están expuestos los estudiantes de Cálculo? Un análisis de libros de texto.Educación matemática, 29(3), 51-78. https://doi.org/10.24844/em2903.02
Vidergor, H. E., & Ben-Amram, P. (2020). Khan academy effectiveness: The case of math secondary students’ perceptions. Computers and Education, 157, 103985. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2020.103985
Vrancken, S. y Engler, A. (2014). Una Introducción a la Derivada desde la Variación y el Cambio: Resultados de una investigación con estudiantes de primer año de la universidad. Bolema -Mathematics Education Bulletin, 28(48), 449–468. https://doi.org/10.1590/1980-4415v28n48a22
Yassine,S., Kadry, S.y Sicilia, M.A.(2020b). Perfiles estadísticos de las interacciones de los usuarios con videos en grandes repositorios: minería del repositorio de Khan Academy. Transacciones de KSII Internet y sistemas de información,14, 5,(2020), 2101-2121. DOI:10.3837/tiis.2020.05.013.
