Estrategias de aprendizajes determinadas por inteligencia artificial en estudiantes universitarios ecuatorianos

• Ángel Ramón Sabando García ^[2] ; Mikel Ugando Peñate ^[2] ; Reinaldo Herrera Armas ^[1] ; Elvia Rosalía Inga Llanez ^[1] ; Angel Alexander Higuerey Gómez ^[1] ; Pierina Di Michele ^[1] ; Yullio Cano de la Cruz ^[3]
  1. [1] Universidad Técnica Particular de Loja

     Universidad Técnica Particular de Loja

     Loja, Ecuador

     
  2. [2] Departamento de Ciencias Administrativas y Contables, Pontificia Universidad Católica , Ecuador
  3. [3] Instituto Experimental de investigaciones Humanísticas, Económicas y Sociales de la Universidad de los Andes (Venezuela)

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• Localización: RISTI: Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, ISSN-e 1646-9895, Nº. Extra 70, 2024, págs. 474-485
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Learning strategies determined by artificial intelligence in Ecuadorian university students
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• Resumen
  • español

    Actualmente, las estrategias de aprendizaje que utilizan los estudiantes universitarios son muy diversas y acompañada de la tecnología. Este estudio aplica machine learning para pronosticar estrategias de aprendizaje en estudiantes universitarios. Se empleó una metodología correlacional, confiabilidad de varianza y confirmatoria estructural mediante el uso de la estadística univariante y multivariante. Se utilizó el algoritmo de redes neuronales confirmatorio con el paquete estadístico SPPS y AMOS 24. La muestra está conformada por 984 estudiantes de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador (PUCE) sede Santo Domingo, de las diferentes carreras de grado; para el período académico del año 2022-2023. Los resultados determinaron que la encuesta de estrategias educativas universitarias de CEVEAPEU es un instrumento válido, fiable y óptimo para medir las estrategias universitarias. Los estudiantes de la PUCE emplean estrategias motivacionales, de estado físico y anímico, de control de contexto, metacognitivas, de búsqueda de información, de elaboración de procesos y de manejo y uso de la información en su proceso de enseñanza – aprendizaje.

  • English

    Currently, the learning strategies used by university students are diverse and accompanied by technology. This study applies machine learning to predict learning strategies in university students. A correlational, variance reliability and structural confirmatory methodology was used using univariate and multivariate statistics. The confirmatory neural network algorithm was used with the SPPS and AMOS 24 statistical package. The sample is made up of 984 students from the Pontificia Universidad Católica del Ecuador (PUCE), Santo Domingo campus, from different undergraduate programs; for the academic period of 2022-2023. The results determined that the CEVEAPEU university educational strategies survey is a valid, reliable, and optimal instrument to measure university strategies. PUCE students use motivational strategies, physical and emotional state, context control, metacognitive, information search, process development, and management and use of information in their teaching-learning process.