Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/28756
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.advisorChamba Eras, Luis Antonio-
dc.contributor.authorCuenca Camacho, Carlos Andres-
dc.date.accessioned2024-01-15T21:12:54Z-
dc.date.available2024-01-15T21:12:54Z-
dc.date.issued2024-01-15-
dc.identifier.urihttps://dspace.unl.edu.ec/jspui/handle/123456789/28756-
dc.descriptionCurrently, intelligent tutoring systems (ITS) and artificial intelligence (AI) play a fundamental role in education by providing personalized instruction. These systems evaluate errors, offer educational resources, and track the student's progress continuously. In line with these initiatives, this Master's Thesis (MT) aims to develop an ITS for teaching first-degree equations considering the student's learning style (LS). To address the object of study, an ITS for teaching first-degree equations was built in three phases: In the first phase, research and analysis of previous work related to IT focused on education was conducted. The objective was to know the types of architectures used in these systems, as well as a review of the most efficient authoring tools for the development of ITS; following the guidelines proposed in each research method applied; including active observation, review, and follow-up, case study, and the Barbara Kitchenham methodology. In the second phase, the modules of the ITS were built according to the tri modular architecture and the authoring tool elected in the previous phase. In the third phase, an evaluation of the system in an educational environment was carried out through an experimental plan and tests on 13 students from eighth and ninth grade of basic secondary school belonging to the Technical School Zumbi, who were selected by applying non-probabilistic quota sampling, checking the ease of use and the acceptance of the system; as a result, a level of acceptance of 53.8% "Very high" and an ease of use of 46.2% as "Easy" were obtained, values that are shared between the metrics applied. To implement the application in a Web environment, technologies such as React, Next, and MongoDB were used, which were selected after a previous analysis in search of a scalable and high-performance system. Finally, the MT identifies that the ITS provides significant support to students in their teaching process, taking into account the LS to track the student's progress, promoting a more personalized, motivating, and student-centered learning. Keywords: intelligent tutoring systems (ITS), artificial intelligence (AI), personalized learning, educational resources  es_ES
dc.description.abstractEn la actualidad, los sistemas de tutoría inteligente (STI) y la inteligencia artificial (IA) desempeñan un papel fundamental en la educación al proporcionar una enseñanza personalizada. Estos sistemas evalúan los errores, ofrecen recursos educativos y realizan un seguimiento continuo del progreso del estudiante. Encaminando con estas iniciativas, el presente Trabajo de Titulación (TT) tiene como objetivo desarrollar un STI para la enseñanza de ecuaciones de primer grado considerando el estilo de aprendizaje (EA) del estudiante. Para abordar al objeto de estudio, se construyó un STI para la enseñanza de ecuaciones de primer grado, por medio de tres fases: en la primera fase, se realizó una investigación y análisis de trabajos previos relacionados con TI enfocados en educación. El objetivo era conocer los tipos de arquitecturas empleadas en estos sistemas, de igual manera una revisión de las herramientas de autor más eficientes para el desarrollo de STI; siguiendo los lineamientos propuestos en cada método de investigación aplicados; entre ellos la observación activa, revisión y seguimiento, estudio de casos y la metodología de Bárbara Kitchenham. En la segunda fase, se construyó los módulos del STI de acuerdo con la arquitectura trimodular y la herramienta de autor electas de la fase anterior; En la tercera fase, se realizó una evaluación del sistema en un entorno educativo mediante un plan de experimentación y pruebas a 13 estudiantes de octavo y noveno de básica superior pertenecientes a la Unidad Educativa Técnico Zumbi, que fueron seleccionados aplicando el muestreo no probabilístico por cuotas, comprobando la facilidad de uso y la aceptación del sistema; como resultado se obtuvo un nivel de aceptación del 53,8% “Muy alto” y una facilidad de uso del 46,2% como “Fácil”, valores que son compartidos entre las métricas aplicadas. Para implementar la aplicación en un entorno Web, se utilizaron tecnologías como React, Next y MongoDB, las cuales fueron seleccionadas después de un análisis previo en busca de un sistema escalable y de alto rendimiento. Finalmente, en el TT se identifica que el STI brinda apoyo considerable a los estudiantes a su proceso de enseñanza, teniendo en cuenta el EA para dar seguimiento al progreso del estudiante, fomentando un aprendizaje más personalizado, motivador y centrado en el estudiante. Palabras clave: sistemas de tutoría inteligente (STI), inteligencia artificial (IA), enseñanza personalizada, recursos educativos  es_ES
dc.format.extent215 p.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherUniversidad Nacional de Lojaes_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectSISTEMAS DE TUTORÍA INTELIGENTE (STI),es_ES
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA)es_ES
dc.subjectENSEÑANZA PERSONALIZADAes_ES
dc.subjectRECURSOS EDUCATIVOSes_ES
dc.titleSistema de Tutoría Inteligente (Intelligent Tutoring System) para la Enseñanza de Ecuaciones de Primer Grado Dirigida a Estudiantes de Octavo y Noveno de Básica Superior Usando CTATes_ES
dc.title.alternativeIntelligent Tutoring System for Teaching First Grade Equations to Eighth and Ninth Grade Upper Basic School Students Using CTATes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: TRABAJOS DE TITULACION AEIRNNR

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
CarlosAndres_CuencaCamacho-.pdf6,61 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.