Optimización de la formación educativa universitaria con redes neuronales y redes sociales en la web 4.0: predicción de resultados

• Autores: Helmer Fellman Mendoza Jurado, Mayra Ximena Flores Castillo
• Localización: Revista Científica de Publicación del Centro Psicopedagógico y de Investigación en Educación Superior, ISSN-e 2518-8283, Vol. 10, Nº. 2, 2023, págs. 51-60
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Optimising University Education training with Neural Networks and Social Networks in Web 4.0: Predicting Outcomes
• Enlaces
  • Texto completo
• Dialnet Métricas: 1 Cita
• Resumen
  • español

    Resumen En el contexto de la Web 4.0, la integración de redes neuronales y redes sociales está transformando la educación universitaria. Esta convergencia, abordada en este trabajo de investigación, busca optimizar la formación educativa a través de la predicción precisa de resultados y la personalización del aprendizaje. Es ante ello que se resalta cómo esta combinación revoluciona la educación al permitir adaptar métodos tradicionales a un enfoque altamente personalizado. El desarrollo explora el uso de redes neuronales para analizar patrones de datos estudiantiles complejos, mejorando la predicción del rendimiento y adaptando el contenido. Además, las redes sociales crean entornos colaborativos que fomentan la construcción colectiva del conocimiento. Sin embargo, el artículo también aborda desafíos éticos y de privacidad en la recopilación de datos estudiantiles, subrayando la necesidad de transparencia y consentimiento informado. La investigación destaca que esta convergencia promete transformar la educación al ofrecer una experiencia más personalizada y colaborativa, a pesar de los desafíos. A medida que los modelos de aprendizaje automático evolucionan y se exploran nuevas formas de interacción social, se espera que el potencial de esta sinergia continúe revolucionando la forma en que los estudiantes interactúan con el conocimiento y se preparan para un mundo en constante cambio. En consecuencia, la combinación de redes neuronales y redes sociales en la educación universitaria en la Web 4.0 ofrece un camino hacia una educación más efectiva y adaptada a las necesidades individuales, a pesar de los desafíos éticos y técnicos que deben ser abordados en el proceso.

  • English

    Abstract In the context of Web 4.0, the integration of neural networks and social networks is transforming university education. This convergence, addressed in this research work, seeks to optimise educational training through the accurate prediction of results and the personalisation of learning. It highlights how this combination revolutionises education by allowing traditional methods to be adapted to a highly personalised approach. The development explores the use of neural networks to analyse complex student data patterns, improving performance prediction and tailoring content. In addition, social networks create collaborative environments that foster the collective construction of knowledge. However, the article also addresses ethical and privacy challenges in student data collection, highlighting the need for transparency and informed consent. The research highlights that this convergence promises to transform education by offering a more personalised and collaborative experience, despite the challenges. As machine learning models evolve and new forms of social interaction are explored, the potential of this synergy is expected to continue to revolutionise the way students interact with knowledge and prepare for an ever-changing world. Consequently, the combination of neural networks and social networks in university education in Web 4.0 offers a path towards more effective and individually tailored education, despite the ethical and technical challenges that need to be addressed in the process.