El impacto del aprendizaje basado en aplicaciones móviles y IAen la comprensión de variables aleatorias discretas

• Autores: Avendaño López Pavel David Ulises, Arturo González Torres
• Localización: Eduweb, ISSN 1856-7576, ISSN-e 2665-0223, Vol. 18, Nº. 4, 2024, págs. 219-240
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • The impact of mobile app-based learning and AIon understanding discrete random variables
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    Este estudio analiza la enseñanza de variables aleatorias discretas utilizando la app móvil “PROBABILITY DISTRIBUTIONS” y respuestas generadas por la Inteligencia Artificial de MetaIA. Participaron 95 alumnos del CETIS 167, quienes cursan el sexto semestreen probabilidad y estadística. Se inició con la explicación de la distribución de Bernoulli para comprender eventos dicotómicos. Posteriormente, los estudiantes emplearon la app para calcular probabilidades con esta distribución y explorar conceptos relacionados con reemplazo y sin reemplazo, conectados a las distribuciones hipergeométrica y de Bernoulli, respectivamente. Además, se abordó la distribución de Poisson como proceso estocástico, empleando la app para modelar funciones de masa de probabilidad. En la etapa final, los alumnos resolvieron una evaluación de cuatro reactivos, utilizando tanto la app como MetaIA. Los resultados indicaron que los estudiantes lograron una mejor interpretación de los problemas al centrarse en el análisis conceptual más que en cálculos manuales. MetaIA mostró fortalezas en clasificar y desglosar ejercicios según distribuciones, aunque presentó errores en cálculos matemáticos debido a la falta de precisión en la integración de fuentes. Se concluye que la combinación de Tecnologías del Aprendizaje y Conocimiento con Inteligencia Artificial puede facilitar la resolución de problemas reales y promover una comprensión más profunda en los estudiantes

  • English

    This study analyzes the teaching of discrete random variables using the mobile app “PROBABILITY DISTRIBUTIONS” and responses generated by MetaIA Artificial Intelligence. 95 students from CETIS 167, who are in the sixth semester of probability and statistics, participated. It began with the explanation of the Bernoulli distribution to understand dichotomous events. Later, the students used the app to calculate probabilities with this distribution and explore concepts related to replacement and without replacement, connected to the hypergeometric and Bernoulli distributions, respectively. In addition, the Poisson distribution was addressed as a stochastic process, using the app to model probability mass functions. In the final stage, the students solved a four-item evaluation, using both the app and MetaIA. The results indicated that the students achieved a better interpretation of the problems by focusing on conceptual analysis rather than manual calculations. MetaIA showed strengths in classifying and breaking down exercises according to distributions, although it presented errors in mathematical calculations due to the lack of precision in the integration of sources. It is concluded that the combination of Learning and Knowledge Technologies with Artificial Intelligence can facilitate the resolution of real problems and promote a deeper understanding in students