Revisión sistemática sobre conexiones entre los factores del proceso EnseñanzaAprendizaje

• Elena Fabiola Ruiz Ledesma ^[1]
  1. [1] Instituto Politécnico Nacional

     Instituto Politécnico Nacional

     México

     
• Localización: Transformación del conocimiento a través de la investigación en educación / coord. por Erika Marisol Ruiz Castillo, Paulina Guajardo Figueroa, Sarai Meléndez Rodríguez, 2024, ISBN 978-84-09-64300-4, págs. 65-80
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Systematic review on connections between the factors of the Teaching-Learning process
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• Resumen
  • español

    En este capítulo se hace una revisión sistemática de estudios llevados a cabo sobre distintos modelos generados a partir del establecimiento de relaciones que se presentan entre los factores que están involucrados en el proceso de aprendizaje, con la finalidad de examinar cómo las tecnologías de la información y comunicación influyen en la generación de las interrelaciones que se dan y la formación de los modelos construidos. Se siguió el método PRISMA para llevar a cabo la selección de artículos tomados de dos bases de datos, IEEE Xplore y SCOPUS, correspondiente al periodo de 2018 a 2024. Después de realizar los filtros correspondientes se leyeron y analizaron 20 artículos, los cuales cumplían con lo predeterminado que consistía en que se reportaban investigaciones que tuvieran como objetivo establecer relaciones o correlaciones entre elementos o factores que incidieran en el proceso de enseñanza-aprendizaje o, que midieran el impacto o la influencia de algún aspecto educativo en el rendimiento académico de estudiantes universitarios, además, que expresaran dichas relaciones a través de modelos. El 25% de los estudios emplearon algoritmos de Inteligencia Artificial para medir la influencia que tienen los LMS, las redes sociales, YouTube y la autoevaluación, con respecto a su rendimiento escolar. Se encontró que el uso compulsivo de redes sociales afecta negativamente el desempeño escolar, mientras que la evaluación automatizada, la buena comunicación con sus compañeros y profesores, le permite al estudiante tener una retroalimentación, propiciando interés en el alumno para continuar con su trabajo escolar.

  • English

    In this chapter, a systematic review is made of studies carried out in relation to different models generated from the establishment of relationships that occur between the factors involved in the learning process, in order to examine how information and communication technologies influence the generation of the interrelationships that occur, and the formation of the models built. The PRISMA method was followed to carry out the selection of articles taken from two databases, IEEE Xplore and SCOPUS, corresponding to the period from 2018 to 2024. After performing the corresponding filters, 20 articles were read and analyzed, which complied with the predetermined which consisted of reporting research that aimed to establish relationships or correlations between elements or factors that affect the teaching-learning process or, that measured the impact or influence of some educational aspect on the academic performance of university students, in addition, that expressed these relationships through models. Twenty-five percent of the studies used Artificial Intelligence algorithms to measure the influence of LMS, social networks, YouTube and self-assessment on their academic performance. It was found that the compulsive use of social networks negatively affects school performance, while automated evaluation, good communication with peers and teachers, allows the student to have a fedback, promoting interest in the student to continue with their schoolwork.