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https://www.innovacioneducativa.unam.mx:8443/jspui/handle/123456789/6017Registro completo de metadatos
| Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
|---|---|---|
| dc.coverage.spatial | México | - |
| dc.coverage.temporal | 2019-2020 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-10-24T17:47:51Z | - |
| dc.date.available | 2022-10-24T17:47:51Z | - |
| dc.date.issued | 2019 | - |
| dc.identifier.uri | http://132.248.161.133:8080/jspui/handle/123456789/6017 | - |
| dc.description.abstract | En este proyecto se producirá material de apoyo para cursos obligatorios de alta demanda impartidos por personal de Departamento de Matemáticas de la Facultad de Ciencias. La materias a considerar son: Introducción a Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial, Minería de Datos, Geometría Moderna I, Cálculo Diferencial e Integral I y/o Análisis Matemático I. El tipo de material se divide en dos grupos: * Videos: + Videos de clases grabadas, del curso completo en el caso de la materia de matemáticas que sea elegida. Se producirán con el objetivo principal de auxiliar a aquellos alumnos que tengan dificultades para asistir a clases. + Videos producidos en escritorio, de temas selectos de materias de ciencias de la computación. Se diseñarán y producirán como material auxiliar en temas especialmente complejos. * Ejercicios, tareas y evaluaciones en línea mediante su implementación en un aula virtual. + Ejercicios: Cuestionarios simples donde los alumnos podrán evaluar su entendimiento de temas selectos, con retroalimentación inmediata por parte de la computadora y múltiples oportunidades para completar la tarea. + Tareas: Un porcentaje de tareas que se responderán en linea. Formarán parte de la calificación de los alumnos. Su objetivo es liberar tiempo de profesores y ayudantes para evaluar otras secciones de las tareas cuya evaluación no se pueden automatizar a la fecha, como evaluación de demostraciones, derivaciones de fórmulas o procedimientos para resolver algunos problemas. + Evaluaciones: Exámenes con un formato especial, que sólo estarán disponibles en un aula de cómputo previamente configurada para examenes presenciales * Plugins. Se evaluará la capacidad de un aula virtual para añadir nuevos estilos de preguntas, más adecuados a ejercicios característicos de las materias de matemáticas. Se analizará el impacto en el desempeño de los estudiantes y se comparará con los resultados obtenidos en ediciones anteriores de los mismos cursos. | - |
| dc.description.sponsorship | Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA) | - |
| dc.language | es | - |
| dc.rights | Todos los derechos son propiedad de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) | - |
| dc.title | Material digital de apoyo para la enseñanza de las matemáticas y la computación | - |
| dc.type | Proyecto PAPIME | - |
| dcterms.bibliographicCitation | ARRIOLA RIOS, VERONICA ESTHER. (2019) Material digital de apoyo para la enseñanza de las matemáticas y la computación. (Proyecto PAPIME). Dirección General de Asuntos del Personal Académico (DGAPA). UNAM. México. | - |
| dcterms.provenance | Facultad de Ciencias | - |
| dc.identifier.papime | PE105119 | - |
| dc.contributor.responsible | ARRIOLA RIOS, VERONICA ESTHER | - |
| dc.description.objective | 1. Evaluar el impacto del uso de estas herramientas en el desempeño académico de los estudiantes. 2. Reducir la carga de trabajo referente a calificar tareas repetitivas y automatizables. 3. Poner a disposición de la comunidad los productos de este proyecto, ya sea compartiendo el material directamente (cuando esta opción sea viable) o las especificaciones para reproducir los desarrollos en infraestructura propia de quienes estén interesados. (Por ejemplo: no se pueden hacer públicas las tareas, porque las respuestas quedarían al alcance de los estudiantes). | - |
| dc.description.hypothesis | Hipótesis 1. La publicación en video de los cursos permitirá que alumnos que hubieran invertido varias horas en llegar hasta la facultad puedan alternar los días en que realizan estos viajes. Como resultado, dispondrán de más tiempo y energía para estudiar y realizar tareas en un ambiente adecuado. Esto podrá verse reflejado en su desempeño en el curso. 2. La publicación de ejercicios y tareas donde los alumnos reciban retroalimentación inmediata les facilitará trabajar en aquellos temas donde encontraron dificuldades, así como reforzar aquello que realizaron correctamente. El personal docente contará con mayor oportunidad de enfocarse en otras areas del curso, desde calificar con más cuidado algunos aspectos que no pueden ser automatizados, o actualizar temas, ejercicios y materiales para el curso, así como también liberar tiempo para cumplir con tareas de investigación. Estas últimas, también son de gran impacto al momento de impartir cursos pues el material impartido automáticamente se acompaña de justificaciones referentes a temas de actualidad. Se ha observado que esta interacción entre investigación y docencia motiva aún más a los alumnos de los cursos a proseguir con estudios avanzados. También, como efecto colateral, se espera que al aliviar la carga sobre estudiantes-ayudantes ellos también mejoren su desempeño en sus propias labores estudiantiles. | - |
| dc.description.strategies | [Semestre 2019-I] 1. Previo al inicio del proyecto se pondrá a prueba la tecnología concreta para la realización del material digital. Se proponen tres plataformas candidatas para comenzar: Moodle (plataforma ampliamente utilizada en la UNAM), ILIAS y Open edX, todas plataformas para manejo de contenido educativo. En una revisión inicial, las tres ofrecen opciones para evaluaciones automatizadas, pero las opciones para tipos de preguntas, capacidad para extender mendiante plug-ins o facilidades adicionales para publicación de contenido o manejo de aulas virtuales no ha sido comparada. También resta identificar aspectos como facilidad de instalación, mantenimiento y desarrollo. [Semestre 2019-II] 2. Filmación de clases. Se solicitará el apoyo de un servicio social para comenzar a filmar algunas clases seleccionadas. Se evaluará la calidad del material obtenido y se determinará qué se puede utilizar para poner a disposición de la comunidad, ya sea con acceso restringido o abierto. 3. Elaboración de material didáctico en forma de videos para temas muy particulares, para complementar la clase frente a grupo. Estos videos se propondrían para la RUA. 4. Elaboración de ejercicios calificables automáticamente en la plataforma digital seleccionada. Los primeros se pondrán a prueba con un solo grupo de estudiantes, en un servidor temporal, que sólo durará encendido en horarios definidos. 5. Para el final del semestre se desea haber mudado el material temporal al servidor, que se solicita en este proyecto, para poder soportar la carga de grupos enteros de alumnos accediendo a la plataforma. [Semestre 2020-I] 6. Prueba de realización de un curso semipresencial. En términos generales, la idea del curso semipresencial consistirá en lo siguiente: 1) El curso se impartirá como se hace normalmente, en un aula de la facultad de ciencias, donde todos los alumnos están invitados a asistir. 2) Todas las clases del profesor serán grabadas y subidas a un servidor de la UNAM, y estarán disponibles para todos los alumnos del curso. Esperamos que dichos videos sean de ayuda para todos los estudiantes que tengan dificultad de trasladarse hacia la universidad. 3) Se crearán algunos cuestionarios en línea de algunos temas selectos, para que el alumno pueda poner a prueba sus conocimientos antes del examen. 4) Todos los exámenes del curso se harán de forma presencial. 7. Se continuará con la producción de materiales para temas específicos en otras materias. 8. Se explorará la posibilidad de ampliar las capacidades de las tareas en línea, diseñando métodos para preguntar y evaluar específicamente para temas particulares de matemáticas o computación, que no son aptos para ser manejados mediante opción múltiple, verdadero falso o resultados numéricos -- que son las opciones estándar ofrecidas por las plataformas existentes. En particular, se explorarán opciones tipo arrastra-suelta, acompañadas de algoritmos para evaluación que detecten respuestas o procedimientos correctos para problemas donde la respuesta y el método de solución no son únicos. Por ejemplo, para evaluar la fórmula obtenida en un problema de inferencia bayesiana, donde el resultado final puede tener varias formas. | - |
| dc.description.strategies | Potencializar el aprendizaje de los alumnos otorgándoles más herramientas tanto para acceder al conocimiento (videos), como para poner a prueba su entendimiento de los temas (tareas digitales), en la comodidad de su hogar o desde laboratorios de la misma facultad, con el beneficio de obtener retroalimentación inmediata sobre su progreso. | - |
| dc.description.goals | 1. Se grabaron las clases del curso de Cálculo Diferencial III, con la profesora Natalia Jonard, y fueron publicados para los alumnos inscritos en el curso a través de un aula de Moodle, en el servidor de la Facutlad de Ciencias. Este semestre también se estuvieron grabando clases de Inteligencia Artificial, con la profesora Verónica E. Arriola e igualmente se encuentran a disposición de los alumnos a través de una plataforma Moodle. Adicionalmente se está haciendo uso de los recursos del proyecto para grabar videos de clases durante la contingencia y ponerlos a disposición de los alumnos. En este particular, el servidor del proyecto ha sido de apoyo para no sobrecargar el servidor oficial de moodle de la facultad. Para este fin, se está desarrollando un sitio desde el cual el profesor puede subir y publicar los videos. Ya que no se trata de un servidor de gran capacidad, este uso estará restringido a unos poc os participantes. 2. Se crearon quizes, tareas, mini-exámenes y actividades para los cursos de Cáculo III, Introducción a las Ciencias de la Computación, Redes Neuronales, Estructuras de Datos, Fundamentos de Bases de Datos. El repositorio se encuentra en el servidor quetzalcoátl.fciencias.unam.mx, adquirido para este proyecto. Se reunieron las preguntas diseñadas durante año 2019 en un aula especial para poder mostrarlas. Las preguntas diseñadas este semestre se encuentran sólo en los cursos donde están en uso y desarrollo continuo. 3. Se contactó a los administradores de la RUA y se someterán diversos materiales, sin embargo se ha pospuesto este paso ya que, durante la contingencia, se están probando varios materiales y se podrá hacer una propuesta más completa y ordenada al final del semestre. Sin embargo, los materiales candidatos ya se encuentran en uso en las aulas virtuales. 4. Las tareas fueron utilizadas en los grupos correspondientes. Así mismo, utilizando los mismos recursos de este proyecto, se está ampliando esta labor a lo largo de este semestre y se continuará en los venideros. | - |
| dc.description.area | Área 1. Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías | - |
| dc.description.selfAssessment | Como es la primera vez que aplicamos este tipo de estrategias en un curso, es difícil obtener resultados cuantitativos que nos permitan concluir las ventajas o desventajas de implementar estas herramientas, sin embargo daremos un reporte preliminar. Cálculo Diferencial e Integral III (Matemáticas, Física y Actuaría). ----------------------------------- Se implementaron dos metodologías de apoyo en el curso. 1. Grabar (la mayoría) de las clases teóricas del curso y ponerlas a disposición de los alumnos en la plataforma moodle fciencias, para que pudieran consultarlas. Se observó que la mayoría de las consultas a dichos videos fueron a final del semestre, justo antes de los exámenes finales. 2. La aplicación de quizes para que los alumnos autodiagnosticaran sus conocimientos. Dichos quizes se aplicaban de manera sorpresa, aproximadamente una semana antes de cada examen parcial. Resultados: Al final del semestre, el porcentaje de alumnos aprobados fue muy similar al promedio de alumnos aprobados en semestres anteriores (en la misma materia). Sin embargo, hay que destacar que el promedio de los alumnos aprobados (8.48) fue muy superior al promedio de los alumnos aprobados en semestres anteriores (7.36). Por otro lado, desde un punto de vista cualitativo, nos gustaría destacar que la tasa de asistencia fue muy superior a cualquier curso que la misma profesora había impartido antes. Durante los primeros dos tercios del semestre, asistían regularmente 65 alumnos de los 69 inscritos. La asistencia sólo comenzó a decaer al final del semestre, justo después de unos paros estudiantiles. Inteligencia Artificial ----------------------- Se dejaron algunas tareas en línea, complementando temas en los que, por la cantidad de alumnos, no daba tiempo de calificarlas a tiempo para que recibieran la retroalimentación antes de sus exámenes parciales. Se aplicaron dos exámenes de reposición a estudiantes del curso de Inteligencia Artifical en el semestre 2019-II. Como un prueba menor, los ayudantes del curso también resolvieron el examen y, en forma subjetiva, afirmaron haberlo sentido "con una dificultad equivalente a un examen escrito". Para el primer tema: "Aprendizaje de máquina", el desempeño de los alumnos fue aproximadamente dos puntos menor con respecto quienes lo presentaron escrito en ese mismo semestre y el anterior, pero en el tema "Inferencia en redes de Bayes" su desempeño fue casi punto por encima en promedio. Otros factores pudieron afectar el resultado, sin embargo los resultados obtenidos sugieren que el impacto de automatizar las preguntas podría suavizarse con un buen diseño de las mismas. Introducción a Ciencias de la Computación. ----------------------------------------- Se observó que los alumnos se interesaron por la aplicación en línea de pequeñas tareas y quizes, especialmente para preparar su exámenes. La automatización de su evaluación permitirá que el trabajo realizado este semestre sea reutilizable en los posteriores. | - |
| dcterms.educationLevel.SEP | Licenciatura | - |
| dc.subject.DGAPA | Ciencias de la computación | - |
| dc.subject.DGAPA | Cursos semipresenciales | |
| dc.subject.DGAPA | Inteligencia Articial | |
| dc.subject.DGAPA | Reprobación | |
| dc.subject.DGAPA | Tarea en línea | |
| Aparece en las colecciones: | 1. Área de las Ciencias Físico Matemáticas y de las Ingenierías | |
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