Artículo
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11285/345284
Artículo científico o editorial en una publicación periódica académica sujeto a revisión de pares. Cumple con los índices internacionales o bases de datos de amplia cobertura, como el listado del Current Contents, ISI WEB of Knowledge (http://isiknowledge.com/) e índice de revistas mexicanas de CONACYT (www.conacyt.mx/dac/revistas). Éstos indizan y resumen los artículos de revistas seleccionadas, en todas las áreas del saber.
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- Complex competencies for leader education: artificial intelligence analysis in student achievement profiling(Taylor @ Francis Online, 2024-07-21) Ramírez Montoya, María Soledad; Morales Menendez, Ruben; Tworek, Michael; Escobar Díaz, Carlos Alberto; Tariq, Rasikh; Tenorio Sepúlveda, Gloria Concepción; https://ror.org/03ayjn504; https://ror.org/03vek6s52Future education requires fostering high-level competencies to enhance student talent, and artificial intelligence (AI) can help in profile analysis. The aim was to determine the variables that predict the GPA of students in the ‘Leaders of Tomorrow’ program through an integrated methodology of data analytics, machine learning modeling, and feature engineering in order to generate knowledge about the application of AI in social impact programs. This research focused on 466 graduates of a ‘Leaders of Tomorrow’. A regression analysis was performed to model the relationship between the dependent variable and multiple independent variables. The findings revealed: (a) Analysis of variance (ANOVA) demonstrated exceptional model fit for predicting ‘student.term_Grade Academic Performance (GPA)_program’ with an R-squared of 0.999; (b) Visual analysis showed that significant variables like age and origin-school Grade-Point Average (GPA) affect term GPA; (c) Kendall tau correlation revealed a positive correlation of origin-school GPA with term GPA and a slightly negative one with age; (d) Support Vector Machine (SVM) regression aligned actual and predicted GPAs closely, indicating high accuracy; and (e) Recursive Feature Elimination (RFE) identified ‘student_originSchool.gpa’ as the most predictive feature. This study is intended to be of value to academic communities interested in enhancing the academic profiles of students with complex competencies, as well as communities interested in applying AI in education for predictions that contribute to trajectories for training.
- Inclusive digital education on open platforms:A case study of the complexity of the future of education(2024-03-13) Ramírez Montoya, María Soledad; Weber, Joanne Catherine; Cox, Glenda; Tenorio Sepúlveda, Gloria Concepción; https://ror.org/03ayjn504; https://ror.org/0160cpw27; https://ror.org/03p74gp79Open education platforms can be a valuable bridge supporting inclusive education. This article reports an international open education program conducted within the context of COVID-19. The guiding question was: What challenges lie ahead in the future of education, allowing open platforms to facilitate an inclusive digital education that considers special educational, contextual, and diverse learning needs? A case study involved 959 participants in five webinars. The results reported: (a) challenges facing open platforms for inclusive education, (b) current open practices for inclusion, (c) production of open educational resources for inclusion, (d) processes necessary for the production of open platforms, and (e) institutional requirements for inclusive digital education. The study is interest to academic, scientific, governmental, and societal communities and designers, computer developers, and decision-makers interested in educational practices promoting digital equity and inclusive education.
- Impacto, dificultades y logros de la producción de recursos educativos abiertos en un curso binacional(UNED, 2022-04-11) Nova Nova, Cristóbal Andrés; Tenorio Sepúlveda, Gloria Concepción; Muñoz Ortiz, Katherine del Pilar; https://ror.org/03ayjn504Se presenta una investigación que tuvo como objetivo analizar los resultados de un curso binacional para la producción de Recursos Educativos Abiertos (REA) en atención al desarrollo de capacidades de la Recomendación UNESCO sobre los REA. El curso fue generado a partir de la estancia internacional UNESCO/ICDE Movimiento Educativo Abierto para América Latina 2019. Se implementó en Moodle de enero a julio del 2021. El curso fue impartido en tres instituciones mexicanas y una en Chile. Participaron 81 profesionales (profesores de diversos niveles educativos e instructores). El estudio se basó en los enfoques cuantitativo y cualitativo, fue descriptivo. Se utilizó una rejilla en Excel para registrar los datos de los 51 recursos creados, un cuestionario para conocer las experiencias de los participantes en relación al impacto, dificultades y logros que conlleva la producción de REA y los reportes de seguimiento de Moodle para analizar las rutas de aprendizaje de los participantes. Los resultados muestran un predominio significativo en presentaciones realizadas en Genially y PowerPoint con licencia Creative Commons Atribución-No comercial-Sin obras derivadas, creadas por las instituciones mexicanas, así como el desarrollo de algunas competencias digitales relacionadas a la educación 4.0. Se concluye que aún falta hacer conciencia en la forma de compartir los REA para aumentar la diseminación del conocimiento y abonar a la educación abierta. Como trabajo futuro se considera que el curso puede ser implementado como un MOOC para atender de una manera más amplia el desarrollo de capacidades de la Recomendación UNESCO sobre los REA.