Page 51 - Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

50 Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

3.1.7. SELECCIÓN Y DESCRIPCIÓN DE LA MUESTRA
DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN
Para la presente investigación la muestra que se seleccionó fueron los estudiantes de la carrera
de ISC (ITT), la cual cuenta con 870 estudiantes; la carrera de ITIC (ITT) con 167 y la IC (UABC)
con 269 estudiantes respectivamente. Del total de estudiantes, 1306, se aplicaron 1042 cues-
tionarios, los cuales representan 80 % de la población estudiantil de esas carreras.

El llenado de los cuestionarios por parte de los estudiantes se realizó en línea; se solicitó apoyo
a los docentes del departamento de sistemas del ITT y a docentes del área de computación
de la UABC, los cuales llevaron a sus estudiantes al laboratorio de cómputo y en el cual los es-
tudiantes realizaron el llenado en su hora-clase de laboratorio. Con estos cuestionarios se creó
una base de datos, a la cual se le aplicó las diferentes técnicas estadísticas y de inteligencia
computacional (ANN, ANFIS).

3.1.8. VALIDEZ Y CONFIABILIDAD DE LOS INSTRUMENTOS
DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN
La validez y confiabilidad de los cuestionarios VARK e IM está dada por la realizada por sus
autores, el de preferencias de los estudiantes por los maestros expertos en el área de pro-
gramación del ITT. De igual forma, las técnicas de estadística e inteligencias computacionales
aplicadas, están validados por el marco teórico.

Por otra parte, para la validez del cuestionario de preferencias de estudios, se aplicaron pri-
meramente a un grupo piloto con ocho estudiantes; posteriormente se platicó con ellos para
la mejora de los aspectos detectados en el cuestionario. Se realizó la corrección necesaria,
aplicándola a un segundo grupo con diez estudiantes, para verificar claridad y sencillez del
cuestionario, y sólo entonces se aplicó a los estudiantes de las carreras de ISC, ITC, e IC.

3.1.9. PROCEDIMIENTO PARA LA RECOLECCIÓN DE DATOS
DEL TRABAJO DE INVESTIGACIÓN (EXPERIMENTO)
Para la recolección de los datos de esta investigación, primero se realizó una búsqueda biblio-
gráfica sobre las técnicas estadísticas y de inteligencia computacional, información en la base
de datos de servicios escolares sobre las estadísticas de cantidad de alumnos de las carreras
de ISC e ITIC, así como una búsqueda de las estadísticas de la UABC de la carrera de IC.

Después, se aplicaron los cuestionarios en línea a los estudiantes de las tres carreras. Se ana-
lizaron los resultados, se crearon los objetos de aprendizaje y actividades semipresenciales
de acuerdo con los resultados; se creó el modelo semipresencial y se realizó un experimento.
Luego, se analizaron los resultados de este experimento y se realizaron las conclusiones.

3.1.10. PROCEDIMIENTO PARA ANALIZAR LOS RESULTADOS
El análisis de los resultados se llevó mediante la comparación de las diferentes técnicas (es-
tadística y de inteligencia computacional) y se validó con un experimento, el cual verifica que
exista un mayor aprovechamiento con el modelo semipresencial propuesto que con el actual