Page 74 - Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

Sistemas de Aprendizaje e-learning: técnicas de 73
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

4.6.3. PREGUNTAS DEL PRETEST/POSTEST APLICADO
Para el experimento se realizó un cuestionario (pretest/postest) con los temas que debería
aprender el estudiante (para más detalles ver anexo IX).

4.7. RESULTADOS Y ANÁLISIS DEL EXPERIMENTO

4.7.1. RESULTADOS DEL CONOCIMIENTO Y
USO DE LOS SHA POR PARTE DE LOS DOCENTES
Antes de realizar el experimento, se realizó un cuestionario a los docentes del departamento de
Sistemas y Computación del Instituto Tecnológico de Tijuana, con el fin de saber sobre su co-
nocimiento y uso de los SHA. Para ello se realizó un cuestionario con las siguientes preguntas:
– Área en la cual imparte la mayoría de clases.
– Nivel máximo de estudios.
– Tiempo impartiendo clases.
– Sabe qué es un sistema hipermedia adaptativo.
– Sabe qué es y dónde se utiliza un sistema hipermedia adaptativo.
– Qué tan importante considera que el alumno cuente con un programa de computadora que
se adapte a sus estilos de aprendizaje al momento de aprender algún tema.

Los resultados del cuestionario se muestran en las tablas 4.16, 4.17, 4.18, 4.19, 4.20, 4.21 y 4.22.

Tabla 4.16. Área en la cual imparte la mayoría de clases.
COMPUTACIÓN MATEMÁTICAS PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA ADMINISTRACIÓN
81 % 11 % 2 % 6 %

Los docentes del departamento de sistemas y computación imparten la mayoría de sus clases
en el área de computación (81 %).

Tabla 4.17. Nivel máximo de estudios.
LICENCIATURA ESPECIALIDAD MAESTRÍA DOCTORADO
27 % 2 % 61 % 10 %
La mayoría de los docentes del departamento de sistemas y computación cuentan con una
maestría (61 %), le siguen los de licenciatura (27 %) y doctorado con 10 %; sólo 2 % de los
encuestados cuenta con especialidad.

Tabla 4.18. Tiempo impartiendo clases.
0-3 AÑOS 3-6 AÑOS 6-9 AÑOS 9-12 AÑOS MÁS DE 12 AÑOS
16 % 26 % 6 % 15 % 37 %