Page 86 - Sistemas de aprendizaje e-learning: técnicas de inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

Sistemas de Aprendizaje e-learning: técnicas de 85
inteligencia artificial para las inteligencias múltiples

con el reglamento vigente para la acreditación de una asignatura en el Instituto Tecnológico de
Tijuana. Los resultados de aprobación y reprobación de cada uno de los temas de la unidad II
del postest del grupo experimental, que se muestran en la tabla 4.57.

Tabla 4.57. Resultados del postest del grupo experimental de acuerdos a los temas.
TEMA APROBADOS % APROBADOS REPROBADOS % REPROBADOS
2. Clases y objetos 18 78 % 5 22 %
2.1 Declaración de clases 17 74 % 6 26 %
2.1.1 Atributos 14 61 % 9 39 %
2.1.2 Métodos 20 87 % 3 13 %
2.1.3 Encapsulamiento 16 70 % 7 30 %
2.2 Instanciación de una clase 9 39 % 14 61 %
2.3 Referencia al objeto actual 8 35 % 15 65 %
2.4 Métodos 17 74 % 6 26 %
2.4.1 Declaración 19 83 % 4 17 %
2.4.2 Mensajes 7 30 % 16 70 %
2.4.3 Paso de parámetros 8 35 % 15 65 %
2.5.1 Declaración 17 74 % 6 26 %
2.5.3 Aplicaciones 18 78 % 5 22 %
2.6 Sobrecarga de operadores 13 57 % 10 43 %
2.6.2 Operadores 15 65 % 8 35 %
unarios y binarios

Se observa que los subtemas con más de 60 % de alumnos acreditados son los siguientes.

2. Clases y objetos
2.1 Declaración de clases
2.1.1 Atributos
2.1.2 Métodos
2.1.3 Encapsulamiento
2.4 Métodos
2.4.1 Declaración
2.5.1 Declaración
2.5.3 Aplicaciones
2.6.2 Operadores unarios y binarios

Estos subtemas representan 67 % de los temas de la unidad II de POO.

La tabla 4.58 muestra los resultados del Postest, el cual fue diseñado de acuerdo con la Taxo-
nomía de Bloom, con el fin de lograr los aprendizajes en los estudiantes; se consideraron las
tres primeras etapas, las cuales son: cognitivo, afectivo y psicomotor.