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Figura 13. Modelo predictivo 4 sobre la AWEF
Fuente: Elaboración propia Y SENTIDO DE LA INVESTIGACIÓN
FUNCIÓN
El modelo predictivo 4 tiene 19 condiciones distribuidas en las clasificaciones demasiado (9), mucho
(8) y poco (2). Por ejemplo, si el alumno considera que las gráficas (columna y pastel) de la AWEF son
buenas, estudia la carrera de Contaduría y tiene una edad mayor a 18.5 años, entonces las gráficas
de la AWEF favorecen mucho la asimilación del conocimiento sobre la frecuencia porcentual. La
exactitud de este modelo predictivo es 84.62 %.
La probabilidad bayesiana predice que las gráficas de la AWEF influirán demasiado (0.577), mucho
(0.365) y poco (0.058) la asimilación del conocimiento sobre la frecuencia porcentual.
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mOtIVacIóN
Los resultados del aprendizaje máquina (regresión lineal) con 45 % (0.306), 55 % (0.319) y 65 %
(0.398) de entrenamiento son superiores a 0.300 para la hipótesis 5 (ver tabla 2). Por consiguiente,
la asimilación del conocimiento sobre la frecuencia por medio de la AWEF influye positivamente la
motivación del estudiante durante el aprendizaje.
La figura 14 muestra el modelo predictivo 5. Por ejemplo, si el alumno piensa que la AWEF facilita
demasiado la asimilación del conocimiento sobre la frecuencia y estudia la carrera de Comercio,
entonces la AWEF favorece demasiado la motivación del estudiante en el aprendizaje.
