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Figura 14. Modelo predictivo 5 sobre la AWEF
Y SENTIDO DE LA INVESTIGACIÓN
Fuente: Elaboración propia
FUNCIÓN El modelo predictivo 5 tiene 13 condiciones distribuidas en las clasificaciones demasiado (6) y mucho
(7). Por ejemplo, si el alumno piensa que la AWEF facilita demasiado la asimilación del conocimiento
sobre la frecuencia, estudia la carrera de Mercadotecnia y es hombre, entonces la AWEF favorece
demasiado la motivación del estudiante en el aprendizaje. La exactitud de este modelo predictivo es
80.77 %.
La probabilidad bayesiana predice que la asimilación del conocimiento sobre la frecuencia por medio
de la AWEF influirá demasiado (0.635), mucho (0.327) y poco (0.038) la motivación del estudiante
128 durante el aprendizaje.
Por otro lado, los resultados del aprendizaje máquina (regresión lineal) con 45 % (0.308), 55 %
(0.294) y 65 % (0.278) de entrenamiento son superiores a 0.270 para la hipótesis 6 (ver tabla 2). Por
consiguiente, la asimilación del conocimiento sobre la frecuencia porcentual por medio de la AWEF
influye positivamente la motivación del estudiante durante el aprendizaje.
La figura 15 muestra el modelo predictivo 6. Por ejemplo, si el alumno piensa que la AWEF facilita
demasiado la asimilación del conocimiento sobre la frecuencia porcentual y estudia la carrera de
Comercio, entonces la AWEF favorece demasiado la motivación del estudiante en el aprendizaje.
