dc.contributor.advisor | Susanibar Ramirez, Edgar Tito | es_PE |
dc.contributor.author | Chavez Santos, Fiorela | es_PE |
dc.date.accessioned | 2025-03-17T02:58:58Z | |
dc.date.available | 2025-03-17T02:58:58Z | |
dc.date.issued | 2025-02-06 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.14067/10793 | |
dc.description.abstract | La presente investigación, titulada “Inteligencia artificial y aprendizaje de matemáticas en estudiantes de primero de secundaria del colegio Mercedes Indacochea Lozano, Huacho - 2024”, tuvo como objetivo principal analizar la relación entre el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje de matemáticas. Este estudio se desarrolló bajo un enfoque cuantitativo, con un diseño no experimental de tipo transversal, en el que no se manipularon variables ni se controlaron condiciones experimentales. El nivel de investigación fue correlacional-explicativo. La muestra estuvo compuesta por 80 estudiantes de ambos sexos, con una edad promedio de 12 años.
Para la recolección de datos, se emplearon dos cuestionarios: el primero, denominado Cuestionario sobre la Inteligencia Artificial en el Aprendizaje de Matemáticas, y el segundo, Cuestionario sobre el Aprendizaje de Matemáticas. Ambos instrumentos fueron validados en su confiabilidad interna mediante el coeficiente alfa de Cronbach, obteniendo índices de 0.823 y 0.798, respectivamente.
El análisis de hipótesis se realizó utilizando la prueba no paramétrica Rho de Spearman, la cual arrojó un valor de p = 0.000, inferior al nivel de significancia establecido (p < 0.05). Esto permitió rechazar la hipótesis nula, concluyendo que existe una relación significativa entre el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje de matemáticas en los estudiantes de primero de secundaria del colegio Mercedes Indacochea Lozano durante el periodo 2024.
También se hace un análisis explicativo, de acuerdo con los resultados el modelo de regresión lineal simple esta dado por: Aprendizaje de Matemáticas = 0.7684(inteligencia artificial) + 11.993; yendo un poco más allá se tiene el modelo de regresión lineal múltiple que se describe tiene la siguiente forma: Aprendizaje de Matemática = 11.608 + 0.782(Personalización) + 0.779(Retroalimentación) + 0.878(Accesos) + 0.672(Interactividad). | es_PE |
dc.format | application/pdf | es_PE |
dc.language.iso | spa | es_PE |
dc.publisher | Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión | es_PE |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_PE |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | es_PE |
dc.subject | Aprendizaje de matemáticas | es_PE |
dc.subject | Inteligencia artificial | es_PE |
dc.subject | Interactividad | es_PE |
dc.title | Inteligencia artificial y aprendizaje de matemáticas en estudiantes del primero de secundaria del Colegio Mercedes Indacochea Lozano, Huacho – 2024 | es_PE |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es_PE |
thesis.degree.discipline | Educación Secundaria Especialidad en Matemática, Física e Informática | es_PE |
thesis.degree.grantor | Universidad Nacional José Faustino Sánchez Carrión. Facultad de Educación | es_PE |
thesis.degree.name | Licenciada en Educación Nivel Secundaria Especialidad: Matemática, Física e Informática | es_PE |
dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.00 | es_PE |
dc.publisher.country | PE | es_PE |
dc.type.version | info:eu-repo/semantics/acceptedVersion | es_PE |
renati.advisor.dni | 15647568 | |
renati.advisor.orcid | 0000-0003-4861-9091 | es_PE |
renati.author.dni | 70446184 | |
renati.discipline | 121856 | es_PE |
renati.juror | Maguiña Arnao, Ernesto Andres | es_PE |
renati.juror | Pacheco Romero, Maria Elena | es_PE |
renati.juror | Ocrospoma Garay, Alejandro | es_PE |
renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | es_PE |
renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | es_PE |