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    Estrategia para la implementaci贸n del curso de IBM para la apropiaci贸n de conocimientos de inteligencia artificial en estudiantes de la b谩sica en la instituci贸n educativa el dorado sede vallejo

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    La educaci贸n tecnol贸gica en Colombia tiene muchos retos, al ser la tecnolog铆a un campo muy cambiante frente a un pa铆s subdesarrollado genera ciertas deficiencias que impiden realizar ambientes educativos con todos los elementos de la informaci贸n y la comunicaci贸n, lo cual conlleva a la creaci贸n de estrategias que sean capaces de facilitar la aplicaci贸n de dichas tecnolog铆as en las aulas de clase, a partir de la 4ta revoluci贸n, la era de la Inteligencia Artificial genera grandes cambios y avances en muchas 谩reas del conocimiento, lo cual genera un abismal desaf铆o en la educaci贸n Por consiguiente, en este trabajo de investigaci贸n se busc贸 fortalecer aspectos de esta tem谩tica mediante la implementaci贸n de un curso de machine learning for kids de IBM que puede fomentar el conocimiento b谩sico de Inteligencia artificial y el desarrollo del pensamiento computacional en estudiantes. La investigaci贸n tuvo un enfoque cualitativo a partir de m茅todo de investigaci贸n acci贸n, llevando a cabo dos ciclos que constaron de cuatro momentos: planeaci贸n, acci贸n, observaci贸n, reflexi贸n. El an谩lisis de datos del primer ciclo permiti贸 establecer la plataforma mediadora de las actividades, las estrategias did谩cticas que apoyen el proceso de ense帽anza-aprendizaje, la metodolog铆a de aprendizaje basado en problemas para el desarrollo del pensamiento computacional; en el segundo ciclo consto en la implementaci贸n del curso tomando primera fase el desarrollo del concepto de inteligencia artificial a traces del apoyo de estrategias did谩cticas y una segunda fase en el desarrollo de problemas contextualizado a trav茅s de modelos de machine learning una t茅cnica propia de esta subrama de la inteligencia que busco fortalecer el pensamiento computacional en los estudiantes a trav茅s del desarrollo de habilidades cognitivas y metacognitivas; permitiendo establecer una metodolog铆a de trabajo que fortaleci贸 en el estudiante el pensamiento computacional y la resoluci贸n de problemas a partir del uso de inteligencia artificial.1. PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.......................................................................................... 91.1. Descripci贸n y formulaci贸n del problema....................................................................... 91.2. Justificaci贸n.......................................................................................................... 131.3. Objetivos generales y espec铆ficos.................................................................................................... 171.3.1. Objetivos generales......................................................................................................... 171.3.2. Objetivos espec铆ficos........................................................................................ 171.4. Supuesto..................................................................................................... 172. MARCO TE脫RICO......................................................................................................... 182.1. Marco Conceptual..................................................................................................... 182.1.1. Inteligencia artificial.................................................................................................... 182.1.2. Estrategias metodol贸gicas.................................................................................................. 232.1.3. Estrategias did谩cticas.............................................................................................. 232.1.4. Procesos did谩cticos............................................................................................................... 252.1.5. Procesos pedag贸gicos...................................................................................... 252.1.6. Aprendizaje basado el problema.................................................................................... 262.1.7. Machine learning.............................................................................................. 282.1.8. Pensamiento computacional..................................................................................................... 292.1.9. Tecnolog铆as de la informaci贸n y la comunicaci贸n (TIC)..................................................... 342.2. Estado del arte..................................................................................... 352.2.1. Antecedentes Internacionales................................................................. 352.2.2. Antecedentes Nacionales....................................................................................... 362.2.3. Antecedentes locales............................................................................................. 373. METODOLOG脥A......................................................................................................................... 383.1. Tipos y generalidades de la investigaci贸n....................................................................... 393.2. Dise帽o de la investigaci贸n................................................................................................ 403.3. Poblaci贸n y muestra..................................................................................................... 423.4. T茅cnicas e Instrumentos....................................................................................................... 433.5. Prueba piloto............................................................................................................................... 443.6. Procedimientos............................................................................................................................... 453.6.1. Primer ciclo de proceso............................................................................................. 453.6.2. Segundo ciclo de proceso........................................................................................ 463.7. An谩lisis de datos....................................................................................................................... 484. RESULTADOS...................................................................................................................... 484.1. Primer ciclo......................................................................................................................................... 494.2. Segundo ciclo..................................................................................................................................... 544.3. An谩lisis de datos....................................................................................................................... 674.3.1. Primer ciclo........................................................................................................................ 674.3.2. Segundo ciclo.................................................................................................................... 695. CONCLUSIONES......................................................................................................................... 745.1. Resumen de hallazgos............................................................................................................... 745.2. Aportes cientificos............................................................................................................................ 765.3. Formulaci贸n de recomendaciones............................................................................. 765.3.1. Recomendaci贸n 1.,.................................................................................................................. 765.3.2. Recomendaci贸n 2................................................................................................................... 776. REFERENTES BIBLIOGR脕FICOS......................................................................................... 78AP脡NDICES 84Ap茅ndice A. Fotos del aula de inform谩tica de la Instituci贸n Educativa el Dorado Sede Vallejo 84Ap茅ndice B. Cuestionario pre test para medir el pensamiento computacional en estudiantes de grado 9 del curso de inform谩tica. 85Ap茅ndice C. Matriz de contenidos 2020 grado 9 90Ap茅ndice D. Propuesta para la implementaci贸n de curso de aprendizaje autom谩tico para ni帽os a la Instituci贸n Educativa El Dorado Sede Vallejo. 91Ap茅ndice E. Plantilla mapa vac铆o sobre la inteligencia artificial. 92Ap茅ndice F. Rubrica para evaluar taller de esquema inteligencia artificial. 93Ap茅ndice G. Taller sobre la aplicabilidad de la inteligencia artificial. 94Ap茅ndice H. Rubrica para la evaluaci贸n del taller sobre aplicabilidad de la inteligencia artificial. 95Ap茅ndice I. Ejercicio problem谩tico casa autom谩tica. 96Ap茅ndice J. Rubrica para evaluar ejercicio problem谩tico casa autom谩tica. 97Ap茅ndice K. Gu铆a para el taller 驴Amistad o no?, con sus respectivas rubricas. 99Ap茅ndice L. Encuesta para saber la condici贸n actual de los estudiantes en sus casas. 104PregradoLicenciado(a) en Inform谩tic
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