Plan integral de gestión de habilidades blandas para las competencias en estudiantes de una institución educativa de Chiclayo

La investigación se orientó a proponer un plan integral de gestión de habilidades blandas para desarrollar las competencias en estudiantes de una institución educativa de Chiclayo. Nace de un problema social relacionado con el limitado desarrollo de competencias que los estudiantes de quinto año de nivel secundario están reflejando. El trabajo se sustentó en el enfoque sistémico complejo o socioformativo. Con una población de 342 y una muestra de 107 estudiantes. Recurriendo a un tipo de investigación básica y diseño descriptivo propositivo. Las técnicas empleadas fueron el análisis documental y la encuesta, junto al instrumento la escala (ECENSE), procesado través del programa SPSS v.27. Obteniendo como resultados que la mayoría de estudiantes el (62.6%) han alcanzado el nivel de proceso, el resto está en el nivel satisfactorio (35.5%) e nivel inicio (1.9%). Concluyendo que, la propuesta, constituye una alternativa de solución, ya que, al estar basado en enfoque sistémico complejo, asume una perspectiva integral, donde cada uno de sus componentes, elementos actúan con un grado de dependencia, conformando una unidad dinámica, un todo único. Su esencia está en potenciar las HB en estudiantes, docentes y padres de familia con programas, proyectos y talleres contribuyendo a fortalecer las competencias

An Ensemble-based Machine Learning Model for Investigating Children Interaction with Robots in Childhood Education

"Investing in children's well-being and supporting high-quality pre-school education is a significant component of its promotion (ECE). All children have the right to participate. ECE teachers' thoughts about children's participation were examined to see if they were linked to children's perceptions of their participation. On the other hand, current studies focus on a single categorization method with lower overall accuracy. The findings of this study provided the basis for the development of an ensemble machine learning (ML) approach for measuring the participation of children with learning disabilities in educational situations that were specifically developed for them. Visual and auditory data are collected and analyzed to determine whether or not the youngster is engaged during the robot-child interaction in this manner. It is proposed that an ensemble ML technique (Enhanced Deep Neural Network (EDNN), Modified Extreme Gradient Boost Classifier, and Logistic Regression) be used to judge whether or not a youngster is actively engaged in the learning process. Children's participation in ECE courses depends on both the quantitative and qualitative characteristics of the classroom, according to this research.