“Rendimiento académico y el uso de la plataforma MOODLE de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021

Rendimiento académico y el uso de la plataforma MOODLE de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021

UNIVERSIDAD PARA EL DESARROLLO ANDINO

Anti hatun yachay wasi iskay simi yachachiypi umalliq

ESCUELA DE INGENIERIA INFORMATICA

[pic 1]

[pic 2]PLAN DE TESIS

“Rendimiento académico y el uso de la plataforma MOODLE de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021

PRESENTADO POR:

HUINCHO TAYPE, Samuel

PARA OPTAR EL GRADO DE:

BACHILLER EN INFORMÁTICA

Lircay – Perú

2021

RESUMEN

1.       Planteamiento del estudio

1. Planteamiento del problema

El rendimiento académico es constante en los estudiantes, no participan en clases de Google Meet, no prestan atención a las explicaciones que implementa el docente, no elaboran los trabajos que se les deja, no suben los trabajos a la plataforma MOODLE.

En estos dos últimos años esta problemática se ha venido incrementando de una manera impresionante, esta situación es muy preocupante ya que algunos estudiantes de la carrera de Ingeniera Informática cada vez ingresan a las clases virtuales con menos interés de aprender, si esta problemática persiste el rendimiento académico de los estudiantes se va a ver seriamente afectado. Lo que puede desencadenar un problema para la sociedad pues si no estudian pueden llegar a adquirir conductas inadecuadas.

Consideramos que en el rendimiento educativo intervienen una serie de factores entre ellos el acceso que tienen a la plataforma MOODLE. El rendimiento académico hace referencia a la evaluación del conocimiento adquirido en el ámbito de aprendizaje.

Un estudiante con buen rendimiento académico es aquel que obtiene calificaciones positivas en los exámenes que debe rendir a lo largo de un ciclo en la universidad, en otras palabras, el rendimiento académico es una medida de las capacidades del alumno, que expresa lo que éste ha aprendido a lo largo del proceso formativo. También supone la capacidad del alumno para responder a los estímulos educativos. En este sentido, el rendimiento académico está vinculado a la aptitud.

El rendimiento académico debe referirse a la adaptación de la nueva forma de aprendizaje que es por la plataforma MOODLE como resultado del proceso formativo. Por lo dicho, el rendimiento académico no queda limitado en los dominios territoriales de la memoria, sino que trasciende y se ubica también en el campo de la tecnología, como ya venimos desarrollando estos dos últimos años de educación.

1.1.5 Problemas:

General:

1. ¿Cómo influye en el rendimiento académico el uso de la plataforma MOODLE de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021?

Específicos:

1. ¿De qué manera influye la capacidad del estudiante en el uso de la plataforma MOODLE de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021?

1. ¿De qué manera influye el proceso formativo de los estudiantes en el uso de la plataforma MOODLE de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021?

1.3.    Objetivos

General:

1. Evaluar el rendimiento académico y el uso de la plataforma MOODLE de los estudiantes de la “E.P”. de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021.

Específicos:

1. A) Analizar la capacidad del estudiante en el ambiente virtual de aprendizaje de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021.

1. Contribuir al proceso formativo y el aprendizaje de los estudiantes de la “E.P.” de Ingeniería Informática en la “UDEA”, Lircay-2021.

1.4.    Justificación

Esta investigación se realiza con el fin de conocer el rendimiento académico de los estudiantes de la escuela profesional de la carrera de ingeniería informática de la Universidad para el Desarrollo Andino al estar usando la plataforma MOODLE para realizar sus actividades académicas en nuestra universidad, ya que esta forma de aprendizaje es nueva en nuestra universidad, por ello muchos de los estudiantes de nuestra carrera aún no están tan familiarizados con este tipo de tecnología que ya se viene implementando en estos dos últimos  años de clases virtuales por motivo del COVID-19.

El mayor problema que enfrentan los estudiantes de ingeniería informática de nuestra universidad es acceder a la plataforma MOODLE donde se encuentra toda la actividad académica que se va realizar este problema de no acceder de manera satisfactoria a la plataforma MOODLE puede generar bajo rendimiento académico de los estudiantes los cuales no son de beneficio para el estudiante a sí mismo para la universidad.

Así la presente investigación nos permitirá mostrar las dificultades que muestran los estudiantes para adaptarse a la nueva forma de aprendizaje, y profundizar porque el proceso de adaptación esta o es muy retardada o desacelerada en esta nueva forma de aprendizaje de nuestros estudiantes al saber esto nos permitirá no solo aumentar la eficiencia en relación al acceso a la plataforma MOODLE sino que mejorar la adaptación y obtener mejores niveles de rendimiento académico de nuestros estudiantes y evitarnos el bajo rendimiento, por motivos de no adaptarse a la nueva forma de aprendizaje.

2.       Marco teórico

2.1.    Antecedentes o marco referencial

Sobre el tema de rendimiento académico, así como también sobre uso de la plataforma MOODLE, se han realizado investigaciones importantes a nivel internacional, nacional y local:

         2.1.1 A nivel internacional

En la república de chile,(Zambrano, Rojas, Carvajal, 2011), realizo la siguiente investigación titulada: "Análisis de rendimiento académico estudiantil usando data Warehouse y redes neuronales". En este estudio, se pudo concluir que, Cada día las organizaciones tienen más información porque sus sistemas producen una gran cantidad de operaciones diarias que se almacenan en bases de datos transaccionales. Con el fin de analizar esta información histórica, una alternativa interesante es implementar un Data Warehouse. Por otro lado, los Data Warehouse no son capaces de realizar un análisis predictivo por sí mismos, pero las técnicas de inteligencia de máquinas se pueden utilizar para clasificar, agrupar y predecir en base a información histórica con el fin de mejorar la calidad del análisis. En este trabajo se describe una arquitectura de Data Warehouse con el fin de realizar un análisis del desempeño académico de los estudiantes. El Data Warehouse es utilizado como entrada de una arquitectura de red neuronal con tal de analizar la información histórica y de tendencia en el tiempo. Los resultados muestran la viabilidad de utilizar un Data Warehouse para el análisis de rendimiento académico y la posibilidad de predecir el número de asignaturas aprobadas por los estudiantes usando solamente su propia información histórica. (p.3)

En la república de Argentina,(Castellaro, Moscoloni, Peralta, 2013), se realiza la investigación titulada: “Rendimiento académico e interacción sociocognitiva de estudiantes en un entorno virtual” El objetivo de este estudio fue el análisis del rendimiento académico vinculado con las características de interacción sociocognitiva en un entorno virtual, en un curso con diseño híbrido o blended learning de nivel universitario. El caso sostuvo un diseño multi-método basado en una estrategia ecológica observacional y un cuestionamiento a mediciones tradicionales de rendimiento académico. Se analizaron los clics –entradas en distintas zonas del entorno- realizados en la plataforma para navegar en el entorno, los mensajes escritos en foros, las respuestas a un cuestionario sobre hábitos y opiniones y las calificaciones obtenidas en exámenes regulares. Los tres ejes de análisis fueron: 1) relación entre uso de la plataforma con calificaciones académicas, opiniones y hábitos; 2) construcción de perfiles de sujetos a partir de análisis de clases en relación a las variables anteriores; 3) características de los mensajes escritos en foros de cinco sujetos con alto y bajo rendimiento académico general. Los resultados muestran que 1) hubo diferencias significativas en las calificaciones y el agrado por utilizar la plataforma; 2) se distinguieron tres clases: uso bajo, medio y alto de plataforma con preferencias distintas en recursos, agrado al utilizarla, entre otros; 3) hubo diferencias notables en el contenido de los mensajes, especialmente en lo no estrictamente cognitivo. (p.1)

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