Use of Machine Learning algorithms to analyze Moodle and smartphones in the educational process of Physics

Abstract

Resumen El objetivo de este estudio mixto es analizar las percepciones de los alumnos sobre el uso de Moodle y los teléfonos inteligentes en el proceso educativo de la Física a través de la Ciencia de Datos. Los algoritmos Machine Learning utilizados son regresión lineal, árbol de decisión y deep learning. En este estudio, la incorporación de Moodle facilitó la entrega de tareas, la consulta de los contenidos, la comunicación y la revisión de los recursos multimedia. Incluso, los teléfonos inteligentes permitieron el acceso a las plataformas virtuales de aprendizaje, el uso de las aplicaciones móviles y la comunicación desde cualquier lugar. Los resultados de los algoritmos regresión lineal y deep learning indican que el uso de Moodle y los teléfonos inteligentes influye positivamente la motivación de los alumnos, la asimilación del conocimiento y la satisfacción en el curso Física. Por otro lado, el algoritmo árbol de decisión determina 6 modelos predictivos. Las limitaciones son las técnicas de Machine Learning utilizadas y el análisis de las herramientas tecnológicas para la asimilación del conocimiento, la motivación y la satisfacción. Los futuros estudios pueden analizar el uso de Moodle y los teléfonos inteligentes para el rol activo y el desarrollo de las habilidades en diversas preparatorias y universidades. Asimismo, los algoritmos Machine Learning sobre los bosques aleatorios y la regresión logística pueden ser empleados para analizar el impacto de estas herramientas tecnológicas considerando el rendimiento académico. Por último, la incorporación de Moodle y los teléfonos inteligentes permite actualizar los cursos y diseñar creativas actividades a distancia.