Uso del deep learning para analizar Facebook y Google Classroom en el campo educativo

Ricardo Adán Salas Rueda
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Abstract

Actualmente, las herramientas tecnológicas están propiciado cambios sustanciales en el proceso de enseñanza-aprendizaje. El objetivo de este estudio cuantitativo y cualitativo es analizar las percepciones de los estudiantes sobre el uso de Facebook y Google classroom por medio de los algoritmos deep learning y árbol de decisión. Los participantes son 54 estudiantes (42 hombres y 12 mujeres) de la Facultad de Ciencias en la Universidad Nacional Autónoma de México durante el ciclo escolar 2022. En este estudio, los resultados del algoritmo deep learning señalan que Facebook y Google classroom influyen positivamente la motivación y participación en la educación a distancia. Asimismo, el algoritmo árbol de decisión facilitó la identificación de las condiciones predictivas sobre el uso de estas herramientas tecnológicas considerando las características de los estudiantes. Las limitaciones son el tamaño de la muestra y las variables dependientes. Por lo tanto, los futuros trabajos pueden analizar la incorporación de Facebook y Google classroom en las secundarias, preparatorias y universidades considerando los aspectos sobre el desarrollo de habilidades y la asimilación del conocimiento. En conclusión, los profesores pueden utilizar Facebook y Google classroom para favorecer la creación de nuevas actividades escolares, promover la participación de los alumnos desde cualquier lugar y motivar a los participantes durante el aprendizaje bajo la modalidad a distancia.
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使用深度学习分析Facebook和谷歌课堂在教育领域
目前,技术工具正在给教学过程带来实质性的变化。这项定量和定性研究的目的是通过深度学习算法和决策树分析学生对Facebook和谷歌课堂使用的看法。参与者是墨西哥国立自治大学理学院的54名学生(42名男性和12名女性),在2022学年期间。在本研究中,深度学习算法的结果表明,Facebook和谷歌课堂对远程教育的动机和参与有积极的影响。此外,决策树算法有助于识别使用这些技术工具的预测条件,考虑到学生的特点。限制是样本量和因变量。因此,未来的工作可以分析Facebook和谷歌课堂在高中、高中和大学的整合,考虑技能发展和知识吸收方面。总之,教师可以使用Facebook和谷歌课堂来鼓励创建新的学校活动,促进学生在任何地方的参与,并在远程学习模式下激励参与者。
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