Aplicación de modelos de machine learning para evaluar impacto de la implementación de Flipped classroom y coaching en el rendimiento académico de un programa de postítulo en ciencia de datos
Date
2022
Type:
Thesis
item.page.extent
87 p.
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Publisher
Universidad del Desarrollo. Facultad de Educación
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Abstract
En los últimos veinte años, a nivel mundial, las universidades han aumentado exponencialmente las ofertas educativas de posgrado en todas las áreas,
estudios realizados por Luchilo (2010); Dávila (2012); Peláez et al. (2015); Carrera et al. (2017); Lamfri & Marcela (2018); Sime & Diaz
(2019), demuestran que en los últimos años se ha incrementado el número de profesionales de diversas áreas que se matriculan en
los programas de posgrados, una de las razones de la demanda es la exigencia del mercado laboral de contar cada vez más con
personas preparadas, capaces de investigar, innovar y generar conocimientos, que se formen continuamente al más alto nivel
académico, en el presente trabajo revisaremos el caso de profesionales que no necesariamente son ingenieros o estadísticos y que requieren analizar
datos sin tener una base matemática que les permita desarrollarse en este campo.
Para lograr un rendimiento académico óptimo y una buena experiencia del estudiante, se hace necesario una revisión, que permita generar propuestas
de mejora continua en los programas de estudios, para estar a la vanguardia con lo que la sociedad requiere; determinar qué necesidades y requerimientos
demanda los actores involucrados y la misma institución.
Revisaremos en el marco de la investigación-acción, que una intervención con metodologías como flipped classroom y coaching, puede influir en el
rendimiento de los profesionales que estudian un programa de postítulo.
Description
Seminario de Intervención presentado a la Facultad de Educación de la Universidad del Desarrollo para optar al grado académico de Magíster en Innovación Curricular y Evaluación Educativa
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Citation
Keywords
050003S, Flipped classroom, Coaching, Intervención, Análisis de datos