Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico para evaluar resultados asincrónicos grupales según tipología de tareas en Entornos Virtuales de Aprendizaje

Contenido principal del artículo

Ned Vito Quevedo Arnaiz
Nemis García Arias
Yanhet Lucia Valverde Torres
Oswaldo Líber Andrade Salazar

Resumen

Posiciones pedagógicas recientes han reflejado el uso de la tecnología en procesos de enseñanza virtual como un medio más eficaz para aumentar la posibilidad de resultados que las tareas tradicionales. Sin embargo, cada estudiante es diferente y se desarrolla individualmente, con sus propias características, fortalezas, y debilidades. Consecuentemente, para avanzar en el desarrollo educativo, hay que condicionar las tareas con tecnologías más productivas al interés de los alumnos para cada momento y las necesidades del aprendizaje con carácter diferenciado y personológico del proceso enseñanza-aprendizaje. Por ello, en la presente investigación, los docentes de la asignatura Unidad de Integración Curricular se trazaron como objetivo  desarrollar un método basado en Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico para evaluar los diferentes tipos de actividades asincrónicas y comparar de manera descriptiva cuáles ofrecen mayor efectividad en estos estudiantes. La implementación del método mostró las diferencias según las particularidades de las tareas asincrónicas en los grupos. Como principal conclusión se determinó que los estudiantes lograron mayor éxito cuando trabajaron las actividades asincrónicas con diversidad de diseños y consideración de las necesidades del grupo en ellos.

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Cómo citar
Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico para evaluar resultados asincrónicos grupales según tipología de tareas en Entornos Virtuales de Aprendizaje. (2024). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 34, 138-145. http://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/591
Sección
Articulos

Cómo citar

Proceso Analítico Jerárquico Neutrosófico para evaluar resultados asincrónicos grupales según tipología de tareas en Entornos Virtuales de Aprendizaje. (2024). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 34, 138-145. http://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/591

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