VI International Workshop on Computational Mathematics
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Matemática Computacional para la gasificación Downdraft: modelo, simulación y optimización de biomasa
ElbisOct. 15
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An overview about Scientometric and Assessment of the Science
Dr.C Yunwei ChenOct. 16
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Modelo computacional de analítica de datos con Power BI para la identificación de patrones delictivos contra la propiedad en la Zona 1 del Ecuador
Andrés Roberto León YacelgaOct. 16
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoOct. 16
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Modelos de simulación clínica en la enseñanza de las ciencias de la salud: una revisión sistemática
Mónica Gabriela Cháchalo SandovalOct. 16
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Sistema inteligente de optimización y clasificación de productores agropecuarios mediante algoritmos de Aprendizaje Automático
Walter Vinicio Culque ToapantaOct. 16
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Modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos
Juan Sebastián Michilena EcheverríaOct. 16
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Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Sol Elizabeth Altamirano PovedaOct. 16
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Modelo computacional para la evaluación del desarrollo de competencias de redacción académica en la asignatura Unidad de Integración Curricular
Jean RamosOct. 16
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Modelo computacional de apoyo a la decisión clínica para la aplicación de la técnica de Hall en pacientes pediátricos con caries en dentición decidua
Karen Gissel Guerrero TobarOct. 16
Se diseñó una metodología computacional para evaluar la motivación y la retención del conocimiento en educación superior, utilizando técnicas de análisis estadístico avanzado y modelos de gamificación. El objetivo fue desarrollar un sistema que permita medir cuantitativamente el impacto de estrategias gamificadas en la motivación y la memoria de los estudiantes. La intervención se llevó a cabo en un estudio de caso con 150 estudiantes de educación superior, durante un período de 16 semanas, implementando actividades gamificadas con desafíos, recompensas y retroalimentación en tiempo real. El modelo computacional fue validado usando análisis de varianza (ANOVA) y análisis correlacional, evaluando los cambios en los niveles de motivación, participación y retención del conocimiento antes y después de la intervención. Los resultados mostraron un incremento estadísticamente significativo en la motivación y en las puntuaciones de los conocimientos retenidos, corroborando la efectividad de las estrategias gamificadas aplicadas. Las conclusiones indican que la metodología es una herramienta efectiva para potenciar el aprendizaje activo y mejorar la retención del conocimiento, evidenciando beneficios claros en el rendimiento académico. Sin embargo, se recomienda fortalecer la capacitación docente y mejorar las capacidades tecnológicas en futuras implementaciones para optimizar aún más sus resultados y sostenibilidad. En general, el estudio confirma que la gamificación, cuando se aplica adecuadamente, puede transformar los procesos educativos en entornos superiores.