Inteligencia artificial aplicada al aprendizaje de matemáticas de estudiantes de 7mo año de educación básica de la Unidad Educativa Roberto Arregui, periodo lectivo 2024-2025.
| dc.contributor.advisor | Rosillo Solano, José Daniel | |
| dc.contributor.author | Cabrera Monar, Nancy Elizabeth | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-22T20:17:49Z | |
| dc.date.issued | 2025-08-22 | |
| dc.description | The present study aimed to compare antibody titers against Distemper and Parvovirus in puppies vaccinated with biologicals that either break or do not break maternal immunity. The research was conducted at the “Animal Planet” Veterinary Clinic, located in Riobamba, Chimborazo Province. An experimental design was employed with a sample of 60 six-week-old puppies, evenly distributed between two treatments: binary vaccine (Group A) and multiple vaccines (Group B). Serum samples were collected before and after vaccination, using immunofluorescence techniques to quantify antibody titers. T students was applied to determine significant differences between treatments. The results showed that puppies had variable levels of maternal antibodies prior to vaccination, with no significant differences between males and females. However, after vaccine administration, it was observed that the vaccine applied to Group B elicited a stronger immune response, with a significant increase in antibody titers compared to the vaccine used in Group A. In some cases, puppies in Group A showed post-vaccination antibody levels lower than their initial maternal titers. In conclusion, the selection of the type of biological is a determining factor in the effective immunization of puppies. The use of vaccines that do not break maternal immunity is recommended to achieve better protection against Distemper and Parvovirus. | |
| dc.description.abstract | El presente proyecto de investigación tiene como finalidad analizar el impacto del uso de la inteligencia artificial (IA) en el proceso de enseñanza-aprendizaje de las matemáticas en los estudiantes de 7mo año de Educación Básica de la Unidad Educativa Roberto Arregui, durante el período lectivo 2024-2025. Este trabajo surge ante la necesidad de enfrentar las dificultades recurrentes que presentan los estudiantes en el desarrollo del pensamiento lógico-matemático, así como en la comprensión de conceptos abstractos y la resolución de problemas. En este contexto, la IA se perfila como una herramienta pedagógica emergente con gran potencial para transformar los entornos educativos tradicionales en experiencias más personalizadas, dinámicas e interactivas. La investigación se apoya en un enfoque mixto (cuantitativo y cualitativo), con un diseño cuasi- experimental que contempla la aplicación de instrumentos de diagnóstico, encuestas a estudiantes y docentes, y la utilización de herramientas de IA como: Nerd AI, Upstudy y Microsoft Math Solver, que se integran como asistentes virtuales que mejoran la práctica matemática y ayudan al desarrollo de aprendizaje. Se establecerán comparaciones entre un grupo experimental, que trabajó con las herramientas IA antes mencionadas, y un grupo de control que continuó con métodos convencionales. El análisis se centró en variables como el rendimiento académico, la motivación, la participación activa y la autonomía en el aprendizaje. A través de este estudio se espera demostrar que la implementación de inteligencia artificial no solo mejora los resultados académicos, sino que también incrementa el interés y la confianza de los estudiantes frente a las matemáticas, una de las áreas con mayores índices de rezago escolar, los hallazgos permitieron presentar una propuesta tecnológica educativa para integrar la IA en el aula de forma efectiva, considerando las características del contexto educativo ecuatoriano. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.ueb.edu.ec/handle/123456789/8580 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Estatal de Bolívar Facultad de Ciencias de la Educación, Carrera Informática Educativa | |
| dc.relation.ispartofseries | FCCE.IE; 72 | |
| dc.subject | INTELIGENCIA ARTIFICIAL | |
| dc.subject | RENDIMIENTO ACADÉMICO | |
| dc.subject | MOTIVACIÓN | |
| dc.subject | ESTUDIANTES | |
| dc.title | Inteligencia artificial aplicada al aprendizaje de matemáticas de estudiantes de 7mo año de educación básica de la Unidad Educativa Roberto Arregui, periodo lectivo 2024-2025. | |
| dc.type | Thesis |