Dublin Core
Title
Incorporación de resúmenes automáticos para la retroalimentación del trabajo en clases masivas
Subject
378.1967
Educación
Educación superior - Investigaciones - Chile - Enseñanza con ayuda de computadores
COVID-19 (Enfermedad)
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021
La alta demanda por acceder a la educación superior ha generado que las instituciones implementen large classes. Así la implementación de aprendizajes activos, como problem-based-learning, se han complejizado considerando que el profesor debe atender las necesidades individuales de sus estudiantes. Esto es un desafío para el profesor, ya que no cuenta con herramientas para entregar retroalimentación personalizada.
El objetivo de este trabajo es estudiar cómo apoyar al profesor a entregar retroalimentación oportuna a alumnos de un large class en el desarrollo de problem-based-learning. Para alcanzar este objetivo, se propuso un modelo que combina feedforward con un andamiaje realizado con una herramienta de síntesis automáticas, y feedback entre pares. Así el profesor entrega feedforward con comentarios a nivel general, y un peer anónimo dentro del large class entrega feedback personalizado.
Los resultados muestran que el profesor a pesar de no otorgar un feedback personalizado, si puede otorgar un formative feedforward enriquecido, gracias al resumen generado por la herramienta de síntesis automática. Por otro lado, se observa que los estudiantes valoraron positivamente las instancias de entregar y recibir feedback. Finalmente, se evidencia un aumento progresivo y significativo de las habilidades de pensamiento crítico.
Considerando el vacío bibliográfico respecto al uso posterior que los profesores pueden otorgar a los reportes de las herramientas de síntesis automáticas, este trabajo aporta al desarrollo de estrategias de feedforward. Tomando en considerando la experiencia con la pandemia por COVID-19, este trabajo también aporta con el modelo propuesto pues puede ser implementado íntegramente online en entornos síncronos y asíncronos, lo que se propone de trabajo futuro.
El objetivo de este trabajo es estudiar cómo apoyar al profesor a entregar retroalimentación oportuna a alumnos de un large class en el desarrollo de problem-based-learning. Para alcanzar este objetivo, se propuso un modelo que combina feedforward con un andamiaje realizado con una herramienta de síntesis automáticas, y feedback entre pares. Así el profesor entrega feedforward con comentarios a nivel general, y un peer anónimo dentro del large class entrega feedback personalizado.
Los resultados muestran que el profesor a pesar de no otorgar un feedback personalizado, si puede otorgar un formative feedforward enriquecido, gracias al resumen generado por la herramienta de síntesis automática. Por otro lado, se observa que los estudiantes valoraron positivamente las instancias de entregar y recibir feedback. Finalmente, se evidencia un aumento progresivo y significativo de las habilidades de pensamiento crítico.
Considerando el vacío bibliográfico respecto al uso posterior que los profesores pueden otorgar a los reportes de las herramientas de síntesis automáticas, este trabajo aporta al desarrollo de estrategias de feedforward. Tomando en considerando la experiencia con la pandemia por COVID-19, este trabajo también aporta con el modelo propuesto pues puede ser implementado íntegramente online en entornos síncronos y asíncronos, lo que se propone de trabajo futuro.
Creator
Yunis Poza, Leyla Nicole
Date
2021-03-22T10:42:47Z
2021-03-22T10:42:47Z
2021
Contributor
Nussbaum Voehl, Miguel
Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Rights
acceso abierto
Format
x, 89 páginas
application/pdf
Language
es
Type
tesis de maestría
Identifier
10.7764/tesisUC/ING/52745
https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/52745
https://repositorio.uc.cl/handle/11534/52745