Metodología de la Investigación con IA

 4.2  Agregue en su Blogger, el enlace del Exelearning creado. Práctica Xelearning

 4.1  Agregue en su Blogger, una narrativa digital con base al tema de su asignatura. Tabla de Frecuencia

  Un hombre que no llevaba paracaídas saltó de un avión. Cayó sobre terreno duro pero no resultó herido. ¿Por qué? Porque el avión jamás despego del suelo.

 Adjunto una planificación basado en la comprensión. Incorpora el ABP, El trabajo colaborativo Diseño para la comprensión  (Dar click aquí para abrir documentó en Word) Plan de la Unidad: “ Ensayo sobre Economía circular Verde y proyectos “ Descripción de la Materia: Descripción de la Unidad: Sesión 1.- Iniciación Sesión 2.- Planificación Sesión 3.- Seguimiento y control Sesión 4.- Cierre Descripción de los participantes: Autor: Ing. Carlos Sarmiento Chugcho, Mg. Sc   Horas totales de la unidad: 12 horas   Estructura: 4 sesiones de 3 horas cada una   PLANIFICACIÓN Etapa 1: Metas y objetivos   ¿Qué quiero que puedan hacer? Metas de comprensión Comprender los principios de la economía circular y la economía circular verde. Identificar y analizar proyectos innovadores en economía circular verde. Desarrollar habilidades prácticas para la gestión de proyectos en el ámbito de la econ...

  La utilización de la realidad aumentada (RA) a través de herramientas como QuiverVision en la asignatura de Estadística Descriptiva puede transformar significativamente la experiencia de aprendizaje, permitiendo a los estudiantes interactuar con conceptos abstractos de manera tangible y visual, facilitando una comprensión más profunda y práctica de los temas estadísticos. Por ejemplo, mediante QuiverVision, los estudiantes pueden visualizar gráficos y distribuciones de datos en 3D, lo que les ayuda a entender mejor la dispersión, la tendencia central y otras características estadísticas, haciendo que los conceptos sean más accesibles y menos intimidantes. Además, la RA puede ser utilizada para simular escenarios de análisis de datos en tiempo real, permitiendo a los estudiantes experimentar con diferentes conjuntos de datos y observar los resultados de sus análisis de manera inmediata, mejorando su capacidad para interpretar datos y fomentando un aprendizaje activo y participativ...

Plan de clases de Estadistica   Diseño del Curso a. Nombre del curso: Introducción a la Estadística para Ciencias Sociales b. Breve descripción: Este curso introduce a los estudiantes universitarios a los conceptos básicos de la estadística, con un enfoque en su aplicación a las ciencias sociales. Se cubren temas como la recolección de datos, la descripción de datos, la inferencia estadística y la regresión lineal. c. Duración del curso: 16 semanas d. Objetivo general de aprendizaje: Al finalizar el curso, los estudiantes serán capaces de: Comprender los conceptos básicos de la estadística. Aplicar las técnicas estadísticas a la investigación en ciencias sociales. Interpretar y comunicar los resultados de los análisis estadísticos. e. Resultados de aprendizaje: Unidad 1: Introducción a la Estadística: Definir la estadística y sus aplicaciones en las ciencias sociales. Identificar los diferentes tipos de datos. Describir los datos utilizando medidas de tendencia central y d...

  La integración de tecnologías emergentes en la enseñanza de Estadística para alumnos universitarios ofrece una oportunidad invaluable para enriquecer el proceso educativo. Una de las aplicaciones más prometedoras es el uso de herramientas de análisis de datos avanzadas y software de visualización interactiva, que permiten a los estudiantes no solo comprender conceptos teóricos, sino también aplicarlos en situaciones prácticas y reales. Por ejemplo, mediante el uso de plataformas como R o Python, los estudiantes pueden analizar grandes conjuntos de datos, identificar patrones y tendencias, y presentar sus hallazgos de manera visualmente atractiva y comprensible. Esto no solo mejora su comprensión de la materia, sino que también desarrolla habilidades críticas para su futuro profesional, como el pensamiento analítico y la capacidad de interpretar datos complejos. Además, la incorporación de tecnologías como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en el currículo de E...

  https://app.bibguru.com/p/4affce14-6e91-4278-a0f2-f999da4c1047 Agila-Salazar, T., Cárdenas-Pesantez, M., & Sarmiento-Chugcho, C. (2023). Las capacidades dinámicas y la rentabilidad financiera: Una mirada a las empresas agroindustriales.  593 Digital Publisher CEIT ,  8 (3), 230–244. https://doi.org/10.33386/593dp.2023.3.1320