Machine learning en la autorregulación del aprendizaje de los estudiantes en una academia preuniversitaria privada, Lima 2023

Abstract

El objetivo de la presente investigación es determinar la influencia de Machine Learning en la autorregulación del aprendizaje de los estudiantes en una academia preuniversitaria privada, Lima 2023. La presente investigación es del tipo aplicada, con enfoque cuantitativo y diseño pre-experimental. Se realizó un pre-test y post-test para medir la autorregulación del aprendizaje antes y después de la aplicación de machine learning a los estudiantes. Para la recolección de datos se utilizó la técnica de la encuesta y como instrumento, un cuestionario validado a nivel internacional, adaptado al contexto del presente estudio, validado por juicio de expertos y con buena confiabilidad según la prueba de Cronbach.En el análisis inferencial se utilizó la prueba de normalidad Kolmogorov-Smirnov y para las pruebas de hipótesis, la prueba de Wilcoxon. Los resultados del análisis descriptivo e inferencial muestran que los tres indicadores de la autorregulación del aprendizaje presentaron incrementos significativos del 9,69% en Planificación, del 9,95% en Ejecución y 9,28% en Evaluación, y las pruebas de Wilcoxon correspondientes obtuvieron p<0.05. Por lo tanto, se concluye que Machine Learning influye significativamente en la autorregulación del aprendizaje de los estudiantes en una academia preuniversitaria privada, Lima 2023.