RT Journal Article
T1 Perfil del alumno de Computación para el diseño de un sistema Tutor
T1 Computer student profile for the design of the Tutor system
A1 Sánchez Román, Guillermina
A1 Guerrero García, Josefina
A1 Martínez Mirón, Erika A.
AB desde hace varias décadas ha existido un interés en conocer los factores que se involucran en elaprendizaje de programación y los retos que existen en el proceso de desarrollo de habilidades algorítmicas con el fin deminimizar las estadísticas de reprobación en esta área. por lo tanto, es necesario contemplar estrategias didácticas con lasque el estudiante aprenda de forma autónoma. se requiere que los estudiantes de nuevo ingreso a nivel superiordesarrollen habilidades algorítmicas como parte de sus competencias genéricas primordiales. El presente trabajo muestralas características del estudiante, a partir de tres aspectos: el conocimiento previo, el estilo de aprendizaje, y nivel derazonamiento, para desarrollar habilidades algorítmicas en estudiantes de nuevo ingreso a la facultad de Computación. Lametodología utilizada es cuantitativa, se aplicaron tres test: estilos de aprendizaje, razonamiento científico y pensamientocomputacional. La muestra son estudiantes de nuevo ingreso a licenciatura en computación de méxico y Colombia. Elproceso estadístico es a partir de estadística no inferencial, los resultados indican que en ambas regiones los estudiantespresentan tendencias similares en el estilo de aprendizaje, nivel de razonamiento y pensamiento computacional.principalmente los datos obtenidos del test de pensamiento computacional aplicados a estudiantes se comparan paradeterminar las tendencias de sus habilidades algorítmicas, los resultados abonan en la caracterización para el modelo deestudiante y al diseño de actividades para el prototipo del sTI (sistema Tutor Inteligente)
AB since several decades there has been an interest in knowing the factors that involve programming learningand the challenges that exist in the process of developing algorithmic skills in order to minimize the low learning outcomesin this area. Therefore, it is necessary to consider didactic strategies to help students to learn autonomously. As part oftheir primary generic competencies, undergraduate students are required to develop algorithmic skills. This paper reportsthe results of reviewing some student’ characteristics (prior knowledge, learning style, and level of reasoning), needed todevelop algorithmic skills in recent students at the Computing faculty. The methodology used is quantitative, three testswere applied: learning styles, scientific reasoning and computational thinking. The sample comprehends new entranceundergraduates in Computer science from mexico and Colombia. The statistical process is based on non-inferentialstatistics, the results indicate that in both regions students have similar trends in learning style, reasoning level andcomputational thinking. These results will inform the characterization for the student model and the design of activities forthe ITs prototype (Intelligent Tutoring system)
PB United Academic Journals
YR 2019
FD 2019
LK http://hdl.handle.net/10272/17796
UL http://hdl.handle.net/10272/17796
LA spa
DS Repositorio Institucional de la Universidad de Huelva
RD 30 may 2026