Learning linear and quadratic functions through the use of artificial intelligence in higher education students
DOI:
https://doi.org/10.29166/catedra.v9i2.8791Keywords:
Machine learning, artificial intelligence, mathematics, academic performanceAbstract
This article analyzes the integration of Artificial Intelligence (AI), based on Deep Learning and Machine Learning, for teaching linear and quadratic functions in higher education. The main objective is to evaluate the impact of AI on academic performance, comparing it with the traditional method and measuring student acceptance using a Likert scale. The research adopted a quantitative approach with a quasi-experimental design, working with a sample of two groups (40 students in section A and 41 students in section B). Data collection involved a satisfaction survey, a diagnostic assessment, and a final evaluation using dichotomous questionnaires. The results were analyzed using descriptive and inferential statistics (Student's t-test, after verifying normality) with the SPSS statistical software. The analysis determined that, while positive perceptions and areas for improvement in mathematical understanding were identified, the AI-based model did not significantly improve grades compared to the traditional method. However, a greater interest from students was evident through the use of AI, generating greater motivation and active participation, feedback, favoring the interaction of content for learning the subject of Mathematics.
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