Python una escalera para el desarrollo de la inteligencia artificial en el proceso enseñanza y aprendizaje de las matemáticas

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.23857/dc.v9i4.3594

Palabras clave:

Phyton, Matemática, Vector, Matriz, Operación

Resumen

La finalidad del estudio de orientó en programar dentro de Phyton operaciones básicas matemáticas para el inicio de operaciones combinadas para el desarrollo del algebra lineal y la física Rn, para lo cual el estudio fue de enfoque cuantitativo de base descriptiva exploratoria para lo cual se emplea un proceso que se experimental mediante los fundamentos y las teorías de la inteligencia artificial, la investigación se sustentó en el positivismo.

Los diseños de los algoritmos elaborados se pusieron en práctica en 80 centro educativos de la zona 3,8 y 9 del territorio ecuatoriano

Para el proceso participaron 560 estudiantes y 20 docentes quienes pusieron a prueba los algoritmos matemáticos elaborados de Phyton, las pruebas se realizaron en línea para el análisis de los resultados los cuales mostraron una efectividad del cien por ciento. Los resultados muestran que la inteligencia artificial permite integrar vectores en R2, así como operaciones con los mismos, con base en ese fundamento admite el desarrollo y trabajo matrices con adiciones y multiplicaciones, el sistema de inteligencia artificial con Phyton admite la resolución de sistema de ecuaciones lineales con dos variables. Python se ha convertido en una herramienta esencial en el mundo de las matemáticas debido a su versatilidad, facilidad de uso y disponibilidad de recursos. Su uso en aplicaciones matemáticas abarca desde cálculos numéricos básicos hasta investigaciones avanzadas y modelado de datos. Es una elección sólida para matemáticos de todas las áreas y niveles de experiencia.

Citas

Badaró, S., Ibañez, L., & Agüero, M. (2013). Sistemas expertos: fundamentos, metodologías y aplicaciones. Ciencia y tecnología, 13, 349-364. Doi: http://dx.doi.org/10.18682/cyt.v1i13.122

André, R., y Romy, H. (2020). Prerequisites for artificial intelligence in further education: identification of driver’s barriers, and business models of educational technology companies. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 17, art. 14. https://doi.org/10.1186/s41239-020-00193-3

Arbeláez-Campillo, D. F., Andreyevna, M., y Rojas-Bahamón, M. J. (2019). Las pandemias como factor perturbador del orden geopolítico en el mundo globalizado. Cuestiones Políticas, 36(63),134-150.

Belk, R., Humayun, M., y Gopaldas, A. (2020). Artificial Life. Jounal of Macromarketing, 40(2), 221-236. https://d oi.org/10.1177/0276146719897361

Eaton, E., Koenig, S., Schulz, C., Maurelli, F., Lee, J., Eckroth, J., & Williams, T. (2018). Blue sky ideas in artificial intelligence education from the EAAI 2017 new and future AI educator program. AI Matters, 3(4), 23-31. Doi: https://doi.org/10.1145/3175502.3175509

Morales, Y. R., Villasmil, J. J., y Martínez, R. D. (2019). Democracia a la palestra: ¿Gobierno delpueblo o degeneración del poder? Revista de Ciencias Sociales (Ve), XXV(E-1), 236-252. https://doi.org/10.31876/rcs.v25i1.29611

Pandiella, A., Moreno, L., García, C., & Sanz, E. (2018). Modelo de estimación de los indicadores del Academic Ranking of World Universities (Shanghai Ranking). Revista española de Documentación Científica, 41(2), e204. Doi: https://doi.org/10.3989/redc.2018.2.1462

Parra, R. (2020). Una perspectiva del mundo que se nos avecina. Revista de la Universidad del Zulia, 11(29), 3-5. h ttps://doi.org/10.46925/rdluz.29.01

Pérez, M., Carbonell, M., & Fontanillas, T. (2014). La construcción colaborativa de proyectos como metodología para adquirir competencias digitales. Comunicar: Revista científica iberoamericana de comunicación y educación, 21 (42), 15-24. Doi: https://doi.org/10.3916/C42-2014-01

Pounder, K., & Liu, G (2018). Nuevas ocupaciones. Latinoamérica y el espejo de Australia. Integración & comercio, 44, 272-289.

Rao, A. (2018). Una nueva etapa de globalización. Integración & comercio, 44, 50-60.

Stiglitz, J. E. (2012). El precio de la desigualdad: El 1% de la población tiene lo que el 99% necesita. Taurus. Vinuesa, R., Azizpour, H., Leite, I., Balaam, M., Dignum, V., Domisch, S., Felländer, A., Langhans, S. D., Tegmark, M., y Nerini, F. F. (2020). ?e role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals. Nature Communications, 11, art. 233. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y Villasmil, J. (2020). La fragilidad de las civilizaciones humanas. Cuestiones Políticas, 37(64), 10-14.

Vázquez, M., Jara, R., Riofrio, C., & Teruel, K. (2018). Facebook como herramienta para el aprendizaje colaborativo de la inteligencia artificial. Revista Didasc@lia: Didáctica y Educación, 9(1), 27-36.

Descargas

Publicado

2023-06-27

Cómo citar

López Altamirano , D. A., Toapanta Cunalata , O. G., Barona Ortiz , R. G., Bayas , Ángel F., Cevallos Chimborazo , R. M., Guallichico Chicaiza , W. O., Guamán Sailema , D. A., Guerrero Villacrés , F. M., Naranjo Freire , E. R., & Morales Jaya , P. E. (2023). Python una escalera para el desarrollo de la inteligencia artificial en el proceso enseñanza y aprendizaje de las matemáticas. Dominio De Las Ciencias, 9(4), 363–374. https://doi.org/10.23857/dc.v9i4.3594

Número

Sección

Artí­culos Cientí­ficos

Artículos más leídos del mismo autor/a