Abstract:
Este estudio tuvo como objetivo investigar la manera en que influye el programa FLUX.ai. en las estrategias de enseñanza y aprendizaje que se desarrollan en las clases de electrónica industrial con los estudiantes de duodécimo año, mediante entrevistas y encuestas, para ajustar el sistema basado en IA mediante la retroalimentación de estudiantes y docentes, en del CTP Alajuelita. Para llevar a cabo el proyecto de investigación, se realizó una investigación con enfoque mixto, de diseño descriptivo y fenomenológico, en el que participaron estudiantes y docentes a quienes les fueron aplicadas las técnicas de investigación representadas por una encuesta y una entrevista semiestructurada. Los resultados más relevantes demuestran que el 21,43% de estudiantes advierten que cuando la persona docente de electrónica industrial utiliza el programa FLUX.ai. en el desarrollo de sus clases no les propone actividades prácticas mientras que el 42,86% de las personas consultadas afirman que cuando la persona docente de electrónica industrial utiliza el programa FLUX.ai. en el desarrollo de sus clases no les evalúa de manera continua. Además, por medio de las entrevistas se determinó que las personas docentes han advertido que el uso de Flux.ai en la enseñanza de electrónica industrial aporta un valor significativo, ya que facilita el acceso a herramientas avanzadas, optimiza el proceso de aprendizaje y prepara a los estudiantes para las demandas tecnológicas actuales en la industria. Se concluye que la influencia del programa FLUX.ai. en las estrategias de enseñanza y aprendizaje que se desarrollan en las clases de electrónica industrial con los estudiantes de duodécimo año puede ser significativamente favorable en las estrategias de enseñanza y aprendizaje, debido a que posibilita que se desarrolle un aprendizaje colaborativo en el que toda la comunidad estudiantil tiene la posibilidad de poner en práctica los conocimientos teóricos adquiridos a lo largo de las clases.
Description:
This study aimed to investigate how the FLUX.ai program influences the teaching and learning strategies developed in industrial electronics classes with twelfth-year students, through interviews and surveys, to adjust the AI-based system through feedback from students and teachers at the CTP Alajuelita. To carry out the research project, a mixed-approach, descriptive and phenomenological design research was conducted, in which students and teachers participated, and research techniques represented by a survey and a semi-structured interview were applied. The most relevant results show that 21.43% of students note that when the industrial electronics teacher uses the FLUX.ai program in their classes, they do not propose practical activities, while 42.86% of those surveyed affirm that when the industrial electronics teacher uses the FLUX.ai program in their classes, they do not continuously evaluate them. Furthermore, the interviews determined that teachers have noted that the use of Flux.ai in teaching industrial electronics provides significant value, as it facilitates access to advanced tools, optimizes the learning process, and prepares students for current technological demands in the industry. It is concluded that the influence of the FLUX.ai program on the teaching and learning strategies developed in industrial electronics classes with twelfth-year students can be significantly beneficial, as it enables the development of collaborative learning in which the entire student community has the opportunity to put into practice the theoretical knowledge acquired throughout the classes.
