Explorando el Perceptrón en Machine Learning para la enseñanza de las Matemáticas en la Educación Profesional y Tecnológica

Resumen

El Machine Learning constituye uno de los pilares de la Inteligencia Artificial, un tema ampliamente debatido en la actualidad; sin embargo, estas técnicas suelen interpretarse como sistemas de tipo “caja negra”, lo que pone de manifiesto la importancia de promover, en la Educación Profesional y Tecnológica, la comprensión de los fundamentos matemáticos que sustentan estos algoritmos y explican su funcionamiento. Así, el objetivo de este trabajo es investigar cómo los fundamentos del Machine Learning pueden utilizarse en la enseñanza de las matemáticas, superando un enfoque meramente tecnicista de la tecnología. Para ello, se propone una secuencia didáctica que emplea la Regresión Lineal y la Neurona Artificial, con el fin de favorecer el aprendizaje de estudiantes de la enseñanza media integrada a la educación profesional en contenidos como estadística, ecuaciones de primer grado, construcción e interpretación de gráficos, entre otros, promoviendo el desarrollo del razonamiento correlacional. Para validar la secuencia didáctica, se realizó la recolección de datos mediante un cuestionario sobre los conocimientos previos de los participantes, un cuestionario de evaluación de las actividades y un círculo de diálogo. Los datos recopilados fueron analizados mediante un análisis temático. Como resultado, se constató que la secuencia didáctica promovió la utilización de los contenidos matemáticos propuestos, además de fomentar la discusión sobre el uso de esta tecnología en la sociedad, especialmente en el mundo del trabajo.