Browsing by Author "Quintanilla Gatica, Mario Roberto"

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    Autoeficacia y emociones del estudiantado de ciencias en la enseñanza básica durante la investigación en línea. Un estudio exploratorio en Chile
    (2023) Quintanilla Gatica, Mario Roberto; Joglar, Campos, Carol; Soler, Barbara; Rodriguez, Mrianao; Pontifica Universidad Católica de Chile; Universidad de Santiago de Chile; Universidad de La Serena
    Alta percepción de autoeficacia (PAE) y sentir emociones positivas durante la búsqueda y gestión de la información en internet generan motivación en los estudiantes y son factores relevantes que inciden en su rendimiento académico. Por lo tanto, este estudio buscó identificar, caracterizar y analizar, a través de un cuestionario tipo Likert, la PAE y emociones mencionadas por 334 estudiantes de 5° y 6° año de enseñanza básica, pertenecientes a cinco colegios vulnerables de la Región Metropolitana de Chile, durante la realización tareas de búsqueda y gestión de información en ciencias.Se identificaron dos perfiles de respuestas, siendo 39% pertenecientes al perfil 1 (baja PAE y emociones negativas) y el 61% al perfil 2 (alta PAE y emociones positivas). La caracterización indica que, en los perfiles, la PAE y las emociones de los estudiantes tiene relación con el colegio al cual pertenecen, además, los alumnos de 5° básico tiene una PAE más baja, que los de 6°. Los colegios cuyos estudiantes tienen una baja PAE, también indican emociones negativas durante la realización de la tarea, evidenciando que la educación emocional y la enseñanza de competencias informacionales contribuyen a enfrentar mejor la resolución de la tarea en ciencias y el aprendizaje.
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    Inteligencia artificial y controversias sociocientíficas en la enseñanza de las ciencias de la Educación Superior. Acercamientos y proyecciones a partir de una revisión bibliográfica
    (2025) Oyarzo Espinoza, Jaime; Joglar Campos, Carol; Quintanilla Gatica, Mario Roberto; Sepúlveda González, Rodrigo Antonio; Soto Alvarado, Macarena Belén
    This literature review explores the implementation of Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP) in the analysis of student feedback in universities. The methodology includes identification of the topic, systematic search of sources, assessment of the relevance and quality of the studies, and synthesis of the findings. The advantages and challenges of using AI and NLP to analyse student feedback, as well as their impact on improving educational quality, are discussed. The case studies of this literature review provide valuable information for the integration of socio-scientific controversies (SSC) in science education.