El Papel del Álgebra Lineal en el Aprendizaje Profundo, en la Educación Universitaria de Quito
DOI:
https://doi.org/10.63535/j198e362Palabras clave:
álgebra lineal; aprendizaje profundo; educación universitaria; tecnologías educativas; competencias matemáticas; Quito.Resumen
El presente estudio analiza el papel del álgebra lineal en el aprendizaje profundo dentro de la educación universitaria de Quito, bajo un enfoque cuantitativo y positivista. Se fundamentó teóricamente en literatura especializada y artículos científicos, destacando la importancia de conceptos como espacios vectoriales y transformaciones lineales para la comprensión de modelos de inteligencia artificial. La muestra estuvo compuesta por 320 estudiantes de carreras de ingeniería y ciencias aplicadas, seleccionados mediante muestreo estratificado. Se utilizó una encuesta estructurada tipo Likert para medir el dominio conceptual y la aplicación práctica del álgebra lineal en tareas de aprendizaje profundo. Los resultados evidenciaron una correlación positiva y significativa entre el dominio del álgebra lineal y el desempeño en la implementación de algoritmos de aprendizaje profundo, así como una mayor retención conceptual y actitud positiva en quienes emplearon recursos interactivos y tecnologías educativas. Sin embargo, se identificaron excepciones relacionadas con factores individuales y dificultades en la transición de la teoría a la práctica. Se concluye que fortalecer la enseñanza del álgebra lineal mediante metodologías activas y recursos tecnológicos es clave para el desarrollo de competencias en aprendizaje profundo. Se recomienda implementar estrategias personalizadas y continuar investigando variables individuales que inciden en el aprendizaje. Este trabajo contribuye a la mejora de la educación matemática universitaria y responde a las demandas del entorno profesional y tecnológico actual.
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Referencias
¿Como se aprenden los conceptos de álgebra lineal? (2021). Documat. Recuperado de https://documat.unirioja.es/descarga/articulo/4065021.pdf
Álgebra Lineal. (2012). Universidad Autónoma de Puebla.
Arana, M. (2021). Aplicaciones del álgebra lineal en robótica. Revista Latinoamericana de Ingeniería Matemática, 15(2), 45-60.
Didáctica del Álgebra Lineal y la Probabilidad. (2023). Universidad Nacional de Educación a Distancia.
El rol del Álgebra lineal en el desarrollo de algoritmos de machine learning. (2024). MQR, 11(8), 1-15. https://www.investigarmqr.com/ojs/index.php/mqr/article/view/1971
Estructuras Mentales que Modelan el Aprendizaje de un Teorema del Álgebra Lineal. (2016). SciELO. http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-50062017000400003
Hernández-Sampieri, R. & Mendoza, C. (2018). Metodología de la investigación. McGraw-Hill.
Herrera, M. (2011). Dificultades asociadas al aprendizaje del álgebra lineal. Comité Latinoamericano de Matemática Educativa.
Innovación en la enseñanza de álgebra lineal en la educación superior. (2024). Dialnet. https://dialnet.unirioja.es/descarga/articulo/9934637.pdf
Jaquehua, L., Pérez, R., & Torres, F. (2022). Optimización de algoritmos supervisados mediante operaciones matriciales. Simposio Internacional de Ciencia de Datos.
Klempe, S. (2024). Innovación pedagógica en matemáticas universitarias. Dialnet.
Nieto, J. (2021). Espacios vectoriales y aplicaciones en machine learning. Revista de Matemática Aplicada, 18(2), 45-59.
Podevils, L., & Montenegro, F. (2021). Propuesta de enseñanza mediada por TIC en la asignatura Álgebra Lineal desde APOE. UNIÓN - Revista Iberoamericana de Educación Matemática, 17(62).
Retos y desafíos en el aprendizaje del álgebra polinomial y lineal en educación superior. (2025). Multiensayos, 2025(1). Recuperado de https://www.camjol.info/index.php/multiensayos/article/download/20081/24582?inline=1
Strang, G. (2022). Álgebra lineal en ciencia de datos. SIAM.
Velasco, E. (2023). Metodologías activas en la enseñanza del álgebra lineal. LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 4(2), 2562-2578.
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Derechos de autor 2026 Edwin Francisco Meza Villares, Gonzalo Arnulfo Velasco Suárez, Shayrita Dayana Marmol Acosta (Autor/a)

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