Análisis sobre las plataformas LMS considerando el deep learning y random forest

Abstract

Hoy en día, los educadores se apoyan en la tecnología para ofrecer a los estudiantes nuevos ambientes de aprendizaje. El objetivo de este estudio mixto es analizar la percepción de los estudiantes sobre el uso de las plataformas LMS durante la postpandemia COVID-19 por medio los algoritmos deep learning y random forest. Los resultados del algoritmo deep learning señalan que el uso de las plataformas LMS afecta positivamente el análisis y uso de la información escolar, la autonomía y el intercambio de ideas durante el proceso de aprendizaje. Asimismo, el algoritmo random forest permitió la construcción de tres modelos sobre esta herramienta tecnológica considerando el perfil de los estudiantes. Las limitaciones de esta investigación cuantitativa y cualitativa son la muestra y las variables dependientes. Por consiguiente, las futuras investigaciones pueden analizar el uso de las plataformas LMS durante la postpandemia COVID-19 considerando el rol activo de los estudiantes, el desarrollo de habilidades y la asimilación del conocimiento en diversas escuelas, facultades e institutos. Las implicaciones de este estudio están relacionadas con el uso de las plataformas LMS para eliminar las barreras físicas, fomentar el aprendizaje personalizado y actualizar las actividades bajo la modalidad a distancia. En conclusión, los educadores deben de incluir las plataformas LMS en la planeación de los cursos con el propósito de facilitar el proceso de aprendizaje.

Today, educators rely on technology to offer students new learning environments. The aim of this mixed study is to analyze the perception of the students about the use of the LMS platforms during the post-pandemic COVID-19 through the deep learning and random forest algorithms. The results of the deep learning algorithm indicate that the use of LMS platforms positively affects the analysis and use of the school information, autonomy and exchange of ideas during the learning process. Likewise, the random forest algorithm allowed the construction of three models on this technological tool considering the profile of the students. The limitations of this quantitative and qualitative research are the sample and dependent variables. Therefore, future research can analyze the use of the LMS platforms during the COVID-19 post- pandemic considering the active role of the students, development of skills and assimilation of the knowledge in various schools, colleges and institutes. The implications of this study are related to the use of LMS platforms to eliminate the physical barriers, promote the personalized learning and update the activities in the distance modality. In conclusion, educators should include the LMS platforms in the planning of the courses in order to facilitate the learning process.