Título:
Autores:
- Jeysnen Jose Contreras Prado (Institución Educativa José Guillermo Castro Castro. Colombia)
Resumen:
El objetivo de esta investigación fue diseñar, implementar y evaluar una estrategia didáctica que emplea el teléfono móvil como herramienta de aprendizaje constructivo en la clase de matemáticas, ofreciendo una alternativa a las políticas de prohibición. Para ello, se desarrolló un recurso educativo interactivo con tecnologías (HTML, CSS y JavaScript) alojado en un servidor local mediante Python Flask, creando un entorno de aprendizaje controlado, seguro y sin conexión a internet. La principal innovación radicó en la recolección y análisis de las respuestas de los estudiantes mediante un algoritmo en Python que integra un modelo de lenguaje de inteligencia artificial (IA) basado en un LLM ejecutado en la plataforma Ollama, proporcionando evaluación formativa automatizada e inmediata. La intervención se realizó con 40 estudiantes de octavo grado de secundaria. Los resultados mostraron un incremento significativo en la participación y motivación, una percepción mayoritariamente positiva de la herramienta y la viabilidad del sistema de evaluación por IA como apoyo a la labor docente. Se concluye que es posible transformar el uso del celular en una experiencia de aprendizaje positiva y gestionada, fomentando la interacción y el pensamiento crítico en matemáticas.
Palabras clave
Aprendizaje móvil (m-learning), enseñanza de las matemáticas, servidor local, Python, inteligencia artificial, evaluación formativa, Ollama, smartphone en el aula.
Abstract
The objective of this research was to design, implement, and evaluate a teaching strategy that uses mobile phones as a constructive learning tool in mathematics classes, offering an alternative to prohibition policies. To this end, an interactive educational resource was developed using technologies (HTML, CSS, and JavaScript) hosted on a local server using Python Flask, creating a controlled, secure, and offline learning environment. The main innovation lay in the collection and analysis of student responses using a Python algorithm that integrates an artificial intelligence (AI) language model based on Ollama’s LLM architecture, providing automated and immediate formative assessment. The intervention was carried out with 40 eighth-grade secondary school students. The results showed a significant increase in participation and motivation, a mostly positive perception of the tool, and the viability of the AI assessment system as a support for teaching. The conclusion is that it is possible to transform mobile phone use into a positive and managed learning experience, fostering interaction and critical thinking in mathematics.
Keywords
Mobile learning (m-learning), mathematics education, local server, Python, artificial intelligence, formative assessment, Ollama, smartphone in the classroom.
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