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dc.contributor.authorBenalcázar Gómez, Jorge Ricardo-
dc.contributor.authorPinto Erazo, Alejandra Mabel-
dc.date.accessioned2026-01-15T14:43:42Z-
dc.date.available2026-01-15T14:43:42Z-
dc.date.created2024-07-15-
dc.date.issued2026-01-15-
dc.identifier.issn2600-5573-
dc.identifier.urihttps://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18552-
dc.description.abstractFrente a diversas causas que conducen a un bajo rendimiento académico estudiantil en temas de Matemática, se planteó como objetivo una métrica con método matricial para la evaluación del aprendizaje de Matemática Compleja; considerando los ejes actitudinal, procedimental y cognitivo, así también los aspectos conceptual, algebraico y gráfico-numérico, es decir una matriz 3x3 que permitió recopilar datos específicos. Luego de la aplicación de ensayos experimentales enfocados a la obtención, procesamiento e interpretación de datos numéricos, se obtuvo como resultado dos matrices específicas de evaluación. Una “matriz de estado” que describe el conocimiento del estudiante antes de la ejecución de la actividad y otra al finalizar el ensayo, las cuales permiten comparar el conocimiento antes y después, expresarlo como extremos de una cadena de Márkov; así también, comparar con otras métricas de evaluación existentes, siendo las matrices una rúbrica de calificación que ayuda a identificar las fallas y plantear mejoras. Mediante un programa en MATH LAB, se identificó un segundo resultado en forma de “Matriz de Transformación” que determina la evolución de la matriz de estado, es decir visualiza cuantitativamente el aprendizaje y por tanto mide la eficiencia de la actividad académica. Para ella se analizó la existencia de valores y vectores propios, los cuales se interpretan en la etapa de discusión.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.publisherInnovation & Development in Engineering and Applied Sciencees_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/*
dc.subjectEVALUACIÓN DEL APRENDIZAJEes_EC
dc.subjectRENDIMIENTO ACADÉMICOes_EC
dc.subjectEDUCACIÓN MATEMÁTICAes_EC
dc.titleMétodo matricial para evaluación basado en valores y vectores propioses_EC
dc.typeArticlees_EC
dc.description.degreeN/Aes_EC
dc.coverageIbarra. Ecuadores_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5798-6822es_EC
dc.contributor.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-1860-5924es_EC
dc.title.enMatrix method for evaluation based on eigenvalues and eigenvectorses_EC
dc.subject.enLEARNING ASSESSMENTes_EC
dc.subject.enACADEMIC ACHIEVEMENTes_EC
dc.subject.enMATHEMATICS EDUCATIONes_EC
dc.description.abstract-enIn response to various causes leading to poor academic performance among students in Mathematics, the objective was to establish a matrix method metric for assessing Complex Mathematics learning; taking into account attitudinal, procedural, and cognitive axes, as well as conceptual, algebraic, and graphic-numerical aspects, i.e., a 3x3 matrix that allowed for the collection of specific data. Following the application of experimental trials focused on the acquisition, processing, and interpretation of numerical data, the result was two specific evaluation matrices. A "state matrix" describes the student's knowledge before the activity's execution and another at the trial's end, which allows for the comparison of knowledge before and after, expressing it as the extremes of a Markov chain; also, comparing it with other existing evaluation metrics, with the matrices serving as a grading rubric that helps identify shortcomings and propose improvements. Through a program in MATH LAB, a second outcome in the form of a "Transformation Matrix" was identified, which determines the evolution of the state matrix, i.e., quantitatively visualizes learning and thus measures the academic activity's efficiency. This involved analyzing the existence of eigenvalues and eigenvectors, which are interpreted in the discussion stage.es_EC
dc.identifier.doihttps://revistasojs.utn.edu.ec/index.php/ideas/issue/view/80es_EC
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