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BYTE: Integration of Narrative and Gamification for Teaching Programming in Educational Environments
(2025) Dayron Rumbaut-Rangel; Franklin Parrales-Bravo; Peggy Ricaurte-Ulloa; Ángel Yasmil Echeverría Guzmán; Lorenzo Cevallos-Torres; Rene Cardona-Tipan
In the current educational context, the teaching of programming faces challenges related to low motivation and difficulty of understanding by students without previous experience. This study addresses this problem by evaluating the educational video game BYTE, developed by the Bolivarian University of Ecuador, which integrates interactive narrative and gamification elements. The objective was to analyze its impact on motivation and learning of basic programming concepts. A mixed exploratory-descriptive methodology was used with 145 participants, applying a 27-question questionnaire and qualitative analysis of comments. The results show a high acceptance of the game, with no significant differences between teachers and students. Strong correlations were found between overall satisfaction and aspects such as educational usefulness and narrative design. In conclusion, BYTE is validated as an effective tool that promotes active learning, motivation and conceptual understanding, being applicable in mixed educational environments and adaptable to other disciplines.
Estrategias metodológicas integrando inteligencia artificial en enseñanza-aprendizaje de electromecánica automotriz
(2025) Ligia Calva-Flores; Nantar Atamaint-Naikiai; Dayron Rumbaut-Rangel
El presente artículo científico titulado “estrategias metodológicas integrando inteligencia artificial en enseñanza-aprendizaje de electromecánica automotriz” aborda el problema de la falta de aplicación de metodologías innovadoras, como la inteligencia artificial (IA), en la planificación curricular y el proceso de enseñanza-aprendizaje en el Colegio de Bachillerato de Gualaquiza. En este contexto, evidencia una limitación en el desarrollo de competencias profesionales de los estudiantes de segundo año de Bachillerato en la especialidad de electromecánica automotriz. El objetivo principal del estudio es desarrollar y fortalecer dichas competencias mediante la implementación de herramientas basadas en IA, con el fin de potenciar el desempeño académico de los estudiantes. Para ello, se aplicó una metodología de investigación con enfoque mixto y diseño exploratorio bajo un paradigma constructivista. Los resultados arrojaron que no se cumplieron la mayoría de los parámetros establecidos en la ficha de evaluación, destacándose la ausencia de metodologías innovadoras en la planificación curricular y en la operatividad del proceso de enseñanza-aprendizaje. A partir de estos hallazgos, se propone una estrategia metodológica sustentada en la aplicación de la IA para mejorar dicho proceso. En conclusión, la implementación de evaluaciones basadas en IA se presenta como una herramienta poderosa para evaluar el desempeño estudiantil de manera objetiva y efectiva, adaptándose a las necesidades específicas de los estudiantes y promoviendo una atención personalizada que favorece la diversidad en el aprendizaje.